인공지능(AI)으로 눈 속 혈관 상태를 파악해 파킨슨 환자의 인지 기능을 예측하는 기술이 개발됐다.

성균관대 의대 강북삼성병원 신경과 윤원태 교수와 안과 송수정 교수팀은 성균관대 전자전기공학부 신지태 교수와 공동으로 안저(안구 속 뒷부분) 사진을 통해 파킨슨 관련 질환 환자의 뇌 신경계 기능 이상을 측정하는 알고리즘을 개발했다고 15일 밝혔다.

눈 망막은 사람 몸속 혈관을 직접 볼 수 있는 신체 부분으로 간단한 망막 검사로 전신 혈관 상태를 확인하려는 연구가 이어져 왔다. 하지만 심혈관계 질환과 달리 뇌 질환과 망막을 연결하는 연구는 거의 없었다.

연구팀은 2020년 10월부터 2021년 4월 사이 신경과를 방문한 파킨슨 관련 질환 환자 266명의 뇌 기능 관련 영상·뇌 신경계 운동 기능 평가 결과와 안저 사진 간 상관관계를 분석했다.

이를 토대로 안저 사진에서 파킨슨 관련 증상 운동 기능을 예측하는 AI 알고리즘을 개발했다.

이 알고리즘에 안저 사진과 나이, 성별을 입력하면 자동으로 파킨슨 관련 뇌 신경계 운동 기능을 측정하는 ‘H-Y’ 척도와 통합 파킨슨병 등급 척도(UPDRS) 점수를 예측할 수 있게 했다.

이를 적용한 결과 두 지표 예측에서 80% 가까운 정확도를 보였다고 연구팀은 설명했다.

송 교수는 “AI 방법론을 통해 대표적인 뇌 신경계 퇴행성질환인 파킨슨 관련 질환과 눈과의 연관성에 관한 다양한 연구를 할 수 있게 됐다”며 “안저 검사를 통해 신경학적 뇌 신경계 기능을 직·간접적으로 확인할 수 있어 임상적으로도 중요한 의미가 있다”고 말했다.

연구 결과는 국제학술지 ‘미국의학회지(JAMA) 안과’ 2월호에 실렸다.