분당서울대병원, AI로 프랭크 징후 탐지…뇌혈관질환 연관 규명

김기웅 분당서울대병원 정신건강의학과 교수.

귓불에 사선형 주름이 생기는 이른바 '프랭크 징후(Frank's sign)'가 유전성 뇌소혈관 손상 정도와 연관돼 있다는 연구 결과가 나왔다.

분당서울대병원은 김기웅 정신건강의학과 교수팀이 프랭크 징후를 객관적으로 판별할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발하고, 이를 활용해 뇌소혈관질환 중증도와 관련성을 규명했다고 12일 밝혔다.

프랭크 징후는 한쪽 또는 양쪽 귓불에 약 45도 각도로 깊게 파인 사선형 주름을 말한다. 1973년 미국 의사 샌더스 프랭크가 협심증 환자에서 해당 주름이 자주 관찰된다고 보고하면서 알려졌다.

그동안 단순 노화 현상으로 여겨졌으나, 최근에는 심근경색·뇌졸중·혈관성 치매 등 심뇌혈관질환과 연관성이 제기되며 전신 혈관 상태를 가늠하는 보조 지표로 주목받아 왔다. 다만 판별 기준이 주관적이고 발생 기전이 명확히 규명되지 않아 임상 활용에는 한계가 있었다.

이 같은 문제를 해결하기 위해 김기웅 교수팀은 세계 최초로 3차원(3D) 뇌 MRI 영상에서 프랭크 징후를 자동으로 탐지하는 AI 모델을 개발했다. 연구팀은 뇌 MRI 촬영 시 얼굴과 귓불이 함께 포함된다는 점에 착안해, MRI에서 추출한 3D 얼굴 이미지를 활용해 귓불 주름을 자동으로 분할·식별하도록 했다.

분당서울대병원에서 수집한 뇌 MRI 400건을 바탕으로 전문가가 표시한 프랭크 징후를 AI에 학습시킨 뒤, 별도 분당서울대병원 데이터 600건과 충남대병원·강원대병원·세브란스병원 등 다기관 데이터 460건으로 검증을 진행했다. 전문가 판독과 AI 분할 결과의 일치도를 나타내는 다이스 유사도 계수(DSC)는 0.734와 0.714로 나타났고, 프랭크 징후 유무를 구분하는 곡선하면적(AUC) 값은 모두 0.9 이상을 기록해 높은 정확도를 보였다.

연구팀은 나아가 이 AI 모델을 활용해 단일 유전자 변이로 발생하는 유전성 뇌소혈관질환인 카다실(CADASIL) 환자를 분석했다. 유전자 검사로 확진된 카다실 환자 81명과 연령·성별을 맞춘 일반인 54명을 비교한 결과, 카다실 환자군의 프랭크 징후 발생률은 66.7%로 일반인(42.6%)보다 유의하게 높았다. 연령 등 요인을 보정한 뒤에도 카다실 환자는 프랭크 징후가 나타날 확률이 일반인보다 약 4.2배 높은 것으로 분석됐다.

특히 카다실 환자 가운데 프랭크 징후가 있는 경우는 없는 경우보다 뇌백질변성(WMH) 부피가 약 1.7배 컸다. 뇌백질변성 부피에 따라 환자를 하위·중위·상위 세 그룹으로 나눴을 때도 프랭크 징후 발생률이 단계적으로 증가해, 귓불 주름이 질환 중증도와 밀접하게 연관돼 있음을 시사했다.

김기웅 교수는 “이번 연구는 논란이 많았던 프랭크 징후가 단순 노화 현상이 아니라 유전성 뇌소혈관 손상의 정도를 객관적으로 반영할 수 있다는 과학적 근거를 제시한 것”이라며 “프랭크 징후만으로 질환을 진단할 수는 없지만, 다른 혈관 위험 인자가 있다면 추가적인 경고 신호로 활용될 수 있다”고 말했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 Scientific Reports, Journal of Clinical Medicine에 각각 게재됐다.

성남=김동성 기자 estar@etnews.com

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