노화라 넘겼던 귓불 주름, 뇌혈관 손상이 보내는 '경고 신호'였다
귓불에 사선형 주름이 생기는 ‘프랭크 징후(Frank’s sign)’가 유전성 뇌소혈관 손상의 정도를 반영할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
분당서울대병원 연구팀은 3차원(3D) 뇌 MRI에서 프랭크 징후를 자동으로 탐지하는 인공지능(AI) 모델을 개발했으며, 이를 통해 프랭크 징후가 뇌소혈관 질환의 중증도와 관련이 있다는 사실을 확인했다고 12일 밝혔다.
프랭크 징후는 1973년 미국 내과 의사 샌더스 T. 프랭크(Sanders T. Frank) 박사가 처음 보고한 현상으로, 한쪽 또는 양쪽 귓불에 45도 각도로 나타나는 대각선 주름을 가리킨다. 한동안 ‘나이 들면 생기는 주름’ 정도로 여겨졌지만, 이후 심근경색·뇌졸중·혈관성 치매 같은 심뇌혈관 질환과 관련이 있을 수 있다는 지적이 여러 차례 나왔다. 방송인 김수용이 심근경색을 겪었을 당시 귓불 주름이 함께 언급되며 화제가 되기도 했다.
그동안 연구들은 프랭크 징후가 혈관성 질환 환자에게서 흔하게 관찰된다는 상관관계에 머물렀다. 육안 판단에 의존해 연구자마다 기준이 달랐고, 실제 뇌혈관 손상 정도와의 연관성도 명확히 규명되지 않은 상태였다.
이에 분당서울대병원 정신건강의학과 김기웅 교수팀은 3D 뇌 MRI 영상에 얼굴과 귓불이 함께 촬영된다는 점에 착안해 프랭크 징후를 자동 탐지하는 AI 모델을 구축했다. 연구팀은 병원에서 수집한 뇌 MRI 400건을 학습에 활용하고, 추가 1060건의 영상으로 정확도를 검증했다. 전문가가 표시한 영역과 AI 모델이 탐지한 결과의 일치도는 의료 영상 분야에서 높은 수준을 기록했으며, 징후 유무 분류 정확도 역시 0.9 이상으로 나타났다.
연구팀은 이 AI 기술을 유전자 돌연변이로 발병하는 유전성 뇌소혈관 질환 ‘카다실(CADASIL)’ 환자 분석에 적용했다. 그 결과 카다실 환자의 프랭크 징후 발생률은 일반인보다 유의하게 높았고, 연령을 보정해도 발생 확률은 약 4.2배 높았다. 또 카다실 환자 가운데 프랭크 징후가 있는 환자 그룹은 없는 그룹보다 뇌백질 변성 부피가 약 1.7배 큰 것으로 나타났다. 뇌백질 변성 부피를 기준으로 하위·중위·상위 세 그룹으로 분류했을 때 프랭크 징후 발생률은 각각 37.0%, 66.7%, 74.1%로 중증도가 커질수록 징후 빈도가 증가했다.
김기웅 교수는 “프랭크 징후가 단순한 노화 지표가 아니라 유전성 뇌소혈관 손상의 정도를 객관적으로 반영한다는 과학적 근거를 제시했다”며 “프랭크 징후만으로 질환을 진단할 수는 없지만, 다른 혈관성 위험 인자가 있다면 귓불 주름이 추가적 신호가 될 수 있으므로 전문의 상담을 받아보는 것이 좋다”고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포츠(Scientific Reports)’와 ‘임상의학저널(Journal of Clinical Medicine)’에 각각 게재됐다.
"AI, 너만 믿었더니"… 중증 간암 환자, AI 충고 따랐더니 사망 위험 늘었다
최근 ‘챗GPT’ ‘제미나이’ 같은 생성형 인공지능(AI)에 의료 조언을 구하는 환자가 급증하고 있다. 하지만 중증 간암 환자의 경우, AI 조언을 맹목적으로 따랐다가 오히려 사망 위험이 크게 높아질 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
한지원 가톨릭의대 소화기내과 교수팀은 국내 간암 환자 1만3614명 데이터를 바탕으로 ‘챗GPT4o’ ‘제미나이2.0′ ‘클로드3.5′ 등 최신 AI 모델이 제안하는 치료법을 따를 경우 실제 생존율에 어떤 영향을 미치는지 분석했다. 연구 결과는 13일 국제 학술지 ‘플로스 메디신(PLOS Medicine)’에 소개됐다.
◇간암 환자가 AI 조언 따랐더니…“사망 위험 1.65배 늘어”
현재 국내 간암 유병자는 약 8만명에 달한다. 통계청에 따르면, 간암은 한국에서 폐암 다음으로 사망률이 높은 암이다. 특히 40~50대 중장년층의 암 사망 원인 1위를 차지한다.
연구팀은 2008년부터 2020년 사이에 간암 진단을 받은 환자 1만 3614명의 실제 진료 데이터를 챗GPT4o, 제미나이2.0, 클로드3.5 등 AI 모델에 입력했다. 이후 최신 AI 모델들이 추천한 치료법과 실제 의사의 처방을 비교 분석했다.
AI 모델에겐 미국간학회(AASLD)와 유럽간학회(EASL) 가이드라인을 미리 학습시켰다.
분석 결과는 예상과 달랐다. 치료 선택이 비교적 단순한 초기 간암 단계에선, AI의 권고가 실제 의료진의 판단과 비슷했다. 환자 사망 위험도 약 26% 낮추는 효과가 있었다. 간암 초기 환자에겐 AI의 권고가 어느 정도 도움이 됐다는 얘기다.
하지만 암이 진행될수록 양상은 달라졌다. 특히 중기 이후로 갈수록 AI가 제시한 치료법과 의료진의 판단은 차이가 컸다. 모의 분석 결과, AI 치료법을 따를수록 환자 생존율도 낮아졌다.
특히 말기 간암 환자의 경우엔, 챗GPT4o의 권고대로 치료한 그룹의 사망 위험은 그렇지 않은 그룹보다 1.65배(65%) 높았다. 제미나이2.0와 클로드3.5 조언을 따를 경우에도 사망 위험은 그렇지 않은 그룹보다 각각 1.58배(58%), 1.48배(48%) 높게 나타났다.
◇‘교과서만 아는 AI’ VS ‘맥락 읽는 의사’
왜 이런 결과가 나왔을까. 연구팀은 AI와 인간 의사의 판단 기준이 근본적으로 다르기 때문이라고 설명했다.
AI는 가이드라인에 적힌 대로만 환자를 판단했다. 가령 종양의 크기, 개수, 영상 검사 수치 등만 따졌고, 여기에 맞춰 공격적인 치료를 추천하는 경우가 많았다.
반면 의사들은 환자의 간 기능이 어떠한지, 간경화가 있는지, 혹시 다른 질병은 있는지도 살폈다. AI가 암세포를 죽이는 데만 집중했던 것과 달리, 의사는 환자의 몸이 치료를 버텨낼 수 있는지까지 고려하며 치료했다는 얘기다.
연구팀은 이에 AI가 간암 초기에 치료 방향을 잡는 데는 도움을 줄 수 있지만, 임상 판단이 필요한 복잡한 환자에겐 현재 수준의 AI 조언을 적용하는 것은 적절하지 않다고 결론 내렸다.
한지원 교수는 “AI는 표준 가이드라인을 빠르게 확인해주는 보조 도구로는 유용할 수 있지만, 환자마다 상태가 천차만별인 복잡한 상황에서는 반드시 의사의 임상적 판단이 우선되어야 한다”고 했다.
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