연구자들, 심장의 비밀을 풀고 인공지능으로 심장 질환 예측

최근 두 개의 심장 관련 연구에서 인공지능 알고리즘을 사용하여 심장의 기능과 비기능을 더 잘 이해하기 위해 노력했습니다. 연구자 팀은 인공지능 알고리즘을 사용하여 심장의 근육 모양이 성능에 미치는 영향을 분석했습니다. 인공지능 알고리즘의 도움으로 연구 팀은 심장의 심실이 혈액 흐름을 어떻게 도와주는지에 대한 통찰력을 얻었고, 심장 근육 발달에 중요한 역할을 하는 6개의 DNA 섹션을 발견했습니다. 한편, 다른 연구에서는 셀피를 사용하여 심장 질환을 진단할 수 있는 가능성을 조사했습니다.

15세기와 16세기부터 과학자들은 심장의 구조와 기능에 대해 연구해 왔습니다. 레오나르도 다 빈치는 500년 전부터 심장 근육이 어떻게 혈액을 몸 전체에 퍼트리는지 궁금해했습니다. 런던 의학 과학 연구소, 콜드 스프링 하버 연구소, 유럽 생물 정보학 연구소, 하이델베르크 대학교, 폴리테크니코 디 밀라노의 연구자 팀 덕분에 우리는 심장의 trabeculae가 심장 발달과 기능에 어떤 역할을 하는지 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다.

트라베큘레는 심장의 내면에 기하학적 패턴을 형성하는 근육 섬유입니다. 트라베큘레는 심장이 발달하는 동안 심장에 산소를 공급하는 것으로 믿어집니다. 그러나 성인에서 트라베큘레의 역할은 오랫동안 미스터리였습니다. 다 빈치는 심장의 트라베큘레가 심장에서 혈액을 따뜻하게 하는 역할을 하는 것으로 추측했지만, 인공지능 기반 연구 기법 덕분에 우리는 이제 그들의 진정한 목적에 대해 아이디어를 가지고 있습니다.

연구 팀은 약 25,000개의 심장의 자기 공명 영상(MRI) 스캔을 분석하기 위해 인공지능 알고리즘을 사용했습니다. 이러한 스캔은 인공지능 모델에 심장 형태학 데이터와 함께 제공되었습니다. 연구자들은 모델의 결과를 분석하고 트라베큘레가 심장의 심실을 통해 혈액 흐름을 도와주는 역할을 하는 것으로 나타났습니다. 심장 내부의 기하학적 패턴은 이제 심장이 뛰는 동안 혈액 흐름을 더 효율적으로 도와주는 것으로 믿어집니다.

트라베큘레가 효율적인 혈액 흐름을 도와주는 것 외에도 연구자들은 심장 근육 발달에 영향을 미치는 6개의 DNA 섹션을 발견했습니다. 6개의 DNA 섹션 중 2개는 뇌의 신경 분기 경로 발달에도 역할을 합니다. 트라베큘레와 신경 세포의 발달 메커니즘이 유사할 수 있습니다.

트라베큘레의 모양은 심장 질환과 관련이 있을 수 있습니다. 연구 팀은 50,000명 이상의 환자들의 유전적 데이터를 분석하고 트라베큘레의 다양한 패턴이 심장 질환 발병 위험과 관련이 있음을 발견했습니다.

다른 연구에서는 베이징의 중국 심장 질환 연구 센터의 연구자들이 심장 질환을 예측할 수 있는 인공지능 알고리즘을 개발했습니다. 이 알고리즘은 셀피에서 캡처할 수 있는 신체 특징을 사용하여 심장 질환의 위험을 예측합니다. 이러한 특징에는 눈꺼풀 근처의 노란색沉着물, 각막의 외곽에 있는 흰색 반점, 그리고 머리카락의 회색이나 얇아짐이 포함됩니다. 중국 병원 환자들의 이미지에 대한 훈련을 받은 알고리즘은 기존의 심장 질환 위험 평가 방법을 능가하는 것으로 나타났습니다. 약 80%의 심장 질환 사례를 감지할 수 있었으며, 약 60%의 음성 심장 질환 사례도 감지할 수 있었습니다.

그러나 이 알고리즘에는 높은 거짓 양성률이 있습니다. 연구 팀은 이 문제를 해결해야 한다고 말하며, 거짓 양성은 환자들에게 불필요한 불안을 줄 수 있으며, 의료 시스템에 불필요한 검사를 가중할 수 있다고 말합니다. 그러나 알고리즘의 거짓 양성률을 해결하고 전체 정확도를 개선할 수 있다면, 심장 질환 검진 프로그램에 충분한 자금을 제공하지 못하는 지역에서 유용한 도구가 될 수 있습니다.