“심방세동 AI 원천기술”…연세대학교, 혈액 단백질 기반 정밀의료→진단 패러다임 변화

연세대학교 연구진이 혈액 단백질 정보와 인공지능 기술의 융합을 통해 심방세동 발생 위험을 예측하는 정밀의료 모델을 새롭게 설계했다고 밝혔다. 이 연구는 대규모 바이오 빅데이터 분석과 현장 임상 적용 측면에서 기존 진단 체계의 한계를 뛰어넘었다는 점에서 학계와 의료산업계의 관심을 모으고 있다. 심방세동은 뇌졸중, 심부전 등 치명적 합병증의 주요 원인임에도 자각증상이 희박해 조기 진단과 관리의 필요성이 제기돼 왔다.

연구팀은 영국 바이오뱅크의 6만 3천여 명 임상 데이터를 바탕으로 혈액 내 단백질 패턴과 심방세동 발생의 상관성을 체계적으로 규명했다. 후속적으로 미국 지역사회 동맥경화 위험(ARIC) 코호트와의 협력 검증을 진행해 단백질 기반 예측모델의 재현성과 범용성을 입증했다. 실제로 단백질 정보를 활용한 프로테오믹스 AI 모델은 기존 임상예측법보다 심방세동 위험도를 더 높은 정밀도로 산출한 것으로 나타났다. 또한 특정 단백질군은 심부전, 뇌졸중 등 연관 심혈관 질환의 동반 위험도까지 아우르는 차세대 바이오마커로 평가받았다.

전문가들은 “혈액 단백질 지표를 정밀하게 분석하고 예측에 적용하는 이번 성과가 예방 중심의 심혈관 의학 행태에 근본적 변화를 촉진할 것”으로 전망했다. 김대훈·박한진 교수는 “유럽·아시아 등 다양한 집단에서 적용 가능한 대규모 단백질 분석 플랫폼의 완성이 뜻하는 임상적·산업적 파급력은 막대하다”고 진단했다. 본 연구는 미국심장학회 국제학술지 ‘써큘레이션’에 게재돼 국제 의료기술계의 주목을 받고 있다.