심장 질환 치료가 더 이상 추측에 의존하지 않는 세상을 상상해 보세요. 의사가 환자의 심장 질환 원인을 정확히 파악하고 환자에게 맞춤형 치료법을 처방할 수 있는 세상 말입니다. 인공지능(AI)과 심장 영상 기술이 심장 질환 진단 및 치료 방식을 혁신적으로 변화시키고 있는 미래의 심장학에 오신 것을 환영합니다.

## 기존 치료법의 한계

현재 심장 질환 치료는 시행착오를 거치는 경우가 많습니다. 의사는 약물을 처방하거나 생활 습관 개선을 권장하지만, 이러한 치료법이 효과적일지는 항상 확실하지 않습니다. 이로 인해 환자와 가족들은 최선의 치료를 받지 못한다는 생각에 좌절감을 느낄 수 있습니다.

## AI 기반 심장 영상 기술의 위력

런던 MRC 의학 연구소의 전산 심장 영상 연구 그룹은 AI 기반 심장 영상 기술을 활용하여 심장 질환 치료 가능성을 예측하는 새로운 방법을 개발했습니다. CardioKG라고 불리는 이 방법은 의료 영상에서 얻은 상세한 심장 구조와 기능 정보를 생물학적 지식 그래프와 결합하여 잠재적인 치료법을 식별합니다.

CardioKG는 영상 데이터와 지식 그래프를 통합함으로써 질병이 심장에 미치는 영향의 환자별 차이를 파악하여 의사가 개별 환자에게 가장 효과적인 치료법을 찾을 수 있도록 합니다. 연구진은 심방세동, 심근경색 또는 심부전 환자 4,280명과 건강한 참가자 5,304명의 데이터 세트를 사용하여 모델을 구축했습니다.

## 연구 결과

이번 연구 결과는 매우 고무적이며, 연구진은 새로운 질병 관련 유전자를 식별하고 여러 가지 잠재적인 약물 재활용 가능성을 예측했습니다. 여기에는 류마티스 관절염 치료에 흔히 사용되는 메토트렉세이트가 심부전 치료제 후보로, 당뇨병 치료제인 글립틴이 심방세동 치료제 후보로 제시되었습니다.

## 심장학의 미래

이번 연구는 심장 질환의 진단 및 치료 방식을 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 지니고 있어 매우 중요한 의미를 갖습니다. 영상 기반 지식 그래프는 우선순위가 높은 유전자와 후보 약물을 신속하게 식별하여 제약 개발을 안내하고 보다 표적화된 임상 시험을 가능하게 합니다. 또한, 본 연구 데이터는 심부전 환자를 대상으로 약물 용도 변경을 예측함으로써 환자의 생존율을 향상시킬 수 있음을 보여주었습니다.

## 결론

AI 기반 심장 영상 기술의 발전으로 심장학의 미래는 밝아 보입니다. CardioKG를 통해 의사들은 이제 환자의 심장 질환의 정확한 원인을 파악하고 환자 개개인의 필요에 맞춘 치료법을 처방할 수 있습니다. 이는 환자와 그 가족들에게 더욱 효과적인 치료와 향상된 생존율을 제공할 수 있는 획기적인 변화입니다.

연구진은 CardioKG를 활용한 접근 방식을 더욱 정교하게 다듬어, 실제 질병 진행 양상을 포착하는 동적이고 환자 중심적인 프레임워크로 지식 그래프를 확장할 계획입니다. 또한, 더욱 다양한 영상 데이터 세트를 포함하고 동일한 접근 방식을 뇌나 체지방과 같은 다른 신체 부위에도 적용할 계획입니다.