이번 연구는 의료영상 데이터(CT영상)를 활용한 인공지능(AI) 기반 3D 모델링과 전산 유체 역학(CFD) 기술을 접목해, 경피적 대동맥 판막 치환술(TAVI, transcatheter aortic valve implantation) 시술 후 발생할 수 있는 합병증을 예측하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 시술 전 최적의 인공판막 위치를 설정하고, 합병증 발생 가능성을 미리 평가할 수 있다.
TAVI는 가슴을 절개하지 않고 대퇴동맥 등을 통해 좁아진 대동맥 판막을 인공판막으로 교체하는 시술로, 고령 환자나 고위험군 환자에게 널리 사용되고 있다. 가슴을 여는 기존 개심술보다 덜 침습적이지만, 혈관 손상, 판막 이동, 혈전 형성, 판막 주위 누출 등 다양한 합병증 위험은 여전히 존재한다. 실제로 ‘PARTNER 연구’에 따르면, TAVI 시술 후 주요 혈관 합병증 발생률이 11%로 기존 개심술의 3%보다 유의하게 높은 것으로 보고됐다(P<0.0001).
이러한 합병증을 줄이기 위해서는 시술 전에 환자의 해부학적 특성과 혈류 역학적 요소를 반영한 정밀한 시뮬레이션이 필요하다. 이 교수팀의 연구는 AI와 3D 시뮬레이션 기술을 활용해, 환자별 맞춤형 시술 전략을 제공하는 데 목적을 둔다.
개발된 시뮬레이션 모델을 활용하면 시술 전 인공판막의 최적 위치를 설정하고, 혈류 변화와 합병증 발생 가능성을 예측할 수 있다. 이를 통해 혈관 내 혈류 흐름을 분석하고 혈류역학인자들을 측정할 수 있으며, 혈전 형성 및 판막 기능 저하 가능성을 평가할 수 있다. 연구팀은 실제 환자의 시술 전후 데이터를 활용해 모델의 정확도를 검증해나갈 예정이다.
이번 연구가 성공적으로 진행되면, TAVI 시술 전 환자별 맞춤형 시뮬레이션을 통해 합병증을 효과적으로 예측하고 예방할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 통해 시술의 안전성을 높이고, 불필요한 추가 검사 및 재입원율이 감소하면 의료 비용 절감이라는 정부 정책에도 부합할 수 있다는 설명이다.
이관용 교수는 “이번 연구를 통해 TAVI 시술 후 예후 예측 정확도를 높이고, 보다 안전한 시술이 가능하도록 돕는 것이 목표”라며 “앞으로도 환자 맞춤형 치료 기술 개발을 위해 지속적으로 연구를 이어갈 계획”이라고 밝혔다.
한편, 이 교수팀은 이번 연구에 앞서 최형권 서울과학기술대학교 교수와 공동으로 ‘경피적 대동맥판막 삽입술의 최적 시술 방식을 시뮬레이션하는 장치 및 방법’에 대한 특허를 2024년 출원한 바 있다. 관련 내용을 보다 구체화하고 확장한 이번 연구는 향후 TAVI 시술의 표준화 및 정밀의료 발전에 기여할 것으로 기대된다.
임혜정 기자
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