뇌전증 환자의 경련 형태, 나이, 유병 기간 등 임상 변수를 토대로 약물의 치료 반응을 예측하는 인공지능(AI)이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

 여러 항경련제 중 환자의 치료에 적합한 약물을 찾는 과정을 대폭 단축하는 데 도움이 될 전망이다.

 서울대병원 신경과 박경일·이상건 교수와 융합의학과 김영곤 교수팀은 2008년부터 2017년까지 이 병원에서 진료받은 뇌전증 환자 2천600여명의 임상 데이터를 토대로 항경련제 치료 반응을 예측하는 AI 모델을 개발했다고 9일 밝혔다.

 연구팀은 뇌전증 환자의 약물 사용 패턴, 경련 형태와 치료 경과 등 3년 동안의 임상 데이터를 수집한 뒤 처방 빈도가 높은 주요 항경련제(레비티라세탐·옥스카르바제핀·발프로산·라모트리진)를 추렸다.

 이후 연구팀은 총 84개의 임상 변수를 학습시킨 뒤 주요 항경련제의 치료 반응성을 예측하는 AI 모델을 설계해 분석했다. 치료 반응성은 사용 후 경련 빈도가 50% 이상 감소한 경우로 정의했다.

 그 결과 주요 항경련제 단일요법 가운데서는 발프로산(0.686), 라모트리진(0.674), 옥스카르바제핀(0.633)에 대한 AI의 치료 반응 예측력(AUC)이 높은 편이었다. AUC 값은 1에 가까울수록 예측 정확도가 높다는 의미다.

 임상 변수별로는 전신 경련을 동반한 환자는 발프로산에, 고령에 발병했거나 유병 기간이 짧은 환자는 라모트리진에 대해 치료 반응을 보일 가능성이 각각 높은 것으로 나왔다.

 박경일 교수는 "뇌전증 환자의 항경련제 선택은 그동안 전문의의 경험적 판단에 의존해왔으나, 이번 연구로 치료 반응성을 예측할 수 있게 했다"며 "AI 모델이 임상 판단을 보조하는 도구로 발전할 수 있도록 연구를 확대할 계획"이라고 말했다.

 연구 결과는 네이처 자매지 '사이언티픽 리포트'(Scientific Reports) 최근호에 게재됐다.