정재우 교수, 흡연이 천식 환자의 기도 면역에 미치는 영향 밝혀
문경민 교수, 폐결절 인공지능 연구 발전에 기여 공로 인정받아
중앙대학교병원 호흡기알레르기내과 정재우, 문경민 교수가 최근 서울 롯데호텔월드에서 열린 대한결핵 및 호흡기학회 제136차 추계학술대회에서 ‘융합연구상’을 각각 수상했다.
정재우 교수는 ‘천식환자에서 선천성 면역반응의 자극을 통한 담배연기의 천식악화 연구'로 융합연구상 수상의 영예를 안았다.
선천성 림프구 세포(Innate lymphoid cells, ILC)는 기도 점막 조직에 상주하고 자가 재생되는 림프구 세포로 ILC1, ILC2, ILC3의 세 가지 유형이 있으며, 이들 세포는 항원 특이적 수용체는 부족한 대신 염증 부위에서 분비되는 선천적 사이토카인에 의해 빠르게 활성화된다. 흡연이 폐기능을 현저히 감소시키고 천식을 발병, 악화시키는 것으로 알려져 있지만 담배연기가 천식 환자의 기도 면역을 어떻게 변화시키는지, 그리고 천식의 악화가 어떻게 발생하는지는 잘 알려져 있지 않았다.
이에 정재우 교수는 담배연기가 기도 면역 세포들, 특히 ILC를 변화시키는지 여부와 이것이 천식증상 및 폐기능에 어떤 영향을 미치는지 조사했다. 천식이 있는 흡연 환자와 비흡연 환자의 객담과 혈액을 비교 연구한 결과, 흡연이 ILC의 증가 및 활성화에 중요한 역할을 하여 비알레르기성 염증을 악화시키고, 천식의 중증도를 높이는 것을 발견했다.
정재우 교수는 “흡연이 ILC3의 증가와 활성화에 기여하여 천식 환자에게 담배연기가 유해함을 확인했으며, 향후 기도 내 ILC3를 표적으로 하는 치료법을 개발한다면 천식 조절을 향상시킬 수 있을 것”이라고 말했다.
한편, 문경민 교수는 ‘흉부 CT의 폐결절 검출 딥러닝에는 얼마나 많은 개인 데이터가 필요할까? 후향적 다기관 연구' 주제로 융합연구상을 수상했다.
인공지능의 딥러닝 연구를 위해서 빅데이터가 필요하지만, 의료 데이터는 개인정보 보호로 인해 대량으로 확보하기 힘들다.
문경민 교수는 폐결절 인공지능 연구에서 전 세계적으로 사용되는 LUNA16 데이터셋의 흉부 단층촬영 888건과 강원권 대학병원 세 곳의 515건의 사적데이터 군을 두고 독립성 폐결절 병변 탐지 성능을 비교 분석했다.
공공데이터 만으로 학습하여 생성한 독립성 폐결절 탐지 모델과 공공데이터 학습가중치를 사적데이터로 전이학습시켜서 만든 모델, 그리고 사적데이터 만을 학습하여 생성한 모델의 성능을 비교한 결과 사적데이터로 훈련하여 생성한 독립성 폐결절 탐지 인공지능 모델이 공공데이터로 훈련하여 생성한 모델보다 실제 임상환자군에 적용하여 더 좋은 성능을 보여주는 것으로 확인했다.
아울러 사적데이터로 학습하여 생성한 모델의 경우 100건 정도 되었을 때 공공데이터로 학습하여 생성한 독립성 폐결절 탐지 모델 및 공공데이터 학습가중치를 사적데이터로 전이학습시켜서 만든 모델의 성능과 비슷한 정도를 보이는 것으로 확인했다.
문경민 교수는 “흉부 단층촬영 의료 영상 인공지능 연구를 계획하고 진행하기 전 얼마만큼의 의료영상 데이터가 필요한지를 제시한 데 의의가 있다”며 “앞으로도 호흡기 분야 인공지능 연구 발전에 기여하고 싶다”는 포부를 전했다.
‘대한결핵 및 호흡기학회 융합연구상’은 학회 회원 중 호흡기학 분야 융합연구로 지난 1년간 대한결핵 및 호흡기학회지 또는 SCIE 공인 국제 학술지에 게재한 우수한 원저에 대하여 시상하고 있다.
