인공지능이 일상적인 CT 촬영 영상에서 숨겨진 스트레스 신호를 발견했습니다.

인공지능 기반 부신 용적 측정은 호르몬, 심리 평가 및 심장 질환 위험과 연관된 만성 스트레스의 정량화 가능한 영상 기반 지표를 밝혀냈습니다. 이 간단한 CT 기반 생체 지표는 임상의가 스트레스의 장기적인 영향을 감지하고 추적하는 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있습니다. (이미지 출처: Shutterstock)

연구진은 딥러닝 인공지능 모델을 사용하여 일반 의료 영상에서 직접 확인할 수 있는 만성 스트레스의 첫 번째 생체지표를 발견했습니다. 이번 연구 결과는 다음 주 북미방사선학회(RSNA) 연례 회의에서 발표될 예정입니다.

만성 스트레스는 단순히 기분에만 영향을 미치는 것이 아닙니다. 미국 심리학회에 따르면 만성 스트레스는 신체적, 정신적 건강 모두에 영향을 미쳐 불안, 수면 장애, 근육통, 고혈압, 면역력 저하 등의 문제를 야기할 수 있습니다. 또한 여러 연구에서 지속적인 스트레스가 심장병, 우울증, 비만과 같은 주요 질환과 관련이 있다고 밝혔습니다.

AI는 일반적인 CT 스캔에서 부신을 측정합니다.

이번 연구의 주 저자인 엘레나 고트비 박사(메릴랜드주 볼티모어에 있는 존스 홉킨스 대학교 의과대학 박사후 연구원)는 이미 촬영된 CT 스캔 이미지를 사용하여 부신의 크기를 계산하도록 설계된 딥러닝 도구를 개발하고 훈련시켰습니다.

매년 미국에서만 수천만 건의 흉부 CT 촬영이 시행됩니다.

"저희 연구팀의 접근 방식은 널리 활용 가능한 영상 데이터를 활용하여 기존 흉부 CT 스캔을 통해 다양한 질환에 걸쳐 만성 스트레스의 생물학적 영향을 대규모로 평가할 수 있는 길을 열어줍니다."라고 고트비 박사는 말했습니다. "이 AI 기반 바이오마커는 추가 검사나 방사선 노출 없이 심혈관 질환 위험 계층화를 개선하고 예방적 치료를 안내하는 데 잠재력을 가지고 있습니다."

스트레스의 부담을 신체에 가시화하기

존스 홉킨스 방사선과 교수이자 이번 연구의 주 저자인 샤드푸르 데메리 박사는 만성 스트레스가 매우 흔하며 많은 성인이 매일 경험하는 것이라고 지적했습니다.

"이번 연구를 통해 우리는 전국 병원에서 환자들이 매일 받는 검사를 이용하여 신체 내 장기적인 스트레스 부담을 처음으로 '확인'할 수 있게 되었습니다. 지금까지는 설문 조사, 만성 염증과 같은 혈청 지표, 그리고 채취 과정이 매우 번거로운 코르티솔 측정 외에는 만성 스트레스의 누적 효과를 측정하고 정량화할 방법이 없었습니다."라고 데메리 박사는 말했습니다.

단 한 시점의 스트레스만을 반영하는 단일 코르티솔 검사와 달리, 부신의 크기는 만성 스트레스의 장기적인 지표 역할을 합니다.

대규모 다민족 코호트 연구에서 영상 진단, 호르몬 및 스트레스 부하 간의 연관성 발견

본 연구에서는 다민족 동맥경화 연구(Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis)에 참여한 2,842명(평균 연령 69.3세, 여성 51%)의 정보를 분석했습니다. 이 대규모 연구는 흉부 CT 영상, 검증된 스트레스 설문지, 코르티솔 측정, 그리고 만성 스트레스가 신체에 미치는 누적적인 생리적 및 심리적 영향인 항상성 부하 지표를 결합한 것입니다. 동일한 개인에 대해 영상, 생화학적 데이터, 그리고 사회심리적 평가를 통합했기 때문에, 이 코호트는 만성 스트레스의 영상 기반 지표를 개발하는 데 매우 적합했으며, 아마도 유일하게 활용 가능한 코호트였을 것입니다.

연구진은 딥러닝 모델을 CT 스캔에 적용하여 부신 윤곽을 자동으로 그리고 부피를 측정했습니다. 부신 부피 지수(AVI)는 부신 부피(cm³)를 키의 제곱(m²)으로 나눈 값으로 정의했습니다 . 호르몬 패턴 을 파악 하기 위해 참가자들은 이틀에 걸쳐 하루 8회 타액 코르티솔 샘플을 제공했습니다. 체질량 지수, 크레아티닌, 헤모글로빈, 알부민, 포도당, 백혈구 수, 심박수 및 혈압을 이용하여 항상성 부하를 계산했습니다.

부신 용적 지수는 스트레스, 호르몬 및 심장 질환 위험을 추적합니다.

연구팀은 AVI가 코르티솔, 항상성 부하, 그리고 우울증 점수 및 인지된 스트레스 설문지와 같은 다양한 심리사회적 스트레스 지표와 어떤 관련이 있는지 조사했습니다. 그 결과, AI 모델이 생성한 AVI가 기존 스트레스 설문지, 혈중 코르티솔 수치, 그리고 향후 심혈관 질환 발생 위험과 일치하는 것을 발견했습니다.

AVI 값이 높을수록 전반적인 코르티솔 노출량이 많고, 최고 코르티솔 수치가 높으며, 항상성 부하가 증가하는 것으로 나타났습니다. 인지된 스트레스 수준이 높다고 보고한 사람들은 스트레스 수준이 낮다고 보고한 사람들보다 AVI 값이 더 높았습니다. 또한 AVI는 심장 구조와 관련된 지표인 좌심실 질량 지수와도 연관이 있었습니다. AVI가 1cm³ /m² 증가 할 때마다 심부전 및 사망 위험이 증가했습니다.

"참가자들을 최대 10년까지 추적 관찰한 데이터를 통해 AI 기반 AVI와 임상적으로 의미 있고 관련성 있는 결과 사이의 상관관계를 확인할 수 있었습니다."라고 고트비 박사는 말했습니다. "이는 만성 스트레스를 나타내는 최초의 영상 지표로서, 심혈관 질환, 특히 심부전에 독립적인 영향을 미치는 것으로 검증되었습니다."

스트레스의 누적 영향을 정량화하는 새로운 방법

"30년 넘게 만성 스트레스가 신체의 여러 기관에 악영향을 미친다는 사실은 알려져 왔습니다."라고 이번 연구의 공동 저자이자 UCLA 역학 교수이며 스트레스와 건강 분야의 선구적인 연구자인 테레사 E. 시먼 박사는 말했습니다. "이번 연구가 매우 흥미로운 이유는 일상적으로 얻을 수 있는 영상 소견인 부신 용적을 검증된 생물학적 및 심리적 스트레스 측정 지표와 연관시켜, 이것이 주요 임상 결과들을 독립적으로 예측한다는 것을 보여주었기 때문입니다. 이는 스트레스가 건강에 미치는 누적적인 영향을 구체적으로 규명하는 데 있어 진정한 진전입니다."

데메리 박사는 간단한 영상 측정법을 스트레스 및 질병 결과와 관련된 여러 가지 잘 알려진 지표와 연결함으로써 일상적인 임상 현장에서 만성 스트레스를 측정하는 새롭고 실용적인 접근 방식을 만들 수 있다고 설명했습니다.

데메리 박사는 "이 연구의 핵심적인 의미는 이 생체지표를 미국에서 다양한 이유로 널리 시행되는 CT 촬영을 통해 얻을 수 있다는 점입니다."라고 말했습니다. "둘째로, 이는 만성 스트레스 생리적 연쇄 반응의 일부인 부신 용적을 생리학적으로 정확하게 측정하는 지표입니다."

연구진은 이 영상 바이오마커가 중년 및 노년층에게 흔히 발생하는 스트레스 관련 질환에 적용될 가능성이 있다고 언급했습니다.

다른 공동 저자로는 Roham Hadidchi, Seyedhouman Seyedekrami, Quincy A. Hathaway, MD, Ph.D., Michael Bancks, Nikhil Subhas, Matthew J. Budoff, MD, David A. Bluemke, MD, Ph.D., R. Graham Barr 및 Joao AC Lima, MD가 있습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/12/251213032615.htm