‘데이터’로 전염병 확산부터 신약까지 잡는다

머신러닝 통한 분석, DNA 및 질병 진단, 치료제 개발 연구 활발

최근 코로나19 전염병 확산 방지부터 진단, 분석, 신약 개발까지 헬스케어 분야에서 ‘데이터’의 역할이 필수불가결할 것으로 나타났다.

한국인터넷진흥원(KISA)에서 발간한 리포트 2호에서 최호섭 디지털 칼럼리스트는 ‘데이터와 헬스케어의 진화’를 주제로 “의료와 헬스케어는 데이터가 가장 활발히 활용되는 분야 중 하나”라면서, 특히 전염병의 사회적 극복 방법은 ‘데이터’가 될 것이라고 강조했다.  

그에 따르면 코로나맵의 경우 발병 직후의 확산 경로에 대한 데이터가 담긴다면 캐나다의 블루닷은 코로나19의 발병 초기에 세계적인 확산 가능성을 경고하면서 유명세를 치르고 있다.

블루닷은 ‘머신러닝’을 이용해 전염병 확산을 예측한다. 인터넷을 통해 각종 질병에 대한 정보를 수집하고, 전문가들의 논문, 학회 포럼, 보고서 등을 분석한다. 이 외에도 사람들이 예만하게 반응하는 부분들을 데이터화하고 그 변화를 예민하게 알아채고 있다.

국내 병원에서도 코로나19사태를 대비해 디지털 헬스케어를 통한 전염병 확산 방지에 노력하고 있다. 

분당서울대병원은 전자의무기록 시스템에 더해 환자의 위중도를 정해진 알고리듬에 의해 자동으로 평가하는 신속대응모듈(rapid response module)을 개량해 환자의 위중도를 분단위로 평가, 이상 징후가 감지된 환자를 바로 파악해 의료진에게 알려주는 서비스를 시행하고 있다.

또한 격리 대상 환자에 대해서는 개인건강관리 앱(PHR, personal health record)을 통해 관리하고 있는데, 환자가 체온 및 혈압 등을 입력하면 중앙에서 모니터링 할 수 있는 시스템을 제공하고 있다. 스스로 자신의 증상 및 변화에 대한 조사를 전자문진기능(best survey)에 입력하면서 이를 바로 의료진에게 전달할 수도 있다.

다른 한편으로, 머신러닝은 전염병의 확산뿐 아니라 직접 질병 치료, 신약 개발, 건강 관리 등에도 활발하게 사용된다. 머신러닝이 가장 효과적인 역할 중 하나가 데이터의 변화를 민감하게 파악한다는 것이다. 

이를 이용한 것 중 가장 큰 효과를 내고 대중적으로 인지도도 높은 것이 바로 이미지 분석을 통한 진단이다. 

대표적으로 구글은 당뇨성 망막변증 진단을 위해 러닝머신을 사용했다. 구글은 텐서플로로 당뇨성 망막변증의 패턴을 읽어냈고 현재 전문의 수준으로 진단을 내릴 수 있을 만큼 정확도가 높아지면서 인도와 태국 등 의료 현장에서 활용되고 있다.

또한 DNA 분석에도 인공지능 기술이 활용된다. 악성 종양의 DNA가 어떻게 변이하는 지 알 수 있다면 암을 억제하고 치료하는데 유리해진다. 

‘퍼스널 게놈 다이고노스틱스(Personal Genome Diagnostics:PGDx)’는 종양의 변이를 추적하고 진단할 수 있는 도구를 개발했다고 밝힌 바 있다. 이를 통해 암세포를 정확히 파악해 치료 효과를 높인다는 것.

미국 프리스턴대학 올가 트로얀스카야 컴퓨터 생명공학 교수팀은 딥러닝 기술을 이용해 전체 유전체의 염기쌍 하나하나를, 주변의 1천개 염기쌍과 묶어서 연관 분석하고 올바로 제어할 염기서열과 유전자 제어를 방해할 돌연변이의 우선순위 목록을 각각 생성하는 분석법을 발견했다.

머신러닝의 기술에 있어 직접적인 치료제 개발도 빠질 수 없다.약의 효과를 높이기 위해 여러 가지 약물을 섞는 칵테일 치료는 요즘 지속해서 연구되는 분야다. 약물의 조합에 따라서 더 큰 효과를 낼 수 있고, 특정 약품에 대한 내성을 줄이는 효과도 있다. 하지만 많은 실험이 필요하고, 예민한 임상 실험 반응의 분석이 필요하다.

미국 미시간대학의 연구팀이 개발한 결핵약 최적화 시스템 ‘인디고’는 환자의 상황에 따라 적절한 약물조합으로 결핵 치료의 효과를 높일 방법을 찾아냈다. 결핵약에 몇 가지 약물을 조합하면 효과가 커질 수 있는데, 머신러닝을 통해 약물 조합의 결과를 예측했고, 이를 통해 결핵약의 효과를 높이고, 복용 기간을 줄일 수 있다.

저자는 “질병, 그리고 통증은 우리 몸이 보내는 신호라고 한다. 우리 몸은 세상에서 가장 예민하고 복잡한 센서다. 그 센서가 만들어내는 데이터에 귀 기울이는 것이 바로 치료다”며 “더 많은 데이터를 수집, 보관하고, 분석할 수 있는 기술의 발전을 통해 더 아프기 전에 빨리 대처하는 진정한 의미의 헬스케어가 열리고 있다”고 전했다.