심장 판막 대체술은 대동맥 판막 질환을 가진 환자의 정상적 혈류를 회복시켜줄 수 있지만, 이는 인공 판막이 잘 맞아야만 가능한 일입니다.
인공 판막의 결점은 고정된 사이즈로 제조된다는 점인데요.
최근 개최된 GPU 기술 컨퍼런스에서 아다쉬 크리쉬나무르티(Adarsh Krishnamurthy) 아이오와주립대학교 교수와 대학원생 아디탸 발루(Aditya Balu)는 딥 러닝을 사용해 환자에 딱 들어 맞는 판막 모양을 결정한 연구 내용을 발표했습니다.
향후 판막 제조사들은 AI 시스템을 사용해 각 환자에 최적화된 인공 대동맥 판막을 제조할 수 있습니다.
크리쉬나무르티 교수는 “심장 전문의는 환자에 맞는 최대한 비슷한 크기를 택할 것이나, 최적으로 들어맞을 순 없겠죠”라고 말했습니다.
심장 판막 교체를 한층 간단하게
심장 좌심실은 산소로 채워진 피를 몸 전체에 공급합니다. 피를 내보내는 대동맥 판막은 세 개의 판으로 구성된 얇은 조직 구조인데요, 이들 판은 심장 좌심실로 피가 역류하는 것을 막기 위해 심장이 피를 내보낼 때 부드럽게 개폐돼야 합니다.
칼슘 축적이나 선천성 이상 등으로 환자의 대동맥 판막이 좁아지거나 혈액 역류를 일으키는 경우 판막 교체가 필요합니다. 미국에서 매년 9만건 정도의 판막 교체 시술이 이뤄진다고 하네요.
AI는 MRI와 CT로 환자 대동맥 직경 등 주요 수치를 확인해 인공 판막 기능을 최적화하는 판막 기하구조를 예측할 수 있습니다.
크리쉬나무르티 교수는 “심장 판막 설계 작업에는 수 차례 입력 매개변수를 테스트 하기 위한 수 천 건의 시뮬레이션이 소요됩니다. 시간 소요가 많은 이 분석 대신, 딥 러닝 모델로 교체해 시뮬레이션 당 1초 내에 최대 1~2시간 내에 결과를 얻을 수 있습니다”라고 말했습니다.
이 연구는 아이오와주립대학교 밍첸 휴(Ming-Chen Hsu) 교수와 수믹 사르카(Soumik Sarkar) 교수의 공동 작업으로 진행됐습니다. 이 팀은 NVIDIA P40 GPU로 4시간 만에 딥 러닝 모델을 트레이닝 시켰죠. NVIDIA TITAN Xp GPU로 실행되는 이 모델은 5초 이내에 판막 시뮬레이션을 실행합니다.
더 길어진 인공 판막 수명
인공 판막은 기계와 조직 두 종류로 제공됩니다. 기계는 내구성이 있지만 판막 개폐가 빨라 혈액 세포 손상을 줄 수 있으며, 환자가 혈액 희석제를 복용해야 합니다. 조직 또는 생체 판막은 최근 20년 사이 개발된 것으로, 돼지나 소 심낭막으로 만들어 집니다.
후자의 경우 인간 심장 판막과 비슷한 재료를 사용하기 때문에 환자가 다른 약을 복용할 필요는 없지만, 기계 판막에 비해 내구성이 떨어집니다.
내구성이 중요한 것은 생체 판막의 경우 환자가 10~15년 후 인공 판막으로 교체하는 2차 수술을 받아야 할 수도 있기 때문입니다. 비교적 이른 시기에 생체 판막을 이식 받은 환자라면 평생 여러 차례 개흉 시술을 해야 할 수도 있다는 뜻이죠.
이러한 스트레스를 최소화하고 내구성을 높이도록 특정 환자에게 딱 맞는 판막을 설계할 수 있습니다.
크리쉬나무르티 교수는 “심장 판막은 심박수에 관계 없이 1분당 약 80회 개폐됩니다. 판막이 제대로 설계되지 않으면, 판막이 받는 스트레스와 압박이 높아져 판막 피로도가 올라가 수명이 단축되는 결과로 이어집니다”라고 말했습니다.
메인 이미지는 아이오와 주립대학교 연구진이 딥 러닝 모델로 개발한 심장 판막 시뮬레이션입니다. 이미지 제공: 아다쉬 크리쉬나무르티 교수, 아디탸 발루