몇 년 전에 찍은 MRI 스캔에서 골관절염의 미묘한 징후를 감지할 수 있는 기계 학습(ML) 알고리즘이 개발됐다.

예측 접근법을 통해 환자는 향후 관절 치환 수술을 받지 않고도 예방 약물로 치료할 수 있다.

피츠버그 의대(University of Pittsburgh School of Medicine) 정형외과 부교수 케네스 우리쉬(Kenneth Urish MD, Ph.D.)는 “관절염 진단의 표준은 X- 레이다. 연골이 악화되면 뼈 사이의 공간이 줄어 든다. 문제는 엑스레이에서 관절염을 볼 때 이미 손상을 입었다는 것입니다. 연골이 다시 자라도록하는 것보다 연골이 떨어져 나가는 것을 방지하는 것이 훨씬 쉽다”고 말했다.

현재 골관절염 1차 치료는 관절 치환이다. 이에 따른 무릎 교체는 미국에서 45세 이상의 사람들에게 가장 흔한 수술이다. 이 연구를 위해 연구자들은 7년 동안 수천 명의 사람들을 추적해 무릎의 골관절염이 어떻게 발생하는지 확인한 골관절염 이니셔티브를 통해 무릎 MRI를 조사했다.

피츠버그 의대와 카네기멜론대(Carnegie Mellon Biomedical Engineering) 연구원들은 연구 초기에 연골 손상의 증거가 거의없는 일부 환자에게 집중했다. 이들 중 어떤 사람이 관절염을 앓았는지 그렇지 않은지에 대한 컴퓨터 정보로 미래의 골관절염 위험을 예측하는 증상 전 환자의 MRI 스캔에서 미묘한 패턴을 학습할 수 있다.

의사가 연골의 이미지를 보면 육안으로 튀어 나오는 패턴이 없지만 거기에 패턴이 없다는 의미는 아니다. 기존의 도구로는 볼 수 없다는 의미다.

피츠버그 의과학자 훈련 프로그램과 카네기멜론 대학원에서 이 프로젝트를 수행한 수석 저자 신지니 쿤두(Shinjini Kundu, MD, Ph.D.)는 이 접근법을 검증하기 위해 무릎 MRI 데이터의 하위 집합에 대해 모델을 교육한 다음 이전에 본 적이없는 환자에 대해 테스트했다.

현재 존스 홉킨스 방사선과 의사 겸 의학 연구원인 쿤두는 모든 데이터에 대해 알고리즘을 테스트하기 위해 매번 다른 참가자가 보류하면서 수십 번을 수행했다.전반적으로 알고리즘은 증상 발병 3년 전에 수행 한 MRI에서 78 %의 정확도로 골관절염을 예측했다.현재, 전 증상 성 골관절염이 본격적인 관절 악화로 발전하는 것을 막는 약물은 없지만, 환자가 관련 질환인 류마티스 성 관절염으로 발전하는 것을 막을 수있는 매우 효과적인 약물이 몇 가지 있다.

목표는 골관절염에 대해 동일한 유형의 약물을 개발하는 것입니다. 여러 후보자가 이미 전임상 단계에 있다. 우리쉬는 “1만 명을 모집하여 10 년 동안 추적하는 대신 2 ~ 5년 내에 골관절염에 걸릴 것으로 확실시된 50 명만 테스트할 수 있다. 그런 다음 우리는 그들에게 실험 약을주고 그것이 질병의 발병을 막는지를 볼 수 있다”고 말했다.

연구 결과는 9월 21일(현지시각) PNAS에 게재됐다.

*Shinjini Kundu el al., “Enabling early detection of osteoarthritis from presymptomatic cartilage texture maps via transport-based learning,” PNAS (2020).