새로운 고급 인공지능(AI) 도구가 국제적으로 신장 전문의들에 의해 개발되어 영국 신장 이식 환자들의 결과를 예측하고 개선하는 데 중요한 진전을 나타냄.
말기 신부전 환자에게 신장 이식은 생명을 변화시킬 수 있는 기회로, 다른 치료 옵션에 비해 생존율과 삶의 질을 개선할 수 있는 가능성을 제공함. 그러나 영국에서는 약 5,000명이 신장 이식을 기다리고 있으며, 사망한 기증자의 장기를 받기까지 평균 2-3년의 대기 시간이 필요함.
미국과 영국의 여러 병원 전문가 팀이 새로운 소프트웨어를 개발하였으며, 이는 궁극적으로 신장 배분 정책을 업데이트하는 길을 열어줄 수 있음. 이는 환자 결과를 개선하고 이 귀중한 자원의 효율적인 사용으로 이어질 수 있음.
이 도구는 '영국 사망 기증자 신장 이식 결과 예측'(UK-DTOP)이라는 이름을 가지고 있으며, 15년 동안의 30,000건에 가까운 이식 사례 데이터를 사용하여 개발됨.
코번트리와 워릭셔 NHS 신뢰의 신장 전문의인 하템 알리 박사가 이 도구의 능력에 대한 연구를 진행하고 있으며, 동료 검토 저널 '신장 실패'에 보고할 예정임. 그는 이 모델이 "신장 이식에서 게임 체인저가 될 것"이라고 믿고 있음.
알리 박사는 "UK-DTOP은 더 효율적인 장기 배분과 필요한 환자들의 결과 개선에 대한 희망을 제공한다"고 말함. "AI와 머신러닝의 힘을 활용하여, 우리는 더 정확하고 신뢰할 수 있는 의사결정 지원 시스템을 만들었으며, 이는 기증자 선택, 이식 전략 개선 및 궁극적으로 신장 이식 환자들의 결과 개선으로 이어질 수 있음"이라고 덧붙임.
이 연구의 저자로서, UK-DTOP 도구가 신장 이식에 미칠 잠재적 영향에 대해 열정적이라고 말함. "이 AI 기반 모델은 우리의 예측 능력을 향상시키고 기증자-수혜자 매칭 접근 방식을 정교화하는 데 도움을 줌. 장기 배분 방식을 개선함으로써 이식 수혜자들에게 더 나은 결과를 보장할 수 있음. 이 도구가 전 세계적으로 수용되어 환자 치료의 중요한 발전과 건강 자원의 효율적인 사용으로 이어지기를 희망함"이라고 전함.
신장 이식은 본질적으로 위험을 동반하며, 장기에 대한 수요가 공급을 훨씬 초과하기 때문에 기증된 신장이 가장 효과적으로 사용되도록 하는 것이 중요함. 그러나 기존의 예측 모델인 신장 기증자 위험 지수(KDRI)는 환자 결과를 정확하게 예측하는 데 한계를 보였으며, 이는 더 정교한 도구의 필요성을 강조함.
UK 이식 등록부(UKTR)에서 2008년부터 2022년까지 기록된 29,713건의 이식 사례 데이터를 사용하여, 전문가 팀은 다양한 기증자, 수혜자 및 이식 요인을 고려하여 세 가지 고급 머신러닝 기법의 예측 성능을 평가함. UK-DTOP은 0.74의 예측력을 보이며 KDRI(0.57)와 영국의 KDRI(0.62)를 크게 초월하는 우수한 모델로 나타남.
"UK-DTOP은 사망한 기증자 신장 이식 결과를 평가하기 위한 다재다능한 도구임. 이식 전 의사결정을 정교화하면서도 최종적으로 장기를 수용할지 여부는 수혜자와 그들의 위험 감수성에 달려 있음을 인식함"이라고 유타 대학교 신장병 및 고혈압 부서의 공동 저자 미클로스 몰나르 박사가 덧붙임.
"우리의 연구 결과는 전 세계의 의료 시스템에서 고급 데이터 기반 도구의 채택을 지지하며, 이는 기증자-수혜자 매칭과 장기 배분을 혁신하고 이식 성공률을 개선하며 생명을 구하는 데 기여할 수 있음"이라고 강조함.
연구자들은 또한 비지도 머신러닝 기법을 사용하여 생존율이 다양한 다섯 개의 신장 이식 환자 그룹을 식별함. 궁극적으로 이 접근 방식은 이식 여부에 대한 결정을 알리기 위한 보다 개인화된 위험 평가를 가능하게 할 수 있음.
UK-DTOP은 중요한 발전을 나타내지만, 연구팀은 이 의사결정 지원 시스템이 예측에 영향을 미칠 수 있는 특정 한계가 있음을 인정함. 여기에는 보고된 데이터의 변동성, 일부 기증자 특성에 대한 정보 누락, 특정 항체 및 특정 생물학적 마커와 같은 장기적인 결과에 영향을 미칠 수 있는 특정 요인의 부재가 포함됨.
