귓볼에 약 45도 각도로 깊게 파인 사선형 주름, 이른바 ‘프랭크 징후’는 유전성 심뇌혈관질환과의 연관성이 있다는 연구 결과가 나왔다.
분당서울대병원 정신건강의학과 김기웅 교수팀이 세계 최초로 3D 뇌 MRI에서 프랭크 징후를 자동으로 탐지하는 인공지능(AI) 모델을 개발하고, 이를 통해 프랭크 징후와 유전성 뇌소혈관 손상 정도 간 연관성을 규명한 연구 결과를 12일 발표했다.
프랭크 징후는 귓불에 약 45도 각도로 비스듬히 파인 주름을 말한다. 1973년 미국 의사 샌더스 프랭크가 협심증 환자에서 자주 관찰된다는 사실을 처음 보고하면서 알려졌다.
과거에는 단순 노화 현상으로 여겨졌지만, 최근에는 심근경색·뇌졸중·혈관성 치매 등 심뇌혈관질환과의 연관성이 제기되며 전신 혈관 상태를 가늠하는 보조적 지표로 주목받고 있다. 다만, 혈관성 질환 환자에서 프랭크 징후가 빈번하게 나타난다는 상관관계만 확인됐을 뿐, 뚜렷한 인과관계나 발생 기전은 아직 증명되지 않았다.
연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 3D 뇌 MRI 영상을 활용했다. 뇌 MRI를 촬영하면 얼굴과 양쪽 귓불도 함께 찍힌다는 점에 착안한 것입니다.
분당서울대병원에서 수집한 400건의 뇌 MRI를 바탕으로 전문가가 수동으로 구분하고 표시한 프랭크 징후를 AI에 학습시켰다. 이후 학습에 사용하지 않은 별도의 분당서울대병원 데이터셋(총 600건)으로 1차 검증, 충남대병원·강원대병원·세브란스병원 다기관 데이터셋(총 460건)으로 2차 검증을 진행했다.
검증 결과, 전문가 판단과 AI 분석 영역의 일치 정도를 측정하는 DSC(Dice 유사도 계수, 1에 가까울수록 유사) 값이 각각 0.734, 0.714로 나타났다. 이는 AI가 찾아낸 영역이 전문가의 판단과 70% 이상 일치했다.
프랭크 징후의 유무를 얼마나 정확히 구분하는지 나타내는 AUC(분류 성능, 1에 가까울수록 우수) 값은 모두 0.9 이상을 기록했다. AI 모델이 다양한 임상 현장에서 안정적으로 작동할 수 있음을 입증한 것이다.
김기웅 교수팀은 “이번 연구를 통해 논란을 거듭해 온 프랭크 징후가 단순 노화 지표가 아니라 유전성 뇌소혈관 손상의 정도를 객관적으로 반영한다는 과학적 근거를 제시했다”고 전했다.
다만, 김 교수팀은 “프랭크 징후만으로 질환을 진단할 수는 없지만, 다른 혈관성 질환 위험인자가 있다면 귓불 주름이 추가적인 신호가 될 수 있으므로 전문의 상담을 받아보는 것이 좋다”고 말했다.
이번 연구들은 보건복지부·한국보건산업진흥원 보건의료기술연구개발사업, 보건복지부·과학기술정보통신부 치매극복연구개발사업단의 지원으로 수행됐다.
연구 결과는 국제학술지 ‘Scientific Reports(IF: 3.8)’, ‘Journal of Clinical Medicine(IF: 3.0)’에 각각 게재됐다.
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