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귓불에 사선으로 깊게 파인 주름, 이른바 ‘프랭크 징후(Frank’s sign)’가 유전성 뇌 혈관 손상의 정도를 반영할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 그동안 단순 노화 현상으로 여겨지거나 심뇌혈관질환과의 막연한 연관성만 제기돼 왔던 프랭크 징후를, 인공지능(AI)을 통해 객관적으로 식별하고 실제 뇌 손상과 연결 지은 것은 이번이 처음이다.

분당서울대병원 정신건강의학과 김기웅 교수팀은 3차원 뇌 자기공명영상(MRIㆍ뇌 구조를 정밀하게 보는 영상 검사)에서 프랭크 징후를 자동으로 탐지하는 AI 모델을 개발하고, 이를 활용해 유전성 뇌소혈관 손상 질환 환자에서 귓불 주름과 뇌 손상 정도 간의 연관성을 규명했다고 밝혔다.

뇌소혈관은 뇌 속에 촘촘히 퍼져 있는 아주 작은 혈관을 말한다. 이 혈관들은 뇌 깊숙한 곳까지 산소와 영양분을 공급하는 역할을 하는데, 크기가 작은 만큼 손상에 취약하다. 뇌소혈관이 망가지면 한 번에 큰 사고가 생기기보다는, 혈류 장애가 서서히 누적되며 뇌 기능을 떨어뜨리는 특징이 있다.

프랭크 징후는 1973년 미국 의사 샌더스 프랭크가 협심증 환자에게서 자주 관찰된다고 보고하면서 알려졌다. 이후 심근경색, 뇌졸중, 혈관성 치매 환자에게서도 흔히 나타난다는 연구들이 이어졌지만, 이를 어떻게 판단할지에 대한 기준이 없어 연구자마다 평가 결과가 달랐다.

연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 뇌 MRI를 찍을 때 뇌뿐 아니라 얼굴과 귀까지 함께 촬영된다는 점에 주목했다. 뇌 MRI 영상에서 얼굴을 추출한 뒤, 귓불 부위를 분석해 주름을 자동으로 찾아 표시하는 AI 모델을 개발한 것이다.

분당서울대병원에서 수집한 뇌 MRI 400건을 바탕으로 전문가가 일일이 직접 표시한 프랭크 징후를 AI에 학습시킨 뒤, 학습에 사용하지 않은 분당서울대병원 데이터 600건과 충남대병원ㆍ강원대병원ㆍ세브란스병원 등 다기관 데이터 460건으로 두 차례 검증을 진행했다.

연구팀은 이어 이 AI 모델을 활용해 프랭크 징후가 실제 뇌소혈관 손상 정도를 반영하는지를 분석했다. 대상은 카다실(CADASILㆍ유전자 이상으로 발생하는 뇌소혈관질환) 환자였다. 카다실은 특정 유전자 돌연변이로 인해 뇌소혈관이 선천적으로 약해지는 질환으로, 비교적 젊은 나이부터 뇌 혈관 손상이 누적된다.

카다실 환자의 뇌 MRI에서는 뇌백질변성(뇌 속 신경 신호 전달 통로가 만성적인 혈류 부족으로 손상돼 하얗게 보이는 병변)이 특징적으로 나타난다. 뇌백질은 뇌 부위 간 정보를 전달하는 역할을 하는데, 이 부위가 손상되면 기억력 저하, 판단력 감소, 보행 장애 등이 나타날 수 있다. 뇌백질변성의 범위와 부피가 클수록 뇌졸중과 혈관성 치매 위험도 높아진다.

유전자 검사로 확진된 카다실 환자 81명과 연령ㆍ성별을 맞춘 일반인 54명을 비교한 결과, 프랭크 징후 발생률은 카다실 환자군에서 66.7%로 일반인(42.6%)보다 유의하게 높았다. 나이공주출장샵 등 다른 요인을 통제한 뒤에도 카다실 환자는 일반인보다 프랭크 징후가 나타날 확률이 4.2배 높은 것으로 분석됐다.

특히 카다실 환자군을 뇌백질변성 부피(손상된 뇌 영역의 크기)에 따라 세 그룹으로 나누광주출장샵자, 프랭크 징후 발생률은 하위군 37.0%, 중위군 66.7%, 상위군 74.1%로 손상 정도가 심할수록 비례적으로 증가했다. 귓불 주름이 단순한 노화 흔적이 아니라, 뇌소혈관 손상이 얼마나 진행됐는지를 반영하는 외부 신호일 수 있음을 보여주는 대목이다.