부산의대 권한조
전 세계적으로 약 천만 명의 시각장애인들이 망막색소변성(Retinitis Pigmentosa)과 연령관련 황반변성(Age-related Macular Degeneration)으로 인한 망막 손상으로 시력을 상실한 것으로 보고되고 있다. 망막색소변성과 연령관련 황반변성으로 인한 시각 장애는 선진국에서 발생하는 시각 장애 중 상당 부분을 차지하며, 망막 이식, 유전자 치료, 약물 치료 등 다양한 치료법이 연구되고 있다. 이 두 질병은 망막의 시세포(Photoreceptor)가 손상되어 시력 손실을 초래하며, 망막의 내/외부층과 신경절세포(Retinal Ganglion Cell)는 일부 보존된다(그림 1).1 또한, 망막색소변성과 연령관련 황반변성은 시신경 유두(Optic Disc)나 시각피질(Visual Cortex)에는 영향을 미치지 않는 것으로 알려져 있다.
<그림 1. 망막색소변성 환자에서 관찰되는 시세포 손상>
좌측 정상안의 황반 빛간섭단층촬영에서는 망막 10층이 건강하고 분명하게 관찰된다.
우측 망막색소변성 환자의 빛간섭단층촬영에서는 황반의 시세포 손상이 관찰된다.
따라서 시세포의 역할을 대체하는 칩을 망막에 삽입함으로써 시력 회복을 기대할 수 있는데, 이러한 인공시각 전달장치(Artificial Vision, Vision Prosthesis)를 인공망막이라 한다(그림 2).2,3 좀 더 구체적으로, 인공망막은 망막 보형물(Retina Prosthesis)이라고도 불리며 생물학(Biology)과 전자공학(Electronics)의 결합인 바이오닉스(Bionics) 기술을 활용한 대체 삽입물을 의미한다.
<그림 2. Subretinal Implant, Alpha-IMS 인공망막이 삽입된 안저사진4>
시각 칩을 활성화하기 위한 전송 코일과 수신 코일이 존재하다. 휴 대용 장치를 통해 장치를 켜거나 끌 수 있고 두 개의 노브를 통해 대비 감도와 밝기를 수동으로 조절할 수 있다.
인공망막은 망막내 부착 위치와 신경절세포에 전기 자극을 전달하는 방식에 따라 분류한다. 첫 번째는, 망막 표면의 신경절세포층에 인접하여 망막 앞에 배치되는 망막앞
이식장치(Epiretinal Implant)이며 두 번째는 망막색소상피(Retinal Pigment Epithelium) 및 시세포층에 인접하여 망막하에 배치되는 망막하 이식장치(Subretinal Implant)이다.
망막앞 이식장치는 수술이 비교적 간단하고 위험이 적은 장점이 있으며, 망막하 이식장치는 무축삭 세포(Amacrine Cell), 수평 세포(Horizontal Cell), 양극성 세포(Bipolar Cell) 등
손상되지 않은 중간 망막층 처리 경로를 이용할 수 있는 이점이 있다.5 그 외 맥락막상강(Suprachoroidal Space)이나 공막 및 공막 외층에 인공망막을 삽입하는 연구도 진행 중이다.
6,7 이 중 가장 많은 환자들에게 적용된 망막앞 이식장치인 Argus® II와 망막하 이식장치인 Alpha IMS의 특징을 미국안과학회의 EyeWiki를 참조하여 표 1에 기술하였다.2
| Argus Ⅱ Retinal Prosthesis System | Retina Implant Alpha IMS | |
|---|---|---|
| Research Group | Second Sight Medical Products | Retina Implant AG |
| Location | Sylmar, CA, USA | Reutlingen, Germany |
| Website | http://www.secondsight.com | http://www.retina-implant.de/en/default.aspx |
| Site of Implant | Epiretinal | Subretinal |
| Image Recording/Processing |
External video camera and processing unit(VPU) | Internal light-sensitive photodiodes; no image |
| Number of Electrodes | 60 | 1500 |
| Reported Visual Function (largest cohort) | ||
| Number of Subjects | 30 | 29 |
| Phosphene Perception | 30/30 | 25/29 |
| Localization Tests | 26/27 | 17/29 |
| Best Visual Acuity Outcome | 20/1262(grating) | 20/546(Landolt-C) |
<표 1. 대표적인 인공망막 장치인 Argus® II 및 Alpha IMS의 비교2>
임플란트 형태의 인공망막은 2002년 Argus I에 대한 1상 임상 시험으로 시작되었다. 9년 후Argus® II는 약 30명의 환자에게 성공적인 이식을 마친 후 유럽에서 승인되었다.8 그로부터 2년 후인 2013년, Argus® II는 망막색소변성 환자에 대해 FDA의 승인을 받은 최초의 인공망막이 되었다. Argus® II는 3개의 외부 구성 요소와 3개의 내부 구성 요소로 구성된다(그림 3).9 외부 구성 요소는 안경 중앙에 장착된 카메라, 목에 걸거나 옷에 부착할 수 있는 시각처리장치(VPU), 안경의 sidearm에 부착해 데이터를 전송하는 코일이다. Argus® II는 무선으로 내부 구성 요소에 전원을 공급하며, 내부 구성 요소에는 데이터를 수신하는 코일과 내부 처리 장치가 포함된다. 이는 각 직경이 크기가 200µm인 6 x 10 배열의 백금 마이크로 전극 어레이와 연결된다.8
<그림 3. Epiretinal Implant, Argus® II 인공망막 시스템9>
그림 3A는 Argus® II 시스템의 내부 구성 요소이며, 그림 3B는 외부 구성 요소를 나타낸다. 안경에 장착된 카메라에 의해 실시간으로 영상을 획득한다. 시각처리장치(VPU)는 영상을 다운샘플링 후 자극 패턴으로 변환한다. 데이터와 전력은 안경의 송신 안테나에서 눈 주위의 수신 안테나로 무선으로 전송된다.
Argus® II 이식 환자를 대상으로 시행한 시각 기능 테스트에서는 형태를 인식하고, 목표물의 위치를 파악하며, 동작을 감지하는 피험자의 능력이 증가한 것으로 나타났다. 현재 Argus® II는 25세 이상의 성인, 양쪽 눈으로 빛을 인지하지 못하는 경우, 이전에 유용한 형태의 시력, 중증도 내지 심한 망막색소변성 환자에서 한쪽 눈(시력이 좋지 않은 눈)에 이식하도록 고안되었다.
반면, Subretinal Implant인 Alpha-IMS(그림 2) 인공망막은 포토다이오드, 증폭 회로, 인접한 망막층에 전기 자극을 전달하는 1500개의 전극 픽셀 어레이로 구성된다. 각 픽셀에 의해 전달되는 자극의 크기는 픽셀로 들어오는 빛의 밝기에 의해 결정된다. 3mm x 3mm x 70µm 어레이는 5~7Hz의 속도로 시각 입력을 처리하며 황반 아래에 부착하도록 설계되었다. 전력 전송 케이블은 맥락막과 공막의 상이측으로 빠져나가 귀 뒤에 위치한 세라믹 케이스 내부의 코일과 연결된다. 이 내부 코일은 귀 뒤의 외부 코일로부터 무선으로 에너지를 전달받고 정보를 전송한다. 외부 코일은 배터리 팩과 휴대용 제어 장치에 부착되어 사용자가 신호를 증폭할 수 있다.
국내의 경우 서울아산병원에서 2017년 이후 총 5명의 환자에게 Argus® II 인공망막을 이식하였고모든 환자의 시력이 수술 전보다 향상되었다고 한다. 이식한 지 5년이 지난 현재, 이들 환자는 모두 인공망막 장치를 안정적으로 유지하고 있다. 이식된 인공망막은 평생 사용 가능하며, 재수술의 필요성은 거의 없고 업그레이드는 외부 장치를 통해 수행된다. 인공망막 수술은 10억원에 육박하는 유전자 치료비용에 비해 상대적으로 저렴하지만 여전히 2억원이라는 고비용이 든다. 아쉽게도 현재는 제조사 문제로 Argus® II의 생산이 중단된 상태다. 그러나 최근 Argus® II보다 전기 자극 해상도를 향상한 새로운 인공망막 개발이 진행 중이며 더 나은 성능이 기대된다. 현재까지 개발된 인공망막은 자극 해상도가 낮아 생체 망막의 시각의 질과 큰 차이가 있으며 수술 후 저시력 적응 훈련도 필요하다. 미래에는 인공망막이 망막색소변성 뿐만 아니라 연령관련 황반변성 환자들에게도 사용될 수 있을 것으로 기대되며, 이는 치료 옵션이 제한적인 연령관련 황반변성 환자들에게 새로운 희망을 제공할 수 있을 것으로 보인다.
Reference
충남의대 김재영
각막은 우리 눈의 제일 앞쪽에서 빛이 가장 먼저 투과되는 부위로 항상 투명하게 유지되어야 한다. 감염, 외상, 부종, 유전 질환 등 다양한 이유로 각막이 투명성을 잃게 되면 시력이 떨어지게 된다.
<정상 각막의 모습과 각막에 다양한 혼탁이 생긴 모습>
각막 혼탁을 치료하는 유일한 방법은 혼탁이 생긴 부위를 제거하고, 투명한 새 각막을 이식하는 것이다. 혼탁이 생긴 부위에 따라 다양한 방법의 각막 이식이 시행될 수 있다.
1) 각막이식의 종류
① 전층 각막 이식술 (Penetrating Keratoplasty, PK)
② 부분층 각막 이식술 (Lamellar Keratoplasty)
i) Anterior lamellar keratoplasty
• Superficial anterior lamellar keratoplasty, SALK
• Deep anterior lamellar keratoplasty, DALK
ii) Posterior lamellar keratoplasty or Endothelial keratoplasty
• Deep lamellar endothelial keratoplasty
• Descemet’s membrane stripping endothelial keratoplasty, DSEK
• Descemet’s membrane stripping automated endothelial keratoplasty, DSAEK
• Descemet’s membrane endothelial keratoplasty, DMEK
<한국외안부학회 편. 각막 제3판. 일조각. 2013. P607>
2) 전층각막이식
전층각막이식은 각막의 전층을 기증 각막으로 대체하는 술기로써 비가역적인 중심부 각막 혼탁이나 원추각막과 같은 확장성 각막병증에서 주로 시행된다.
각막 중심부를 투명하게 하고, 각막의 굴절이상을 교정하며, 때로는 각막을 구조적으로 지지하고 통증을 경감시키며 감염을 조절하기 위해 시행되기도 한다.
<전층각막이식 전,후의 사진>
최근에는 펨토초레이저 (Femtosecond laser)를 사용하여 기증 각막 및 수여 각막이 서로 꼭 맞도록 디자하여 재단하는 Femtosecond laser-assisted penetrating keratoplasty (FAPK)가 가능해지면서 stainless steel blade trephine을 이용하던 기존의 방식에 비해 봉합 수를 줄일 수 있게 되어 더 빠른 회복을 유도하고 더 적은 난시가 남도록 하는 시도가 계속되고 있다.
<Shaped penetrating keratoplasty: (A) top-hat keratoplasty; (B) half top-hat keratoplasty; (C) mushroom keratoplasty;
(D) zigzag keratoplasty; (E) Christmas tree keratoplasty; (F) ‘tuck-in’ penetrating keratoplasty; (G) dovetail keratoplasty and
(H) anvil-profiled grafts. Br J Ophthalmol. 2021 Jan;105(1):9-16.>
3) 부분층각막이식
각막실질부의 병변이 있는 경우 시행하는 표층각막이식술과, 실질은 정상이나 내피에만 병변이 있는 경우 시행하는 내피층판이식술이 있다.
i) 앞층판각막이식술
앞층판각막이식은 내피세포가 건강한 상태에서 각막실질의 혼탁 또는 변형을 교정하기 위한 이식법으로 데스메막 위에서 수용자 기질 전체를 절제하여 수용자의 내피세포와 그 바닥막을 온전히 보존하는 수술법이다.
ii) 각막내피층판이식술 (후부층판각막이식술)
후부층판각막이식술은 비가역적인 각막내피세포기능의 부전시 적용된다. 가능한 한 환자의 건강한 실질 부분을 남겨두고, 병변이 있는 내피만 이식함으로써 신속한 회복이 가능하고, 봉합과 관련된 부작용이 없으며, 난시 혹은 녹내장,
동종이식거부반응의 발생이 적다응 장점이 있다. 종류로는 각막내피와 실질의 뒷부분 일부가 함께 이식되는 DSEK, DSAEK, 내피만 이식되는 DMEK이 있다.
<DSAEK 전, 후의 사진>
㈜에이치디정션 장동진
시력은 우리가 세상을 경험하는 데 있어 필수적인 감각입니다. 이를 지키기 위한 안과의사들의 노력에 힘입어 안과 분야는 기술적 혁신을 통해 놀라운 발전을 이루어왔습니다. 최근 인공지능(AI)의 발전과 도입은 안과 영역에서 혁명적인 변화를 일으키고 있습니다.
구글의 직원이 작성한 의학논문: 당뇨망막병증의 진단 연구
2016년 12월 13일에 발표된 'Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs(JAMA. 2016;316(22):2402–2410)'라는
제목의 논문은 다양한 의미를 가지고 있습니다. 이 논문은 당뇨망막병증 진단을 위한 딥러닝 알고리즘의 개발과 검증에 관한 연구로, 구글의 직원들에 의해 작성되었습니다.
당시 인공지능연구는 주로 영상의학 분야에서 진행되었습니다. 이 논문은 안과 영역에서도 AI를 중요한 도구로 사용할 수 있음을 보여주었습니다. 특히, 이 연구는 당뇨망막병증을 감지하는 데 있어 딥러닝 알고리즘이 높은 정확도를 보임을 입증함으로써,
의료 영상 분석 분야에서 AI의 획기적인 발전 가능성을 제시했습니다.
이 논문은 한동안 AI의 의료영역에서 적용 가능성을 시사하는 기사와 강연에 단골 소재로 활용되었습니다.
<그림 1. 구글의 당뇨망막병증 인공지능 연구시 사용된 채점도구>
FDA에서 최초로 승인받은 인공지능 의료기기는 안과 장비!
FDA가 최초로 승인한 인공지능 의료기기인 'IDx-DR'는 안과학 분야에 있어 매우 중요한 이정표입니다. 이 기기는 눈의 망막 영상을 분석하여 당뇨망막병증을 자동으로 감지하고 진단할 수 있는 AI 기반 시스템입니다.
이 승인은 기술 발전이 실제 의료 환경에 어떻게 통합될 수 있는지를 보여주었습니다. 즉, AI와 의료 영상 분석을 결합하여, 더 정확하고 신속한 진단을 가능하게 함으로써 안과 의사의 작업 부담을 줄이고 환자 관리의 효율성을 높일 수 있다는 가능성을 현실화하였습니다.
<그림 2. FDA에서 최초로 승인된 인공지능 진단기기는 안과 제품이다.>
눈은 몸을 들여다 보는 창
눈은 인체에서 혈관을 직접 관찰할 수 있는 유일한 장기이며, 이러한 특성을 활용하여 심혈관 질환 위험도를 평가하는 인공지능 연구가 진행된 적이 있습니다. "Deep-learning-based cardiovascular risk stratification using coronary artery calcium scores predicted from retinal photographs(Lancet Digit Health. 2021 May;3(5):e306-e316. )"라는 제목의 연구는 국내 연구진에 의해 수행되었습니다. 이 연구의 핵심은 안저 사진을 사용하여 심장 동맥 석회화(Coronary Artery Calcium, CAC) 점수를 예측하는 것입니다.
CAC 점수는 심혈관 질환의 위험을 평가하는 데 사용되는 중요한 임상 지표로, 일반적으로 CT 스캔을 통해 측정됩니다. 그러나 이 연구에서는 딥러닝을 기반으로 안저 사진을 통해 CAC 점수를 예측하는 새로운 방법을 개발하고 검증했습니다. 이 접근법은 심혈관 질환 위험도 평가에 있어서 새로운 가능성을 열었으며, 나아가 상품화에 이르기까지 했습니다.
“Effects of Hypertension, Diabetes, and Smoking on Age and Sex Prediction from Retinal Fundus Images(Sci Rep. 2020 10, 4623)” 라는 또다른 국내 연구에서는 고혈압, 당뇨병,
흡연과 같은 전신성 혈관 질환을 가진 환자들의 망막 기저 사진을 통해 연령 및 성별을 예측하는 컨볼루션 신경망(CNN) 모델의 효과를 검증하였습니다.
이렇듯 인공지능 연구를 통해 안과의사들은 안과 영역뿐만 아니라 다양한 임상 분야에 대한 융합 연구를 수행할 수 있는 새로운 기회를 갖게 되었습니다. 인공지능 기술의 발전으로 인해 보다 정밀하고 효율적인 진단 및 위험 평가가 가능해지고 있으며,
이는 전반적인 의료 서비스의 질을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다.
앞으로 다가올 안과학 분야의 인공지능
딥러닝기법의 발전과 초거대 언어 모델의 진환와 함께 앞로의 안과 인공지능은 진단 정확도 향상, 개인화된 치료 계획, 수술 계획 및 지원, 질병 진행 예측, 가상 비서 및 챗봇 등 다양한 영역에서 활약하게 될 것입니다.
또한 연구 영역에서 AI는 연구자들이 새로운 통찰을 얻는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이러한 변화들은 안과 의사들에게 새로운 도전과 기회를 제공할 것입니다. AI 도구의 도입으로 인해 환자 치료의 질을 향상시키고, 의료 서비스의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대됩니다.
