아주대학교 의과대학 약리학교실 조성권 교수팀과 연세대학교 신소재공학과 박장웅 교수팀이 스마트 콘택트렌즈와 인공지능(AI) 디지털 트윈 기술을 융합한 비침습 맞춤형 요산 모니터링 시스템을 개발했다고 2일 밝혔다.

요산은 퓨린 대사의 최종 분해 산물로, 체내에 과도하게 축적돼 고요산혈증이 지속되면 통풍, 만성 신부전, 당뇨병, 심혈관 질환 등 합병증 위험이 증가한다. 특히 최근 식습관 변화로 20~30대 젊은 층에서 무증상 고요산혈증이 늘고 있으나, 통풍 발작 전까지는 위험성을 인지하기 어려운 실정이다. 기존 채혈 방식은 통증과 감염 위험, 번거로움으로 일상적인 연속 관리에 한계가 있었다.

연구팀은 배터리가 필요 없는 무선 스마트 콘택트렌즈를 개발해 눈물 속 요산을 실시간 측정하고 스마트폰으로 전송하도록 했다. 토끼 모델과 건강한 사람 및 통풍 환자를 대상으로 한 연구에서 눈물 요산 농도가 혈중 요산 농도와 강한 상관관계를 보여, 비침습적으로 혈중 요산 수치를 추정할 수 있음을 확인했다.

또한 혈중 요산과 눈물 요산 변화 사이에 개인별 시차(lag time)가 존재하며, 통풍 환자에서 이 시차가 더 짧게 나타나 질병 관련 바이오마커로 활용될 가능성을 확인했다. 연구팀은 시차, 개인 내 변동성, 증가 속도, 곡선하 면적(AUC) 등 연속 모니터링 지표를 기계학습 모델에 통합해 건강한 사람과 통풍 환자, 치료 중인 환자를 구분하는 ‘디지털 바이오마커’로서의 가능성을 확인했다.

개인별 데이터를 학습한 AI 모델인 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’을 구축해 렌즈를 착용하지 않은 일상에서도 식이·운동 정보만으로 하루 동안의 요산 변동을 재구성했다. 그 결과 실제 측정값과 거의 일치하는 결과를 보였다.

조성권 교수는 “채혈이나 기기 상시 착용 없이 일상 속 요산 변화를 예측할 수 있는 디지털 트윈 헬스케어 플랫폼을 제시했다는 데 의미가 있다”며 “연속혈당측정(CGM)이 가져온 변화와 유사한 전환을 기대한다”고 밝혔다. 이어 “식이, 음주, 운동, 수분 섭취에 따른 요산 변화를 실시간에 가깝게 확인할 수 있다면, 비가역적인 장기 손상이 발생하기 전에 생활습관을 개선할 수 있는 실질적인 피드백을 제공할 수 있을 것”이라고 강조했다.

현재 아주대병원에서는 무증상 고요산혈증 및 통풍 환자를 대상으로 영양팀과 공동 개발한 요산 저하 식이 중재 연구(KUDOS, Korean Urate Dietary Outcomes Study)를 진행하고 있다. 이번 연구 성과는 국제학술지 ‘Science Advances’에 ‘Smart contact lens–trained digital twin for device-free personalized uric acid prediction(기기 착용 없이 개인 맞춤형 요산 예측을 위한 스마트 콘택트렌즈 학습 디지털 트윈)’이란 제목으로 6월에 게재됐으며, 연구 하이라이트가 ‘Nature Reviews Rheumatology’ 8월에 소개됐다.

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