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유전자치료제 등 10대 의료기술 발전딥러닝 진단 및 ‘스마트한’ 의료기기 다수 포함

메드스케이프

[의학신문·일간보사=김자연 기자] 유전자 치료제 및 편집이 작년에 일어난 10대 혁신 의료 기술 발전으로 꼽힌다고 스크립스 병진과학연구소의 에릭 토폴 소장이 메드스케이프를 통해 밝혔다. 이에 따르면 생명공학 기술 중에서 유전자 치료제와 유전자 편집은 기존에는 치료할 수 없었던 질환들에 대해 임상시험이 진행되고 있다. 특히 유전자 치료제는 작년 말 처음으로 유전적 변이 실명 치료제 럭스터나(Luxturna, voretigene neparvovec-rzy)가 미국에서 승인을 얻는 쾌거를 이뤘다. 또한 게놈 편집 역시 지난 수년간 백혈병 및 HIV 치료를 위해 체외 T세포 조작은 이뤄져 왔으나 작년에는 최초로 헌터 증후군 환자에 대해 체내 편집이 시도됐다.

 아울러 스탠포드대 연구진이 개발한 피부암 진단 딥러닝 알고리즘도 21명의 인증 피부과 의사의 진단과 맞먹는 수준의 정확도를 보인 것으로 네이처에 발표된 연구 결과 역시 주목된다. 이같은 생물학적 컴퓨터 모델링은 앞으로 모바일 기기로 이전돼 가상 진단 기술이 다른 영역에서도 이용될 수 있을 전망이다.

 또 템퍼스 랩스에서는 종양 및 생식세포 DNA 시퀀싱, 무세포 DNA 액상 생검, 종양 RNA 시퀀싱, 종양 및 환자의 면역계 특성, 약물 검사를 위한 종양세포 기관유사 배양 등 포괄적인 암 검사를 제공하고 이들 모든 정보와 함께 전자 건강 기록과 병리학 보고, 의료 영상을 기계 학습시켜 주목된다. 즉, 각각의 검사만을 제공하던 기존 업체에 비해 처음으로 모든 정보를 함께 제공하는 다층적 접근이 암 환자의 결과를 바꿀 수 있을지에 기대가 모아지고 있다.

 더불어 작년 말 FDA 승인을 받은 얼라이브코의 ECG 센서 내장 카디아밴드는 스마트워치를 통한 심방세동 진단을 가능케 해 눈길을 끌었다. 애플워치와 함께 쓰는 이 밴드는 착용자의 활동에 따른 심박을 추적, 데이터를 캡처하며 평소와 다른 특이한 신호가 포착되면 ECG를 기록하도록 알람을 주고 그 결과를 스마트폰으로 전송해 준다. 이는 소비자로 하여금 의료 진단 데이터를 얻게 하는 최초의 FDA 허가 인공지능 알고리즘이라는 측면에서 의미가 있다.

미니온

 이와 함께, 옥스퍼드 나노포어 테크놀로지스의 미니온 등 병원체 게놈 시퀀싱 기술의 발전으로 질환 발발 중에서도 훨씬 빠른 대응이 가능할 전망이다. 이밖에도 패혈증 환자를 위한 시퀀싱도 이용되고 있어 보다 조기에 진단하고 대응할 수 있을 것으로 관측된다.

 그리고 미국에서 사용자에게 친숙하며 보다 개선된 지속 혈당 센서도 승인을 받아 눈길을 모았다. 덱스컴의 센서는 복부나 팔에 부착하면 스마트폰 및 스마트워치에 혈당치를 전송하며, 애보트의 프리스타일 리브레 플래시는 팔에 부착하면 전용 리시버로 혈당 결과를 측정하는데 특히 손가락 끝 채혈 불필요한 장점이 있다.

 또한 CAR-T 면역 항암제의 승인으로 혈액암 치료에 변혁이 기대되는데 예스카타(Yescarta, Axicabtagene ciloleucel)는 불응 또는 재발 공격형 B세포 비호지킨 림프종에, 킴리아(Kymriah, tisagenlecleucel-T)는 3~25세 재발 및 불응 급성 림프구성 백혈병에 하가됐다. 이는 각 환자의 T세포에 대해 CAR을 발현하도록 조작, B세포 림프종 및 백혈병의 세포 표면에서 발현되는 CD19 항원을 타깃 삼도록 만든 개인맞춤적 치료제로서 기존에 치료 옵션이 제한적이거나 없던 일부 환자에 대해 드라마틱한 효과로 각광받고 있다. 현재 고형 종양에 대해서도 연구 작업이 진행되는 한편 사이토카인 방출 증후군 부작용 예방 노력과 함께 더욱 특이적이고 효과적인 T세포 조작을 가하기 위한 연구도 이뤄지고 있다.

옴론의 혈압 시계

 이어 옴론이 최초의 혈압 측정 스마트워치를 승인받은 사건도 꼽혔다. 노동맥을 잠시 협착시켜 혈압을 측정하는 이 혈압 시계는 최근 CES를 통해서도 최신 버전을 선보였다. 마지막으로 구글이 개발한 안질환 인공지능 딥러닝 프로그램이 당뇨, 망막병증 등 안질환에 대한 망막 영상의 거대 데이터세트를 모아 1년간 스스로 학습한 결과 점차 개선되는 진단 성능을 보여 기대를 모았다. 개발자는 딥러닝이 의사보다도 더욱 정확하게 발전해 저렴하고 더욱 효율적으로 안질환을 감지할 수 있게 될 것으로 기대하고 있다.

김자연 기자  nature@bosa.co.kr

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