연구요약

본 연구는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기반 딥러닝으로 관상동맥 전산화단층촬영 혈관조영술(coronary computed tomography angiography, CTA)의 플라크 용적을 자동 정량화하여, 기존 위험 점수와 영상 지표에 더해 첫 관상동맥 사건 예측을 개선하는지 평가하였다.

스웨덴 인구 기반 코호트 SCAPIS(Swedish CArdioPulmonary bioImage Study)의 50~64세 무작위 표본 30,154명 중, 기존 죽상경화성 심혈관질환이 없고 SCORE2(Systematic Coronary Risk Evaluation 2) 산출과 영상 품질이 적절한 23,314명을 분석하였다. 총 플라크 용적(total plaque volume, TPV)과 비석회화 플라크 용적(noncalcified plaque volume, NCPV)은 QuantiPlaque로 수동 보정 없이 측정하였다. 각 용적은 0인 군과 양성군의 사분위로 구분하고 최상위 사분위를 다시 이분하여 6개 범주로 분석하였다. 비교 지표는 관상동맥 석회화 점수(coronary artery calcium score, CACS)와 육안 판독 분절침범점수(segment involvement score, SIS)였으며, 일차 결과변수는 비치명적 심근경색 또는 관상동맥질환 사망이었다.

중앙 추적기간 7.8년 동안 287건의 사건이 발생하였다(1,000인년당 1.6건). SCORE2+TPV의 C-statistic은 0.793으로 SCORE2+CACS의 0.772보다 높았으나(p=0.024), SCORE2+SIS의 0.783과는 유의한 차이가 없었다(p=0.292). SCORE2+SIS에 TPV를 추가하면 0.798로 개선되었고(p=0.022), 순재분류개선지수(net reclassification improvement, NRI)는 0.093(95% 신뢰구간[confidence interval, CI] 0.041~0.146)이었다. 최종 모델에서 TPV=0 대비 >177.1mm³의 보정 위험비(hazard ratio, HR)는 6.36(95% CI 3.00~13.52)이었다. CACS=0인 13,870명 중 약 73%에서 플라크가 검출되었고, 같은 집단 내 TPV=0 대비 >0~32.1mm³와 >32.1mm³의 HR은 각각 2.63(95% CI 1.17~5.92), 5.26(95% CI 2.29~12.07)이었다.

임상적 의의

이 연구의 의의는 영상 품질이 적절한 2만 명 이상의 일반 인구에서 완전 자동 플라크 정량화를 적용하고, 임상 위험 점수와 육안 판독 지표에 추가 예측정보를 제공했다는 점이다. TPV와 SIS가 최종 모델에서 모두 독립적 연관성을 보인 것은 플라크의 용적과 분포 범위가 상호 보완적인 정보를 담고 있음을 시사한다. 다만 TPV가 SIS를 대체하는 지표로서 우월함을 입증한 것은 아니다. CACS=0에서도 플라크 용적에 따른 위험 차이가 관찰되어, 석회화 부재를 죽상경화 부재로 해석해서는 안 된다는 점도 재확인하였다.

SIS 모델에 TPV를 추가했을 때 판별력 개선은 0.015로 제한적이었다. 사건 발생자의 올바른 상향 재분류는 10.2%였지만 비발생자도 순 0.9%가 잘못 상향 분류되었다. 전체 집단의 최종 보정모델에서는 저용적 두 범주의 HR 신뢰구간이 1을 포함하므로, CACS=0 하위집단의 결과와 구분해야 한다. 알고리즘 자체의 별도 검증과 달리 이번 예후 예측모델의 검증은 동일 코호트 내 기관별 교차검증(leave-one-site-out)에 국한되었다. 또한 영상 품질에 따른 대상자 선택, 적은 사건 수, 다른 인종·연령으로의 일반화와 소프트웨어별 절단값 차이를 고려해야 한다. 참여자의 82.5%에서 플라크가 검출되었다는 사실만으로 과잉진단을 단정할 수는 없으나, 검출 자체를 치료 적응증으로 삼을 경우 불필요한 치료 확대가 우려된다.

국내에서는 이미 임상적 필요에 따라 촬영한 관상동맥 CTA에서 추가 정보를 얻는 방향부터 평가할 수 있겠다. SCORE2는 한국인 32만여 명의 검증 연구에서 위험 과대추정이 보고되어, 국내 적용에는 재보정과 추가 검증이 필요하다. 2025년 유럽심장학회·유럽죽상경화학회 이상지질혈증 지침 업데이트는 광범위한 위험평가 선별검사로 관상동맥 영상이나 석회화 검사를 시행하는 것과, 이미 확인된 무증상 죽상경화 소견을 중등도 위험 또는 치료 결정 경계에 있는 환자의 위험 수정인자로 활용하는 것을 구분한다. 무증상자 전체의 CTA 선별검사 확대나 TPV만을 근거로 한 치료 강화로 이어지기 위해서는, 한국인 외부 검증과 플랫폼 간 표준화, 임상적 절단값 확립 및 치료 전략의 사건 감소·비용효과성을 평가하는 무작위 연구가 필요하다.

그림1. SIS와 TPV를 포함한 위험 예측모델의 판별력

4년 및 8년 시점에서 첫 관상동맥 사건(비치명적 심근경색 또는 관상동맥질환 사망)에 대한 수신자조작특성(receiver operating characteristic, ROC) 곡선.
(A) SCORE2+SIS 모델과 SCORE2+TPV 모델의 비교.
(B) SCORE2+SIS 모델과 SCORE2+SIS+TPV 모델의 비교.

참고문헌

1) Malmqvist J, Wang C, Bergström G, et al. Incremental predictive value of deep learning-quantified coronary atherosclerotic volume: a SCAPIS cohort analysis. JACC Cardiovasc Imaging 2026 [Epub ahead of print]. doi:10.1016/j.jcmg.2026.08.004.
2) Choi JM, Sung S, Park SK, et al. SCORE and SCORE2 in East Asian population: a performance comparison. JACC Asia 2024;4:265-74.
3) Mach F, Koskinas KC, Roeters van Lennep JE, et al. 2025 focused update of the 2019 ESC/EAS guidelines for the management of dyslipidaemias. Eur Heart J 2025;46:4359-78.