조산은 임신 20주를 지나 37주 이전에 분만을 하게 되는 것으로, 증가하고 있는 고령산모 증가, 체외수정술 등으로 인해 매년 증가하는 추세입니다.

조산아는 사망률이 높고 성장하는 동안 재활치료 등을 받아야 하는 경우가 많기 때문에 조산을 예방하는 것이 무엇보다도 중요한데요.

이러한 조산은 조기진통 및 조기양막파수로 인해 조산이 발생하는 것으로, 임신부 질내 유해한 박테리아의 상행 감염이 원인이라고 알려져 있지만, 이를 진단하고 예방할 수 있는 방법이 없었는데요, 이를 사전에 분석해 위험을 예측할 수 있는 모델이 개발되었습니다.

이대목동병원 산부인과학교실 연구팀(박선화 교수, 김영주 교수)은 세계최초로 임신부 질액 내 박테리아 위험 요소 모델을 인공지능 머신 러닝(machine learning) 기법으로 분석해 조산 위험을 예측한 연구결과를 발표했습니다.

연구팀은 임신 중기 임신부의 질액을 채취, 이전의 선행연구들을 통해 조산을 예측할 수 있는 후보균들의 정성적 및 정략적 평가를 시행하고, 임신부의 조산 여부에 따라 어떠한 차이가 있는지 분석을 통해 예측 모델을 만들었습니다.

연구결과, 이 모델의 영향을 주는 핵심 균은 락토바실러스 이너스(Lactobacillus iners), 유레아플라즈마 파붐(Ureaplasma parvum)으로 나타났으며, 이 모델을 통해 조산을 72% 예측할 수 있었고, 그 외에 혈액학적인 정보를 통해 측정할 수 있는 백혈구 수를 조합했을 때는 예측률이 77%로 높아지는 것으로 나타났습니다.

김영주 교수(이대목동병원 산부인과)는 “이번 연구에서 밝혀진 대로 조산을 유발하는 다양한 원인들을 박테리아 위험 요소 모델에 접목시킨다면 더 좋은 예측 모델을 만들 수 있을 것”이라고 기대감을 밝혔습니다.

박선화 교수(이대목동병원 산부인과)는 "조산률이 10% 내외라고는 하지만, 조기진통, 조기양막파수의 증상으로 조산의 위험성이 높은 고위험 산모를 많이 치료했다”며, “미리 조산 원인을 알 수 있는 방법을 통해 예방적 조치를 취한다면 더욱 효과적인 진료를 할 수 있을 것”이라고 말했습니다.

한편, 이번 논문은 미국 생식면역학회지 AJRL(American Journal of Reproductive Immunology) 최근호에 게재되었습니다.