전북대학교 의과대학 이세현 학생(본과 1학년)이 미숙아의 뇌 발달 이상을 조기에 식별할 수 있는 연구 논문을 SCI급 국제학술지에 제1저자로 연속 게재하며 주목받고 있다. 임상 실습 이전 단계의 의대 학부생이 국제학술지에 연이어 1저자 논문을 발표한 것은 매우 이례적인 성과로 평가된다.

이세현 학생은 최근 의공학 분야 국제학술지 『Annals of Biomedical Engineering』에 ‘Multimodal Graphical Network Analysis of Small-for-Gestational-Age in Preterm Infants’라는 제목의 논문을 게재했다. 앞서 올해 3월 뇌과학 분야 권위지 『Brain Research Bulletin』에도 논문을 발표한 데 이어 두 번째 SCI급 성과다.

『Annals of Biomedical Engineering』은 미국생체의공학회(BMES)가 발행하는 의공학 분야 권위 학술지로, 1972년 창간 이래 의공학 분야를 대표해 온 권위지로, 의학과 공학을 융합한 연구 성과를 엄격한 심사를 통해 게재하는 국제 저널이다.

이번 연구는 재태 연령 대비 저체중으로 태어난 미숙아(SGA)의 뇌 발달 이상을 조기에 식별하기 위한 것으로, 기존 뇌 영상 분석의 한계를 극복하는 새로운 방법론을 제시했다.

SGA 신생아는 인지·언어·운동 발달 지연 위험이 높지만, 기존 기술로는 미세한 이상을 조기에 포착하는 데 어려움이 있었다.

이세현 학생은 김현호 교수(서울성모병원 소아청소년과)의 지도 아래 한양대학교병원 신생아중환자실 미숙아 186명의 뇌 MRI 데이터를 기반으로, 뇌 용적과 백질 미세구조, 구조적 연결성 등 총 762개 변수를 통합 분석하는 그래프 네트워크 분석(GNA) 기법을 세계 최초로 신생아 연구에 적용했다.

특히 변수 간 단순 상관관계가 아닌 ‘조건부 의존성’을 기반으로 복잡한 상호작용을 정밀하게 분석함으로써 기존 연구의 한계를 넘어선 것이 핵심이다. 분석 결과, 뇌척수액 용적 증가와 좌측 하종속다발(ILFL)의 확산 이상, 후대상피질(PCC)의 연결 중심성 감소가 SGA와 독립적으로 연관된 주요 바이오마커로 확인됐다. 또한 해당 모델은 교차검증에서 AUC 0.809의 높은 분류 성능을 보였다.

특히 ILFL 미세구조 이상이 생후 18~24개월 시점 언어 발달 지연과의 연관성을 보이면서, 신생아기 뇌 영상만으로 향후 발달 취약성을 조기에 예측할 수 있는 가능성도 제시했다는 점에서 의미가 크다.

이세현 학생은 “발달 장애를 겪는 아이들을 보며 조금이라도 더 일찍 발견하고 도움을 줄 수 있는 방법을 고민한 것이 연구의 출발점이었다”며 “의학과 공학을 연결하는 중개의학 연구를 통해 연구실의 발견이 실제 치료로 이어지는 ‘bench to bedside’를 실현하는 의사가 되고 싶다”고 밝혔다.

지도교수인 서울성모병원 김현호 교수는 “학부생이 복잡한 다중 모달 신경영상 분석을 주도적으로 수행한 것은 매우 드문 사례”라며 “이번 연구가 SGA 신생아의 조기 진단과 개입에 실질적인 기여를 할 것으로 기대한다”고 말했다.