의료 인공지능이 점차 발전하면서 이제는 치과 영역까지 범위가 확장되고 있다.

보이지 않는 충치를 잡아내는 것은 물론 충치가 발생할 치아를 매우 높은 정확도로 예측하는 인공지능 나오면서 학계의 주목을 받고 있는 것.

현지시각으로 7일 국제 학술지 셀(Cell)에는 충치 진단 및 예측을 위한 의료 인공지능의 효용성에 대한 검증 연구 결과가 공개됐다(10.1016/j.chom.2025.05.006).

유아 충치(ECC)는 세계에서 가장 흔한 만성 소아 질환으로 단순히 치아 부식 뿐만 아니라 입안의 미생물 교란으로 인해 다양한 질환을 일으킨다는 점에서 경각심이 높아지고 있다.

이로 인해 선진국들을 중심으로 치아가 나기 시작하면서부터 생애 전 주기에 걸친 치과 검진에 보편적으로 진행되고 있는 상황.

하지만 유아의 구강 크기와 움직임 등으로 성인에 비해 치과 검사가 용이하지 않다는 점에서 한계가 있던 것도 사실이다.

또한 유아의 경우 성인과 달리 파노라마 CT 등을 이용한 총체적인 검사도 불가능하다는 단점도 있었다.

홍콩 의과대학 씨 후앙(Shi Huang) 교수가 이끄는 연구진이 이에 대해 인공지능 적용을 고려한 배경도 여기에 있다.

만약 영유아의 충치에서 일어나는 패턴을 인공지능에게 학습시킬 수 있다면 효과적으로 충치를 찾아내고 예측할 수 있다는 판단에서다.

이에 따라 연구진은 16S rRNA 시퀀싱과 미생물 구성 및 기능 분석을 위한 메타게놈학을 결합해 3세에서 5세 사이의 어린이 치아에 대한 분석을 진행했다.

89명의 아이들의 2504개의 개별 샘플을 추적해 치아 부식과 관련한 패턴을 관찰한 것. 그 결과 연구진은 특정 미생물 군집이 충치에 직접적인 연관성이 있다는 것을 발견했다.

실제로 연구에 따르면 앞니는 어금니보다 자연적으로 다른 박테리아 군집을 보유하고 있으며 입 전체에 예측 가능한 공간적 패턴을 만든다는 것을 알아냈다.

타액 흐름과 치아 해부학적 구조와 같은 요인에 의해 치아의 전방에서 후방으로 미생물 군집에 기울기가 생기며 특히 충치자 형성되면 이 흐름이 교란되는 것을 발견한 것이다.

더욱이 연구진은 충치가 눈에 보이지 않아도 충치가 생기려는 치아를 중심으로 특정 박테리아가 이동을 시작한다는 사실을 규명했다.

이를 기반으로 연구진은 미생물 군집의 이동을 기반으로 개별 치아의 충치 위험을 예측하는 세계 최초의 인공지능 솔루션인 'Spatial-MiC'을 개발했다.

치아의 미생물 군집 데이터를 통해 Spatial-MiC는 치과 의사가 문제없다고 판단한 눈에 보이지 않는 충치를 98%의 정확도로 찾아내는데 성공했다.

또한 아직 임상적 양상이 전혀 나타나지 않은 충치를 두달 전에 93%의 정확도로 미리 예측하는데 성공했다.

씨 후앙 교수는 "소아의 치과 질환은 턱 관절은 물론 다양한 감염 질환의 원인이 되지만 지금까지 검진으로는 발견과 관리에 한계가 있었다"며 "하지만 Spatial-MiC은 거의 완벽에 가까운 정확도로 이를 찾아내는 것은 물론 93%라는 높은 정확도로 충치가 나타날 치아까지 예측한다는 점에서 향후 치과적 관리에 획기적 전환점이 될 것"이라고 밝혔다.