녹내장 발병 전 예측: 환자 예후를 실제로 변화시키는 유전적 위험 점수에 얼마나 가까워졌을까?

녹내장 발병 전 예측: 환자 예후를 실제로 변화시키는 유전적 위험 점수에 얼마나 가까워졌을까?

녹내장 – 시신경을 손상시키는 질환군 – 은 전 세계적으로 되돌릴 수 없는 실명의 주요 원인이다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 전 세계적으로 수천만 명에게 영향을 미치며, 고령화 사회와 함께 그 수가 증가할 것으로 예상된다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 가장 흔한 형태인 원발성 개방각 녹내장(POAG)은 초기 단계에서 종종 무증상이다. 실제로 연구에 따르면 녹내장 환자의 약 절반은 시력 손실이 시작될 때까지 진단되지 않은 상태로 남아있다 (bmcmedgenomics.biomedcentral.com) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 조기 발견이 중요하기 때문에 이는 안타까운 일이다. 표준 치료법(안압을 낮추는 안약, 레이저 또는 수술)은 조기에 시작할 경우 진행을 효과적으로 늦추거나 멈출 수 있다 (bmcmedgenomics.biomedcentral.com) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 녹내장의 점진적인 발병과 치료 가능한 특성 때문에 이는 예측 선별검사의 이상적인 후보가 된다. 유전학은 한 가지 유망한 길을 제공한다. POAG는 유전성이 높다. 직계 가족은 평균보다 약 9배 높은 위험을 가지고 있다! (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). POAG의 유전적 유전성은 약 70~80%로 추정된다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 이러한 사실들은 개인의 DNA가 미래 녹내장 위험에 대한 귀중한 단서를 포함하고 있음을 시사한다.

초기 클리닉에서는 오랫동안 청소년기 또는 조기 발병 녹내장 가족에서 희귀 단일 유전자 돌연변이(예: MYOC, OPTN)를 검사해왔다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 그러나 이러한 멘델 변이는 전체 사례 중 극히 일부만을 차지한다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 대부분의 녹내장은 다유전자성이다. 즉, 각각 작은 위험을 기여하는 많은 일반적인 유전적 변이에 의해 영향을 받는다. 지난 10년 동안 대규모 전장 유전체 연관 분석(GWAS)을 통해 녹내장 및 관련 특성과 연결된 수백 개의 유전체 좌위가 확인되었다 (www.nature.com) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 예를 들어, 2023년 연구(60만 명 이상의 유럽인 및 다인종 코호트)에서는 263개의 독립적인 위험 좌위를 발견했으며, 다양한 인구를 포함하여 이를 312개의 좌위로 확장했다 (www.nature.com). 이러한 발견은 안압 유전자를 넘어 시신경 구조 및 면역 경로와 관련된 요인들을 포함한다. 이러한 풍부한 유전 데이터는 다음과 같은 질문을 제기한다. 개인의 유전적 위험을 미래 녹내장을 의미 있게 예측하는 단일 점수로 요약할 수 있을까?

녹내장을 위한 다유전자 위험 점수

**다유전자 위험 점수(PRS)**는 바로 그러한 역할을 한다. 수천 개의 일반적인 유전적 변이의 작은 영향들을 하나의 숫자로 합산한다 (bmcmedgenomics.biomedcentral.com). 간단히 말해, PRS는 개인의 DNA가 질병 발생 가능성에 어떻게 영향을 미치는지 추정한다. 중요한 것은 PRS는 진단이 아니다. 확률적 위험 추정치이다 (bmcmedgenomics.biomedcentral.com). 녹내장의 경우, 연구자들은 이제 잘 확립된 위험 변이들을 사용하여 PRS를 구축하고 대규모 코호트에서 이를 테스트했다. 결과는 고무적이다. 녹내장 PRS 상위 백분위수에 속하는 사람들은 평균 점수를 가진 사람들보다 질병 위험이 상당히 높았다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov).

예를 들어, 한 호주 인구 연구에서는 안압 및 시신경 모양과 관련된 수백 가지 변이를 사용했다. **PRS 상위 10%**에 속하는 개인은 하위 10%에 속하는 개인에 비해 녹내장 발병 확률이 약 5~6배 높았다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 또 다른 포괄적인 PRS(녹내장 및 관련 특성에 대한 수천 개의 SNP 사용)는 훨씬 더 큰 효과를 보였다. 상위 10%는 하위 10%에 비해 녹내장 위험이 대략 10~20배 높았다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 실용적인 측면에서, 기존 위험 요인에 PRS를 추가하면 녹내장 발병 예측의 정확도가 높아진다. 예를 들어, 4개의 대규모 유럽 혈통 코호트에 대한 최근 분석에 따르면, 나이, 성별, 높은 안압 및 가족력을 포함하는 모델은 약 0.75의 일치도(C-통계량)를 보였다. 녹내장 PRS를 추가하자 이 수치는 약 0.82로 증가했는데 (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) – 이는 상당한 개선이다. 같은 연구에서, 가장 높은 PRS 5분위수에 속하는 환자들은 중간 5분위수에 속하는 환자들보다 녹내장 발병 가능성이 약 4~5배 더 높았다 (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov). 주목할 점은, PRS 점수가 높을수록 질병의 중증도와도 관련이 있었다는 것이다. 최고 위험군에 속하는 개인은 더 젊은 나이에 진단받았고, 더 큰 시신경을 가졌으며, 녹내장 수술을 받을 가능성이 더 높았다 (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

요약하자면, 현재의 녹내장 PRS 모델은 위험을 계층화할 수 있다. PRS 상위 몇 퍼센트에 속하는 사람들은 평균보다 질병 발생 확률이 몇 배 더 높다. 이러한 발견은 독립적인 그룹에 의해 재현되었다. 예를 들어, MacGregor 등은 상위 10% 개인에게서 약 5.6배의 위험을 발견했으며 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov), Gao 등은 극단적인 10%에서 10~20배의 위험을 보고했다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 간단한 임상 요인에 PRS를 추가하면 위험 예측 모델이 지속적으로 향상된다 (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 실제적으로 이는 언젠가 녹내장을 얼마나 적극적으로 찾아야 할지를 결정하기 위해 개인의 DNA를 선별검사할 수 있다는 것을 의미한다.

인구 집단별 성능

현재까지 대부분의 PRS 개발은 유럽 혈통의 사람들을 대상으로 이루어졌으며, 이는 광범위한 사용에 대한 과제를 제기한다. 다른 그룹에서 테스트했을 때, 유럽 기반 점수는 여전히 어느 정도의 위험을 감지하지만 정확도는 감소한다. 예를 들어, UK 바이오뱅크 데이터에서 파생된 PRS는 유럽인에게서 약 0.79의 AUC를 보였지만, 남아시아인에게서는 약 0.76에 불과했다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 즉, 작동은 했지만 약간 성능이 떨어졌다. 아프리카 혈통 인구에서는 발표된 PRS가 훨씬 더 제한적인 성능을 보인다. 아프리카와 유럽 출신 약 8만 명을 대상으로 한 최근 JAMA Ophthalmology 분석에 따르면, 아프리카계 그룹에서 가장 높은 PRS 5분위수는 녹내장 위험이 더 높았지만, 전체 예측력(AUC)은 유럽인보다 훨씬 낮았다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 요약하자면, PRS는 혈통 간에 전이되지만 불완전하게 전이된다. (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 이는 더 크고 다양한 유전 연구의 필요성을 강조한다. 아시아인, 아프리카인, 라틴계 등 다양한 인구를 포함하기 위한 노력(예: 글로벌 컨소시엄, 바이오뱅크 협력)이 진행 중이며, 이는 모든 사람에게 향상된 점수를 제공할 것이다.

AI 및 통합 예측

유전학 외에도 많은 그룹이 더욱 풍부한 녹내장 위험 도구를 구축하기 위해 **인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)**을 사용하고 있다. AI는 임상 정보, 영상 및 유전학 등 복잡한 데이터를 소화하고 인간이 감지할 수 없는 패턴을 찾아낼 수 있다. 최근 검토에 따르면, 영상 및 유전체 데이터와 함께 기존 위험 요인(나이, 안압, 시신경/망막 신경섬유 측정, 가족력)을 통합한 ML 모델이 높은 정확도를 달성한다 (www.sciencedirect.com) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 예를 들어, 딥러닝 알고리즘은 표준 안과 검사(컬러 안저 사진 또는 광학 단층 촬영 스캔 등)를 기반으로 미래 녹내장을 예측하도록 훈련되었다. 한 주목할 만한 연구에서는 안압이 높은 사람들의 기준선 안저 사진을 사용하여 1~3년 후 누가 녹내장을 발병할지 예측하는 데 약 0.88의 정확도를 달성했다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 외부 검증에서는 이러한 예측에 대해 약 0.88~0.89의 AUC를 보고했다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 이러한 모델은 사진에서 망막 신경섬유층 두께를 추정하는 것까지 학습했다. 기준선에서 예측된 신경섬유층이 더 얇은 눈은 미래 위험이 상당히 더 높았다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

한편, 전자 건강 기록(EHR) 기반 ML 또한 유망하다. 한 대규모 다기관 연구에서, 진단, 약물, 실험실 수치 및 인구 통계를 사용하는 알고리즘은 발병 1년 전 녹내장 고위험 환자를 AUC ≥0.81로 식별했다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 또 다른 딥러닝 모델(Ha 등)은 안저 이미지와 임상 데이터를 결합하여 위험 환자들 사이에서 정상 안압 녹내장 발병을 예측하는 데 0.98~0.99의 AUC를 달성했다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 중요하게도, 이러한 AI 도구는 종종 알려진 위험 특징(예: 더 높은 기준선 안압 또는 더 얇은 신경섬유층)을 가장 예측력 있는 입력값으로 표시한다.

현재까지 대부분의 AI 예측은 순수 유전학보다는 안구 이미지와 임상 데이터에 중점을 두었다. 그러나 미래 모델은 개인의 PRS를 또 다른 입력값으로 통합할 수 있을 것이다. 다른 분야(심장학 및 암 등)에서는 PRS, 생활 습관, 영상 자료를 결합한 하이브리드 모델이 최고의 결과를 보여준다. 녹내장에서는 이러한 접근 방식이 이제 막 시작되고 있다. 최근 서술형 검토에서는 ML의 잠재력을 강조하며, 현대 알고리즘(랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 등)이 인구 전반의 위험 평가와 개인화된 예측 모두에 대해 다중 모드 입력을 처리할 수 있다고 언급한다 (www.sciencedirect.com). 이러한 도구는 궁극적으로 개인의 전반적인 위험 프로필에 따라 선별검사 강도, 추적 관찰 간격 또는 예방 치료를 맞춤 설정할 수 있을 것이다.

임상 적용을 향하여: 선별검사 및 조기 개입

유전적 위험 점수(및 AI 도구)가 이렇게 유망하다면, 언제 임상에 도입될까? 현재, 녹내장에 대한 일상적인 유전 선별검사는 표준 진료가 아니다. 보건 시스템은 일반적으로 모든 선별검사가 비용 효율적이지 않다는 것이 입증되었기 때문에 어떤 방법으로든(임상 검진조차도) 일반 대중을 대상으로 녹내장 선별검사를 하지 않는다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 대신, 많은 프로그램은 고위험군에 중점을 둔다. 예를 들어, 녹내장 유병률이 더 높은 것으로 알려진 아프리카계 혈통의 사람들이나 가족력이 있는 사람들이다. 호주에서는 현재 지침에 따라 녹내장 환자의 직계 가족은 해당 가족 구성원의 발병 연령보다 5~10년 일찍 안과 검진을 시작할 것을 권장한다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 아프리카계 혈통의 사람들은 약 40세에 선별검사를 시작하도록 권고되는 반면, 유럽 혈통의 사람들은 50세에 시작하도록 권고된다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 유사한 표적 선별검사 지침이 다른 곳에서도 존재한다.

일상적인 진료에 유전 선별검사(PRS 테스트와 같은)를 도입하려면 여러 요소가 적절하게 조합되어야 한다. 비용이 한 가지 요소이다. 유전형 분석 기술은 매우 저렴해지고 있지만(저렴한 SNP 마이크로어레이 또는 시퀀싱), 전체적인 선별검사 프로그램에는 여전히 비용이 발생한다. 즉, 실험실 처리, 데이터 분석 및 후속 방문 비용이다. 예비 건강 경제 모델은 이 아이디어가 비용 효율적일 수 있다고 시사한다. 예를 들어, Liu 등(2022)은 영국과 호주에서 PRS 기반 선별검사를 모델링하고, 질 보정 수명 연장당 약 £25,000–Ott$34,000의 점증적 비용 효과 비율을 추정했는데, 이는 일반적인 지불 의사 임계값 내에 있다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 그들의 시뮬레이션에서 PRS를 사용하는 표적 프로그램은 해당 국가에서 비용 효율적이라고 판단될 가능성이 약 60~80%였다. 다른 질병에 대한 유사한 분석에서도 낙관적인 결론에 도달했다. 그럼에도 불구하고, 이러한 모델은 실제 세계에서 검증되어야 하는 가정(검사 비용, 녹내장 유병률, 치료 효능)에 의존한다.

실현 가능성과 워크플로우는 또 다른 장애물이다. 안과 클리닉과 일차 진료는 DNA 샘플(예: 침 또는 혈액)을 수집하고, 유전형 분석을 수행하고, PRS를 계산한 다음 이를 해석해야 할 것이다. 이를 위해서는 인프라(실험실, 소프트웨어)와 훈련된 인력(유전 상담사, 유전체학에 정통한 안과 의사)이 필요하다. 중요한 것은, 의사들이 PRS 정보에 따라 어떻게 행동해야 할지에 대한 명확한 지침이 필요하다는 것이다. 예를 들어, 어떤 유전적 위험 임계값에서 환자를 더 빈번한 안과 검진에 보내야 할까? 초기 연구에 따르면 개인화된 위험 보고서가 환자들이 자신의 PRS 결과와 그 함의를 이해하는 데 도움이 된다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (bmcmedgenomics.biomedcentral.com). 한 연구에서는 그래픽 보고서 형식을 디자인하여 일반인이 후속 조치 권고와 함께 절대 위험 시각 자료를 선호한다는 것을 발견했다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (bmcmedgenomics.biomedcentral.com). 위험 커뮤니케이션에 대한 이러한 노력은 광범위한 채택 전에 필수적일 것이다.

아마도 가장 큰 필요성은 PRS 기반 선별검사가 실제로 예후를 개선한다는 증거일 것이다. 우리는 이전 시험을 통해 높은 안압을 가진 사람들을 치료하는 것이 진행을 늦춘다는 것을 알고 있다. 예를 들어, 고전적인 안압 고혈압 치료 연구(Ocular Hypertension Treatment Study)는 고위험 개인의 안압을 낮추는 것이 녹내장 발병을 거의 절반으로 줄인다는 것을 보여주었다. 그러나 이 연구는 유전학이 아닌 임상적 위험 요인(안압)에 중점을 두었다. 우리는 누군가에게 높은 유전적 위험이 있다고 알리는 것(그리고 그에 따라 개입하는 것)이 시력 손실을 예방한다는 증거가 여전히 필요하다. 이를 위해서는 통제된 연구가 필요할 것이다. 예를 들어, 고PRS 개인을 조기 치료 대 표준 치료 그룹으로 무작위 배정하고 시력 예후를 추적하는 것이다. 이러한 시험은 수년이 걸린다.

진행 중인 연구 및 구현 노력

다행히도, 연구 그룹들은 이미 이러한 질문들 중 많은 부분을 다루고 있다. 호주에서는 GRADE 연구(퇴행성 안질환 유전적 위험 평가)가 2023년경부터 등록을 시작한 전향적 시험이다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 50세 이상의 무작위 성인 약 1,000명의 DNA 유전형이 분석될 것이다. 그들의 녹내장 및 AMD PRS가 계산된 후, 연구자들은 상위, 중간, 하위 PRS 10분위수에서 질병 유병률을 비교할 것이다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 만약 고PRS 그룹이 저PRS 그룹에 비해 진단되지 않은 녹내장이 실제로 현저히 더 많다면, 이는 임상적 유효성과 표적 선별검사에 대한 강력한 개념 증명이 될 것이다. 보완 연구(INSiGHT 시험)는 사람들에게 녹내장 PRS 결과를 알려주는 것의 심리적 영향을 평가하고 있다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). GRADE 연구의 연구자들은 매우 높거나, 매우 낮거나, 평균 PRS 그룹의 참가자들을 초대하여 위험 결과를 알려주고 설문조사를 통해 추적 관찰할 것이다. 이는 환자들이 유전적 위험 정보에 어떻게 반응하는지를 알려줄 것이며, 더 광범위하게 도입하기 전에 상담 및 동의에 대한 지침을 제공하기를 바란다.

호주 외에도 여러 국제 그룹이 활발히 활동하고 있다. 노르웨이의 트뢰넬라그 건강 연구(HUNT)는 그들의 인구에서 PRS를 평가하고 있다. 영국의 UK 바이오뱅크 및 기타 코호트들은 PRS 모델을 생성했다(위 연구들에서 보았듯이). 일부 국가의 민간 기업 및 클리닉은 유전성 안과 질환 패널(일반적으로 단일 유전자 유전자에 초점)을 제공하며, 일부는 일반적인 안과 질환에 대한 PRS를 실험적 추가 기능으로 포함할 수도 있다. 그러나 우리가 아는 한, 현재 어떤 전문 기관도 무증상 개인의 녹내장에 대한 일상적인 PRS 검사를 권장하지 않는다.

환자 및 안과 의료 제공자가 알아야 할 사항

녹내장 가족력이 있는 환자에게 현재 시행 가능한 조언은 다음과 같다. 안과 의사에게 알리고 더 일찍, 더 자주 안과 검진을 받는 것을 고려하라. POAG가 유전된다는 사실은 당신의 위험이 높다는 것을 의미하지만, 유전학은 퍼즐의 한 조각에 불과하다. 어떤 단일 유전자 검사도 당신이 녹내장에 걸릴지 여부를 확실하게 알려줄 수는 없다. 매우 조기 발병 녹내장의 경우, 멘델 유전자(예: MYOC 돌연변이)에 대한 유전자 검사가 가능하며 권장될 수 있다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 일반적인 성인 발병 녹내장의 경우, PRS 검사는 아마도 이용 가능하게 될 것이지만(일부 직접 소비자 유전자 검사는 현재 녹내장 점수를 보고함), 이러한 점수들은 아직 실험적이라는 점을 명심해야 한다. 사용할 경우, 의사 또는 유전 상담사의 지도를 받아야 한다. 높은 PRS는 조치로 이어져야 한다. 일반적으로 이는 더 철저한 안과 선별검사 및 위험 요인 관리(더 낮은 안압 목표 설정, 시신경 면밀히 확인)를 의미한다. 낮은 PRS를 가진 사람들은 긴장을 풀고 싶겠지만, 임상적 위험 요인도 여전히 중요하다. 낮은 유전적 위험이 있다고 해서, 예를 들어 높은 안압이나 다른 위험 요인이 있는 경우 녹내장에 걸리지 않을 것이라고 보장하지는 않는다. 따라서 PRS는 표준 진료를 대체하는 것이 아니라 보완해야 한다.

연구자와 임상의에게 로드맵은 명확하지만 도전적이다. 주요 초점 영역은 다음과 같다.

• 데이터를 다양화하라. PRS가 공정하게 적용될 수 있도록 비유럽 인구를 포함하는 대규모 GWAS 및 바이오뱅크 데이터셋을 구축해야 한다.
• 점수를 개선하라. 다형질 및 다인종 방법(최근 Nature Genetics GWAS와 같은 (www.nature.com))은 더 강력한 점수를 산출할 수 있다. 특수화된 점수(예: 정상 안압 녹내장 대 고안압 녹내장에 초점)도 등장할 수 있다.
• 임상에서 검증하라. PRS 기반 개입이 일반적인 진료에 비해 실제로 환자 예후(더 나은 시력 보존)를 개선한다는 것을 보여주는 시험 또는 관찰 연구(GRADE와 같은)가 필요하다.
• 다른 기술과 통합하라. PRS를 안구 스캔 또는 EHR 데이터 기반 AI 모델과 결합하면 차세대 위험 도구를 얻을 수 있다.
• 윤리적 및 경제적 문제를 다루라. PRS 검사를 제공하는 최선의 방법(비용 분담, 동의, 결과 반환)을 찾아내고, 실제 보건 시스템에서 표적 선별검사가 진정으로 비용 효율적인지 확인해야 한다.

요약하자면, 녹내장에 대한 다유전자 위험 점수화는 발전하고 있는 분야이다. 최근 대규모 유전 연구는 수백 가지 위험 변이를 발견했다 (www.nature.com). 안구 이미지와 건강 기록을 기반으로 훈련된 AI 방법은 시력 손실이 발생하기 수년 전에 녹내장을 예측하는 데 있어 한계를 확장하고 있다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 초기 데이터에 따르면 PRS는 녹내장 위험이 4~20배 더 높은 그룹을 식별할 수 있다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov). 그러나 잠재력을 완전히 실현하는 것, 즉 위험 점수를 더 나은 환자 예후로 바꾸는 것은 더 많은 증거와 신중한 구현을 필요로 할 것이다. GRADE 및 INSiGHT와 같은 진행 중인 시험은 중요한 통찰력을 제공할 것이다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

결론: 녹내장 발병 전 예측에 점점 더 가까워지고 있지만, 아직 완전한 단계는 아니다. 현재의 PRS 모델은 녹내장에 유전적으로 취약한 사람을 지목할 수 있으며, AI는 이 정보를 활용하는 데 도움을 주고 있다. 그러나 이러한 도구들이 실제로 환자 치료를 변화시키려면, (유전학 또는 AI를 통해) 고위험군을 식별하는 것이 더 일찍 개입하고 시력 손실을 줄이는 데 도움이 된다는 것을 실질적으로 입증해야 한다. 이는 아마도 단계적으로 이루어질 것이다. 즉, 더 큰 규모의 검증 연구, 그 다음 시범 선별검사 프로그램, 그리고 궁극적으로 안과 지침에 통합될 것이다. 그동안, 가족력이 있는 환자들은 정기적인 안과 검진을 계속 받고, 유전자 검사나 시험에 대해 의사와 상의해야 한다. 오늘날 일상적인 것은 아니지만, 녹내장에 대한 유전적 위험 점수화는 가까운 미래에 현실이 될 가능성이 있다. 이는 시력을 위협하는 이 질병의 조기 발견 및 예방에 대한 균형을 마침내 기울일 수 있는 것이다.