강동경희대병원, 소화기내과 곽민섭 교수팀
AI로 대장암 림프절 전이 유무 예측 모델 개발
강동경희대학교병원 소화기내과 곽민섭 교수팀은 한국연구재단 과제로 최신 컴퓨터 이미지 분석 기술과 AI를 접목해 대장암 림프절 전이 예측 모델과 평가 지수를 개발했다고 25일 밝혔다.
이번에 개발된 모델은 암 전이에 중요한 작용을 하는 것으로 알려진 ‘암 주위 미세환경’을 분석해 전이 여부를 예측한다. 조직 슬라이드에서 암조직과 암조직 주변 간질 영역의 비율을 이용한 예측 평가점수(PTS)를 통해 전이 유무를 예측한다.
곽 교수팀은 미국 국립보건원(NIH)에서 진행한 '암 지놈 아틀라스(The Cancer Genome Atlas·TCGA)' 프로젝트에 등록된 대장암 1~3기 환자 총 164명을 대상으로 AI 진단모델을 연구했다. 이 중 환자 59.8%(98명)는 림프절 전이가 없는 음성그룹, 40.2%(66명)는 양성그룹이었다.
교수팀은 AI 진단모델로 분석해 PTS 점수를 확인한 결과, 양성그룹의 평균 PTS 점수는 0.38점으로 음성그룹(0.228점) 보다 유의하게 높았고, 양성그룹 내에서도 전이가 많을수록 점수가 더 높았다.
이번 연구로 기존 병리조직 검사의 한계를 극복하고 방대한 전체 슬라이드를 보다 정확하고 세밀하게 분석할 수 있는 기틀이 마련됐다. 대장암 환자의 림프절 전이 위험을 정확히 확인해 치료의 효과를 극대화할 수 있을 것으로 교수팀은 기대하고 있다.
곽 교수는 “이번 모델로 대장암 전이를 정확히 예측해 환자 개개인에 맞는 치료 및 추적 관찰 방법을 찾을 수 있다"며 "후속 임상시험과 AI 연구개발로 정밀의료를 가능하게 할 수 있을 것"이라고 말했다.
대장암은 2017년 기준 우리나라에서 발생한 암 중 남녀 통털어 두 번째로 많은 암이다. 사망률도 폐암, 간암에 이어 3위를 차지하고 있다. 대장암은 위치, 깊이, 전이 등 여러 요소에 따라 내시경, 수술, 항암·화학 치료, 방사선 치료 등이 결정된다. 이 중 림프절 전이 유무는 초기 대장암 환자가 내시경 치료 후 추가 수술과 항암화화요법 시행 여부를 결정하는 데 중요한 영향을 미친다.
현재 초음파, 컴퓨터 단층촬영(CT), 병리학적 검사를 통해 대장암의 병기와 예후를 확인하고 있지만, 사람이 방대한 영상을 정밀 분석하기 어렵고 의사 개인마다 판독에 차이가 있는 등 검사법의 한계로 전이 여부를 명확히 예측하기는 사실상 어려웠다.
이번 연구 결과는 국제학술지 '프론티어스 인 온콜로지(Frontiers in Oncology)' 최신호에 실렸다.
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