인공지능으로 소아골육종 환자 수술 여부 예측한다

한국원자력의학원, 수술전 항암치료 반응 및 전이 정확히 예측하는 AI 기계학습 모델 개발

[아시아경제 김봉수 기자] 인공지능(AI)으로 소아 골육종 환자의 수술 전 항암치료 반응 및 전이를 보다 정확하게 예측할 수 있는 기술이 개발됐다.

한국원자력의학원은 우상근·공창배 박사 연구팀이 이같은 인공지능 기계학습(Machine Learning) 모델을 개발했다고 8일 밝혔다.

뼈 성장이 왕성한 소아 청소년기에 많이 생기는 골육종은 재발을 줄이기 위해 먼저 보조적 항암치료를 시행한 후 수술로 종양을 제거한다. 기존에는 주로 유전자 정보와 진단 영상(양전자방출단층촬영, PET/CT)을 분석해 항암치료 반응 및 전이를 예측해 왔다. 유전자 분석법은 시간이 오래 걸리고 검체 채취 영역에 따라 결과가 다르게 나타날 수 있으며, 양전자방출단층촬영(PET/CT)은 빠른 분석은 가능하나 암세포에 대한 정보의 양이 적어 정확도가 떨어지는 문제점이 있어왔다.

연구팀은 소아 골육종 환자 52명을 대상으로 선행화학요법(수술 전 실시하는 항암치료) 전 기존 방법과 기계학습 모델을 이용한 방법으로 항암치료 반응 및 전이 예측 정확도를 비교 분석했다. 그 결과 기존 골육종에 많이 발현되는 유전자(Ki-67 및 Ezrin) 정보 및 양전자방출단층촬영(PET/CT) 영상을 각각 분석하는 방법을 시행했을 때 항암치료 반응 및 전이 예측 정확도는 유전자 정보 분석법은 53%, 양전자방출단층촬영(PET/CT) 영상은 71%로 확인됐다.

반면, 유전자(Ki-67 및 Ezrin) 정보 및 양전자방출단층촬영(PET/CT) 영상을 융합 분석한 결과를 학습시킨 기계학습 모델은 항암치료 반응 및 전이 예측 정확도가 85%로 확인됐다.

연구팀은 "이번 연구는 골육종에서 발현되는 특정 유전자 정보와 양전자방출단층촬영(PET/CT) 영상을 융합 분석하는 기계학습 모델을 개발했다"면서 "항암치료 반응 및 전이 예측도를 높였을 뿐 아니라 암 치료효과 증진을 위한 인공지능 프로그램의 임상활용 가능성을 열었다는 점에서 의의가 있다"고 설명했다.

이번 연구 결과는 종양학 분야 국제 학술지 ‘캔서스(Cancers)’ 지난달 28일자 온라인 판에 게재됐다.

김봉수 기자 bskim@asiae.co.kr
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