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대장암 치료할 '림프절 전이 예측 열쇠' 찾았다

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등록 2021-01-25 11:44:00
강동경희대병원, 소화기내과 곽민섭 교수팀
AI로 대장암 림프절 전이 유무 예측 모델 개발
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[서울=뉴시스] 강동경희대학교병원 소화기내과 곽민섭 교수. (사진= 강동경희대학교병원 제공) photo@newsis.com
[서울=뉴시스] 백영미 기자 = 국내 연구진이 인공지능(AI)을 이용해 대장암 치료의 관건인 림프절 전이 유무를 예측할 수 있는 진단 모델을 세계에서 처음으로 개발했다.

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.


◎공감언론 뉴시스 positive100@newsis.com
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