인공지능(AI)이 질병치료 분야에서도 놀라운 성장세를 보이고 있다. 국내에서 처음으로 AI를 이용해 대장암에서 림프절 전이 유무를 예측할 수 있는 진단모델이 개발됐다.

강동경희대병원 소화기내과 곽민섭 교수팀은 한국연구재단 과제로 대장암의 림프절 전이 진단모델과 평가지수를 개발했다고 25일 밝혔다. 

연구팀에 따르면 대장암은 현재까지 초음파, CT, 병리학적 검사를 통해 병기와 예후를 확인하고 있지만 검사법의 현실적 한계로 전이 여부를 명확히 예측하기는 어려웠다.

곽 교수팀은 최신 컴퓨터 이미지 분석기술과 AI를 접목해 대장암의 림프절 전이 예측 시스템을 개발했다. 암 전이에 중요한 작용을 한다고 알려진 '암 주위 미세환경'을 분석해 전이 여부를 예측하는 방법으로 조직 슬라이드에 암 조직과 암 조직 주변 간질영역 비율을 이용해 예측 평가점수인 PTS 점수를 개발한 것.

연구팀은 미국 국립보건원에서 진행한 'The Cancer Genome Atlas(TCGA)' 프로젝트에 등록된 대장암 1~3기 환자 총 164명을 대상으로 이번 AI 진단모델 연구를 진행했다. 직장암을 진단받았거나 영상 화질이 불량한 슬라이드는 제외됐으며, 이 중 98명인 59.8%는 림프절 전이가 없는 음성그룹, 66명인 40.2%는 양성그룹이었다.

AI 진단모델로 분석해 PTS 점수를 확인한 결과, 양성그룹 평균 PTS 점수는 0.38점으로 음성그룹(0.228점)보다 유의하게 높았다. 양성그룹에서도 전이가 많을수록 점수가 더 높았다. 연구팀은 "이번 연구로 대장암 환자에서 편리하고 정확하게 림프절 전이 위험을 확인함으로써 치료 효과를 극대화할 수 있을 것"으로 기대하고 있다.

곽 교수는 "이번 모델을 통해 정확하게 대장암 전이를 예측해 환자 개개인에 맞는 치료 및 추적 관찰 방법을 구축할 수 있게 됐다"며 "향후 후속 임상시험과 심층적 AI 연구개발로 정밀의료를 가능하게 할 수 있을 것으로 생각한다"고 말했다.

이번 연구결과는 국제학술지인 ‘Frontiers in Oncology’ 최신호에 게재됐다.