1~2기 단계에서 발견되는 조기 비소세포폐암 환자의 재발 위험을 최대 1년 앞서 예측할 수 있는 인공지능 모델을 국내 의료진이 개발했다.

삼성서울병원 폐식도외과 김홍관 교수, 혈액종양내과 정현애 교수 연구팀은 조기 비소세포폐암 수술 환자의 임상·병리·영상 데이터를 종합해 1년 이내 재발 가능성을 예측하는 딥러닝 기반 모델 ‘레이더 케어(RADAR CARE)’를 개발했다.

비소세포폐암은 폐암 중 85%를 차지하며, 상대적으로 진행 속도가 완만하다. 암이 폐에 국한되어 있거나 림프절 전이가 제한적인 1~2기에 암이 발견된 환자는 약 35%로, 대체로 수술적 치료가 이뤄진다.

현재는 병기에 따라 3~6개월 간격으로 추적 검사를 하지만, 같은 병기라도 환자 상태와 종양 특성에 따라 재발 위험이 달라 맞춤 관리에 한계가 있었다.

김홍관 교수 연구팀의 연구에는 2008년부터 2022년까지 수술받은 환자 1만4177명의 데이터가 사용됐다. 모델은 수술 당시 기초 정보만으로도 약 82.3%의 정확도로 재발 위험을 예측했으며, 추적 검사 결과를 반영하면 85.4%까지 높아졌다.

환자별로 산출된 레이더 점수에 따라 저위험군(0.3 이하), 중간위험군(0.3 초과 0.6 이하), 고위험군(0.6 초과)으로 분류할 수 있었다. 분석 결과 고위험군의 1년 이내 재발률은 10%, 중간위험군은 5%, 저위험군은 1%였다. 같은 병기라 하더라도 레이더 점수가 높으면 재발 가능성이 더 컸으며, 반대로 점수가 낮으면 병기가 높아도 재발 위험은 낮았다.

저위험군 대비 중간위험군의 재발·사망 위험은 3.59배, 고위험군은 9.67배였고, 병기별로도 고위험군은 저위험군보다 1기에서 5.83배, 2기 1.75배, 3기 1.84배로 위험이 증가했다.

정현애 교수는 “우리나라 폐암 환자의 34.6%가 조기에 진단받지만 5년 생존율은 36.8%에 그친다”며 “병기만으로는 예후 예측이 어렵기 때문에 이번 모델이 환자에게 더 유리한 치료 방향을 정하는 데 도움이 될 것”이라고 말했다.

이 연구 결과는 미국임상종양학회 학술지 ‘JCO Precision Oncology’에 게재됐다.