기계 학습 라디오 믹스 모델 활용
종양 미세한 변화 분석·반응 확인
알고리즘 통한 생존율 측정 가능
인천 한 대학병원 연구진이 대장암에서 전이된 간암 환자의 예후와 생존율을 정확히 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발해 눈길을 끈다.
가천대 길병원 영상의학과 최승준 교수팀은 인공지능 기반 기계 학습 ‘라디오믹스 모델’을 활용해 대장암 간전이(colorectal liver metastases, CRLM) 환자의 치료 반응과 생존율을 예측할 수 있는 모델을 내놓았다고 31일 밝혔다.
이 모델은 종양의 미세한 변화를 분석하고, 종양의 반응을 더 정밀하게 살펴볼 수 있다. 이는 환자의 생존율을 정확하게 예측할 수 있다. 이 모든 과정은 정량화된 MRI 데이터를 바탕으로 기계 학습 알고리즘을 통해 분석해 이뤄진다.
최승준 교수는 “이번 연구는 AI 기반 라디오믹스 모델이 대장암 간전이 환자의 치료 반응을 조기에 예측할 가능성을 제시한 것”이라며 “향후 대규모 연구를 통해 모델을 더욱 정교화하고, 맞춤형 치료 전략을 수립하는 데 기여할 수 있을 것”이라고 했다.
혈액이 풍부하게 공급되는 간은 대장암 환자에게 흔히 나타나는 전이 기관이다. 우리나라에서 가장 흔한 암종인 대장암은 환자 진단 당시 이미 10~15% 정도는 암이 다른 장기로 전이돼 있는 상태로 발견된다. 이 중 약 50%는 대장암 간전이로 나타난다.
대장암 간전이의 일반적인 증상으로는 ▲피로감 ▲식욕부진 ▲체중 감소 ▲발열 ▲오심 ▲복부 팽만감 등이 있다.
최 교수는 “절제가 불가능한 대장암 간전이 환자의 경우 표적 항암제 등을 투여해 종양 크기를 줄이거나 그 자체로 치료를 도모할 수 있다”며 “이런 경우 라디오믹스 모델이 종양 반응을 직접적으로 확인할 수 있는 좋은 시스템이 될 것으로 기대된다”고 했다.
/임승재기자 isj@kyeongin.com