서울아산병원, AI로 방광암 항암제 반응 예측 기술 개발
머신러닝으로 치료 반응 예측…항암제 내성 원인도 규명

근침윤성 방광암 환자들의 수술 전 항암치료 효과를 예측하고 항암제 내성의 원인까지 분석할 수 있는 AI 기반 정밀의료 플랫폼을 국내 연구진이 개발했다. 게티이미지뱅크

인공지능(AI)을 활용해 방광암 환자의 수술 전 항암치료 효과를 미리 예측하고, 항암제 내성의 원인까지 분석할 수 있는 정밀의료 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

이를 통해 항암치료 효과가 낮은 환자를 미리 선별해 불필요한 치료를 줄이고 맞춤형 치료 전략을 세울 수 있을 것으로 기대된다.

울산의대 서울아산병원 신동명·조영미·홍범식 교수 연구팀은 최근 머신러닝을 이용해 근침윤성 방광암 환자의 수술 전 항암치료 효과를 예측하는 AI 기반 정밀의료 플랫폼을 개발했다고 밝혔다.

근침윤성 방광암은 암세포가 방광 근육층까지 침범한 진행성 방광암으로, 재발 위험이 높아 수술 전 항암치료가 표준 치료로 시행된다.

근침윤성 방광암은 수술 전 시스플라틴 기반 항암치료를 먼저 시행하지만, 실제 병리학적 완전관해에 이르는 환자는 30~40%에 불과하다.

연구팀은 근침윤성 방광암 환자 399명의 전사체 데이터를 머신러닝으로 분석했다. 이후 수술 전 항암치료를 받은 환자 91명의 조직을 AI 기반 디지털 병리 분석으로 검증해 예측 정확도를 확인했다.

그 결과, 항암치료 반응을 예측할 수 있는 GLS·IL15RA·AFAP1·FOXA1 등 단백질 조합 4종을 찾아냈다. 또 KEAP1-NRF2 신호전달 경로가 항암제 내성의 핵심 기전이라는 점도 규명했다.

이어 실시한 동물실험에서는 기존 항암제와 NRF2 억제제를 병용 투여하자 종양 크기가 최대 80% 감소했다.

신 교수는 “이번 연구는 AI를 활용해 수술 전 항암치료 효과를 예측하고 항암제 내성 원인까지 규명했다는 점에서 의미가 있다”고 말했다.

이어 “앞으로 수술 전 항암치료가 필요한 환자를 조기에 선별해 맞춤 치료와 정밀의료 실현에 기여할 것으로 기대된다”고 덧붙였다.

이번 연구는 AI가 암 진단을 넘어 치료 전략까지 결정하는 정밀의료 분야로 활용 범위를 넓히고 있음을 보여주는 사례로 평가된다.

이승구 온라인뉴스 기자 [e-mail]