서울아산병원, AI 활용한 '난치성 간암' 신속 진단법 개발

표준 치료제 병용 효과 없는 환자에 활로

고비용 유전체 분석 필요 없어 비용 절감

(왼쪽부터) 서울아산병원 소화기내과 심주현 · 병리과 성창옥 교수, 마카오대학교 심중섭 교수, 포항공과대학교 박상현 교수, 한양대학교 구리병원 안지현 교수 ⓒ서울아산병원

인공지능(AI)을 활용해 난치성 간암을 빠르게 진단하고 치료하는 방법을 찾아냈다. 서울아산병원 연구팀이 종양억제 유전자(RB1)의 완전 결손이 간암의 새로운 생체 지표(바이오마커)라는 사실을 규명하면서다.

서울아산병원 소화기내과 심주현·병리과 성창옥 교수, 마카오대학교 심중섭 교수, 포항공과대학교 박상현 교수, 한양대학교 구리병원 안지현 교수 공동 연구팀은 6일 국제 학술지 ‘시그널 트랜스덕션 앤 타겟티드 테라피’에 난치성 간암 환자를 대상으로 한 정밀 맞춤 치료 연구 결과를 발표했다.

대상은 서울아산병원 환자 206명과 미국 국립암연구소(TCGA) 데이터베이스 355명을 합친 총 561명의 간암 환자군이다. 이후 연구의 객관성과 신뢰성을 높이기 위해 추가로 450명의 환자 데이터를 통해 분석 결과를 검증했다.

진행성 간암 치료에는 주로 면역항암제 '아테졸리주맙'과 표적항암제 '베바시주맙'의 병용 요법이 쓰인다. 문제는 병용 요법이 통하지 않는 일부 환자들이다. 아테졸리주맙과 베바시주맙을 함께 사용하다 내성이 생긴 환자들 역시 다른 치료법이 없어 고생했다.

연구팀은 간암 환자 가운데 약 14.6%가 ‘RB1 완전 결손(RB1-Bi)’ 환자인 것으로 확인했다. 이들은 암세포의 분화도가 낮은 만큼 종양이 확대되는 속도도 빨랐다. 그런 만큼 일반 환자보다 사망 위험과 재발 위험이 각각 3.32배, 3.15배 높았다.

나아가 고비용의 유전체 분석 없이도 RB1-Bi 환자를 골라낼 수 있는 딥러닝 기반의 병리 AI 모델(FR-MIL)을 개발했다. 사용법도 간단하다. AI 모델에 의료 현장에서 활용하고 있는 염색 병리 조직 슬라이드 이미지만 집어 넣으면 된다. 외부 검증 코호트로 검증한 결과 AI 모델의 F1 점수는 84.39~91.58%로 우수한 정확도를 입증했다.

연구팀은 RB1 유전자가 고장 난 간암 세포에 세포분열 억제제와 폴리(ADP-리보스) 중합효소(PARP) 억제제를 투여했을 때 암세포만 선택적으로 사멸하는 '합성치사' 현상을 확인했다. 동물 실험을 통해 교체 병용요법을 확인했을 때도 강력한 항암 시너지가 확인됐다.

심주현 울산의대 서울아산병원 소화기내과 교수는 “난치성 간암 환자들에게 유전자 특성에 맞춘 새로운 돌파구가 마련됐다”며 “이번에 개발된 AI 진단 모델과 병용 치료 전략이 실제 임상 현장에 도입된다면, 환자들의 생존율을 획기적으로 개선하고 정밀 맞춤 의료를 앞당기는 데 큰 기여를 할 것으로 기대한다”고 기대했다.