[메디칼업저버 이주민 기자] 앞으로 인공지능으로 직장암 환자의 종양이 완전히 사멸됐는지 확인할 수 있을 것으로 보인다.

한국원자력의학원은 우상근·신의섭·김병일 박사 연구팀이 국소 진행성 직장암 환자의 수술 전 항암방사선치료 시행 후 완전관해를 보다 정확하게 예측할 수 있는 기계학습(Machine Learning) 모델을 개발했다고 5일 밝혔다.

완전관해란 치료 후 조직검사 상에서 암세포가 완전히 사멸된 상태를 의미하며, 머신러닝이라 불리는 기계학습은 인공지능(AI)의 한 분야로 컴퓨터가 스스로 규칙을 형성, 데이터를 분류하거나 값을 예측하는 것을 의미한다.

직장은 대장 제일 끝부분부터 항문에 이르는 15cm가량의 부위로 직장 내에 국한된 '국소 진행성 직장암'은 종양 크기를 최대한 줄여 국소 재발을 막고, 항문을 보존하기 위해 수술 전 항암치료와 방사선치료를 병행하는 항암방사선치료를 시행한다.

수술 전 항암방사선치료를 받은 일부 국소 진행성 직장암 환자에서 완전관해를 보이는 경우가 있어 완전관해 예측 환자를 조기 선별해 치료계획을 수립하는 것이 매우 중요하다.

연구팀은 인공지능에 착안해 국소 진행성 직장암 환자 156명을 대상으로 양전자방출단층촬영(이하 PET) 영상 데이터 기반의 기계학습 모델을 이용해 수술 전 항암방사선치료 결과 완전관해 예측 정확도를 비교 분석했다. 

연구팀은 원자력병원 및 부천순천향병원에서 다양한 PET 영상 데이터 및 치료 후 결과자료를 확보하고, 측정기관 간 장비 및 이미지 추출·분석법 등 차이에 따른 PET 영상의 변동성을 개선해 정확도를 높였다.

연구팀은 원자력병원 환자의 항암방사선치료 전 종양 PET 영상 데이터 및 치료 후 결과를 학습시킨 결과 기계학습 모델의 완전관해 예측 정확도는 76%로 나타났다.

이어 원자력병원 및 부천순천향병원 환자의 결과까지 학습시켜 기계학습 모델의 완전관해 예측 정확도를 87.5%까지 향상시켰다. 

연구팀은 이번 연구가  PET 데이터 기반 인공지능 모델의 높은 정확도를 확인하고 신뢰성을 확보했으며, 직장암 치료전략 수립 및 예후 예측을 위한 임상 활용 가능성을 열었다고 평가했다.

연구팀은 "지난해 위암을 제치고 대장암이 전체 암발생률 3위를 차지했다"며 "이번 연구성과가 난치성 직장암 환자의 맞춤형 치료법 개발에 도움이 되길 바라고 인공지능 기술 접목 등 다각적인 방사선 의학 연구 추진으로 암을 비롯한 여러 난치성 질환의 치료법 제시를 위해 노력하겠다"고 밝혔다. 

이번 연구는 종양학 분야 국제 학술지 인 ‘캔서스(Cancers)’ 2023년 11월 30일자 온라인판에 게재됐다.