암환자의 세포조직 병리 이미지를 분석해 면역항암제 치료 효과를 정확하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.
연세대학교 의과대학 외과학교실 정재호 교수(위장관외과)는 미국 메이요 클리닉, 밴더빌트대학교 메디컬센터 연구진과 협력해 암세포 내 면역항암제 치료 효과를 예측하는 AI 모델 ‘MSI-SEER’를 개발했다고 27일 밝혔다. 해당 연구 결과는 국제 학술지 ‘npj 디지털 메디슨(npj digital medicine, IF 15.2)’ 최신호에 게재됐다.
면역항암제는 암세포를 직접 공격하는 기존 항암제와 달리 체내 면역세포가 암세포를 공격하도록 유도하는 방식으로 작용한다.
면역항암제가 효과를 보이려면 환자의 암세포가 특정 유전적 특성인 ‘고빈도 마이크로새틀라이트 불안정성(MSI-H)’을 가지고 있어야 한다. MSI-H는 암세포의 유전자 돌연변이 양이 많아 면역세포가 암세포를 이물질로 쉽게 인식할 수 있게 해주기 때문이다.
기존의 면역조직 화학 염색 방법으로 MSI-H를 판별할 때는 특정 부위에만 존재하는 MSI-H를 정확히 찾아내기 어렵다는 한계가 있었다. 그러나 이번에 개발된 MSI-SEER 모델은 병리 사진을 수천 개의 작은 서브 이미지로 나누고, 각 영역별로 MSI-H 존재 확률을 분석하고 시각화해 종양 내 공간적 이질성을 정량적으로 평가할 수 있다.
특히 MSI-SEER 모델은 MSI-H의 정확한 위치와 양까지 세부적으로 분석해 의사들이 면역항암제 사용 여부를 결정할 때 객관적인 판단 근거를 제공한다. 또한 AI가 제시한 결과에 대한 신뢰도 평가를 함께 제공함으로써 의료진의 정확한 진단과 처방을 돕는다.
임상 시험에서 기존 검사법으로 MSI-H가 발견되지 않아 면역항암제 치료가 무의미하다고 판정받았던 위암, 대장암 환자들이 AI 모델 분석을 통해 MSI-H를 발견하게 되었고, 그 결과 면역항암제 치료로 우수한 효과를 얻었다.
정재호 교수는 "환자의 암세포를 얼마나 정확하게 분석하느냐에 따라 치료법이 크게 달라질 수 있다"며 "이번 AI 모델이 면역항암제의 효과를 명확히 예측하여 의사의 정밀한 처방을 돕게 될 것"이라고 기대했다.
미국 밴더빌트대학교 메디컬센터의 황태현 교수는 "우리가 개발한 AI 모델은 의료진의 전문성과 AI의 분석 능력이 협력하는 정밀 의료의 새 시대를 여는 첫걸음이 될 것"이라고 말했다.
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