혈액암 중 하나인 다발골수종은 1차 치료 항암제 선택이 매우 중요한데, 우리나라 다발골수종 임상 데이터를 활용해 환자 맞춤형 치료법을 제시하는 새로운 인공지능 기술을 국내 연구진이 개발했다.
가톨릭대학교 서울성모병원 혈액내과 민창기(공동교신저자), 박성수(공동1저자) 교수팀은 홍익대학교 화학공학과 구자민(공동교신저자, 임프리메드코리아 이사) 교수팀과 함께 특정 약에 치료 반응이 좋은 환자를 미리 알아내 효과는 극대화하고 비용과 부작용을 줄이는 인공지능 기술을 개발하였다.
가톨릭대학교 혈액병원 다발골수종 연구 클러스터는 다발골수종 환자 1359명 중 새로운 항암 표적제 치료를 받은 514명을 최종 선별하여 빅데이터를 구축하였다. 연구 클러스터에는 은평성모병원 신승환, 인천성모병원 양승아, 여의도성모병원 전영우 교수팀이 참여하였다.
빅데이터를 통해 ‘보르테조밉+멜팔란+프레드니솔론’ 병용요법과 ‘레날리도마이드+덱사메타손’ 병용요법 중 환자별 최적치료를 제공할 수 있는 인공지능 기술을 개발하였다.
치료를 받은 환자의 데이터를 후향적으로 분석한 결과 인공지능 기술은 전체 환자의 생존결과의 비교, 반응률의 비교의 순차적인 유효지표를 예측하는 모델을 적용하여 약 39%의 환자는 치료 효과를 더 강화할 수 있는 치료법을 선택할 수 있음을 예측하였다.
개발한 인공지능 기술은 각 환자의 전체 생존과 반응률 뿐만 아니라 소요되는 치료비용까지 예측 및 분석함으로써 최적의 치료법 선별을 지원할 수 있도록 하였다.
의료데이터중심병원 및 암정복추진 연구개발사업의 정부 지원을 받은 이번 연구 결과는 저명 국제학술지 ‘네이처(Nature)’의 자매지 '정밀 종양학 (Precision Oncology)‘(impact factor=10.1) 5월호에 게재되었다.
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