서울성모병원, 간암 치료 전 위험도 예측 AI 모델 개발

한지원 서울성모병원 소화기내과 교수[사진=서울성모병원]

간세포암 환자의 치료 전 간 기능 악화 위험을 예측해 맞춤형 치료를 지원하는 인공지능(AI) 모델이 국내에서 개발됐다. 간 기능 뿐 아니라 종양 특성까지 함께 반영해 치료 전략 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

가톨릭대학교 서울성모병원 소화기내과 한지원 교수 연구팀은 2010년부터 2024년까지 가톨릭중앙의료원 산하 8개 병원에서 치료받은 간세포암 환자 2026명의 데이터를 분석해 머신러닝 기반 간 안전성 점수(MHSS) 모델을 구축했다고 8일 밝혔다.

해당 모델은 혈액검사 수치와 간 기능 지표, 혈소판 수, 종양의 크기와 개수, 혈관 침범 여부, 종양표지자 등을 종합적으로 반영해 안전하고 효과적인 환자 맞춤형 치료법 선택에 활용될 수 있다.

기존에는 차일드-퓨(Child-Pugh) 점수와 알부민-빌리루빈(ALBI), 말기 간질환 환자의 간이식 우선순위 평가지표(MELD) 등 간 기능 중심 평가 지표가 주로 활용됐다. 다만 종양의 크기나 혈관 침범 여부 등 암의 특성은 반영하지 못하는 한계가 있었다.

연구팀은 MHSS 모델이 간 기능 지표와 종양 관련 정보를 함께 반영해 기존 평가 도구보다 정맥류 출혈과 치료 후 간 기능 악화를 더 정확하게 예측했으며, 타 기관 환자로 구성된 독립 검증 코호트에서도 안정적 성능을 확인했다고 설명했다.

해당 모델에서 고위험군으로 분류된 환자는 저위험군보다 치료 중 간 기능 악화 위험이 3.25배, 정맥류 출혈 위험은 4.90배, 사망 위험은 2.21배 높게 나타났다. 

치료제별 선택에 따른 결과 분석 시뮬레이션에서 저위험군의 경우 면역항암 병용요법인 아테졸리주맙-베바시주맙이 우수한 생존 이점을 보였지만, 고위험군에서는 정맥류 출혈 위험 증가로 생존 이점이 뚜렷하지 않았다.

연구팀은 이를 바탕으로 위험도에 따라 치료제를 선택하는 맞춤형 치료 시뮬레이션을 실시한 결과, 간 기능 악화 위험은 24%, 정맥류 출혈 위험은 40%, 전체 사망 위험은 26% 감소하는 예측 결과를 확인했다.

이번 연구를 주도한 한지원 소화기내과 교수는 "종양 특성과 간 기능, 문맥고혈압 위험을 하나의 인공지능 안에서 종합 평가해 환자별 합리적인 치료 경로를 제시할 수 있는 객관적 기반을 마련했다"며 "향후 전향적 연구와 다양한 데이터 실증을 통해 실제 진료 현장에서 활용 가능한 맞춤형 정밀의료 도구로 발전시키겠다"고 말했다.