국내 남성암 발생 1위인 전립선암을 소변 냄새만으로 조기에 찾아낼 수 있는 인공지능(AI) 진단기술이 개발됐다. 혈액검사인 전립선특이항원(PSA) 검사의 한계를 보완해 불필요한 조직검사를 줄이고, 암의 악성도까지 예측할 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 주목받고 있다.
연세대학교 강남세브란스병원은 구교철 비뇨의학과 교수 연구팀이 박태현 이화여대 식품영양학과 교수 연구팀과 공동으로 사람의 후각 원리를 모방한 '후각 바이오센서' 기반 전립선암 조기 진단 AI 모델을 개발하고 그 유용성을 확인했다고 8일 밝혔다.
이번 연구 결과는 ACS Sensors(ACS 센서스·미국화학회 센서 분야 국제학술지) 최신호에 게재됐다.
보건복지부와 중앙암등록본부의 2023년 국가암등록통계에 따르면 국내 전립선암 신규 환자는 2만2640명으로, 처음으로 폐암을 제치고 남성암 발생 1위를 기록했다. 1999년 1454명과 비교하면 약 15.6배나 되는 수치다.
현재 전립선암 선별검사에는 혈액 속 전립선특이항원(PSA) 검사가 가장 널리 사용된다. PSA는 전립선에서 분비되는 단백질로 수치가 높으면 암을 의심할 수 있지만, 전립선비대증이나 전립선염, 급성 요폐 등에서도 증가할 수 있어 암이 아닌 환자도 조직검사를 받는 경우가 적지 않다.
연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 과거 탐지견이 환자의 소변 냄새를 맡아 전립선암을 높은 정확도로 구별했던 연구에서 아이디어를 얻었다.
연구진은 사람의 후각 수용체 단백질 6종을 추출해 세포막을 모방한 초미세 원반 형태의 나노입자인 나노디스크(Nanodisc)에 결합시켜 바이오센서를 제작했다. 이후 소변에서 발생하는 휘발성 냄새 분자가 후각 수용체와 결합하면서 나타나는 형광 신호 변화를 측정하고, 머신러닝 알고리즘이 이 신호 패턴을 학습하도록 설계했다.
연구팀은 참가 후보자 143명 가운데 엄격한 기준을 적용해 전립선암 환자 40명과 대조군 33명 등 총 73명을 최종 분석 대상으로 선정했다. 또한 총 290개의 소변 샘플을 이용해 교차 검증을 실시했다.
그 결과 전립선암을 구별하는 데 핵심적인 역할을 하는 후각 수용체 3종(OR2W1, OR51E1, OR51E2)을 확인했으며, 이를 바탕으로 전립선암 환자와 정상인을 효과적으로 구분할 수 있었다.
AI 모델의 일반적인 분류 정확도(Accuracy)는 89.0%였다. 특히 진단 성능을 종합적으로 평가하는 지표인 AUC(곡선하면적·ROC 곡선 아래 면적으로 진단 성능을 평가하는 지표)는 0.964±0.01을 기록했다. AUC는 1에 가까울수록 진단 성능이 뛰어남을 의미하며, 0.964는 매우 우수한 수준으로 평가된다.
연구진은 이번 기술이 기존 PSA 검사로는 확인하기 어려운 암의 공격성 정도도 파악할 수 있을 가능성을 확인했다. 실제 AI 모델은 글리슨 점수(Gleason score·전립선암의 악성도를 평가하는 병리학적 등급)와도 높은 연관성을 보여 암의 위험도 평가에도 활용될 가능성을 제시했다.
구교철 교수는 "소변을 이용한 간단하고 비침습적인 검사만으로 전립선암 진단 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다"며 "높은 진단 성능은 물론 기존 PSA 검사만으로는 확인하기 어려웠던 암의 공격성과 관련된 정보까지 얻을 수 있었다"고 말했다.
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