한국원자력의학원은 우상근(사진)·김현아 박사 연구팀이 국소 진행성 유방암으로 수술 전 항암치료를 받은 환자의 항암치료 반응을 인공지능(AI) 기술을 이용해 조기에 예측하는 기술을 개발했다고 4일 밝혔다.
암세포가 림프절이나 유방 내 다른 조직으로 전이된 국소 진행성 유방암은 재발과 전이의 위험이 높다. 때문에 수술 전 항암치료(선행화학요법)로 종양 크기를 줄여 수술을 용이하게 하고 유방보존술의 기회를 높인다.
선행화학요법 전과 후에 종양 크기와 범위 등을 측정하기 위해 양전자방출단층촬영(PET·CT) 및 자기공명영상촬영(MRI)을 시행한다. 진단 단계별로 반복되는 영상 촬영과 이로 인한 항암치료 반응평가 지연은 치료에 걸림돌이 돼왔다는 설명이다.
연구팀은 국소 진행성 유방암 환자 56명을 대상으로 선행화학요법 전 PET·CT 및 MRI 촬영 영상 분석을 통한 선행화학요법 치료 반응 예측을 시행했다.
전문의가 영상을 분석 및 진단한 결과, 선행화학요법 치료 반응 예측 정확도는 PET·CT 84%, MRI 61%였다. 딥러닝 기반 인공지능 모델이 영상을 분석 및 진단했을 때의 정확도는 PET·CT 97%, MRI 85%로 전문의보다 높았다.
이번 연구 성과는 네이처 자매지 사이언티픽 리포트의 12월3일자 온라인판에 게재됐다.
연구팀은 "이번 연구결과를 통해 여성암 1위를 차지하는 유방암, 특히 치료가 어려운 난치성 유방암 환자의 생존율 향상을 기대한다"며 "방사선 의학과 인공지능 기술을 접목한 다양한 임상연구로 국민의 건강 증진에 앞장설 것"이라고 했다.
한민수 기자 hms@hankyung.com