원자력의학원 연구팀 "PET/CT·MRI 영상 딥러닝으로 예측 정확도 높여"
(서울=연합뉴스) 이주영 기자 = 한국원자력의학원은 4일 방사선의학연구소 우상근·김현아 박사팀이 국소 진행성 유방암으로 수술 전 항암치료를 받은 환자의 치료 반응을 딥러닝 기법을 이용한 인공지능(AI)으로 전문의보다 정확하게 예측하는 기술을 개발했다고 밝혔다.
암세포가 림프절이나 유방 내 다른 조직으로 전이된 국소 진행성 유방암은 재발과 전이 위험이 커 수술 전 항암치료(선행화학요법)로 종양 크기를 줄여 수술을 쉽게 하고 유방 보존술의 기회를 높인다.
하지만 선행화학요법 전과 후에 종양 크기와 범위 등을 측정하기 위해 양전자방출단층촬영(PET/CT)과 자기공명영상촬영(MRI)을 하는데, 진단 단계별로 반복해야 하는 영상 촬영과 이로 인한 반응 평가 지연이 치료에 걸림돌이 돼 왔다.
연구팀은 국소 진행성 유방암 환자군 56명을 대상으로 선행화학요법 전 PET/CT 및 MRI 촬영을 하고, 전문의와 딥러닝 기법 인공지능이 그 영상을 분석해 치료 반응을 예측하게 했다.
이 인공지능은 사전에 딥러닝 기법으로 선행화학요법이 잘 듣는 환자군과 잘 듣지 않는 환자군의 PET/CT 및 MRI 촬영 영상을 학습했다.
그 결과 전문의가 영상 데이터를 분석 진단한 선행화학요법 치료 반응 예측 정확도는 PET/CT 84%, MRI 61%, 딥러닝 기반 인공지능 모델의 예측 정확도는 PET/CT 97%, MRI 85%로 인공지능이 전문의보다 훨씬 높았다.
연구팀은 딥러닝 기법으로 국소 진행성 유방암 환자 선행화학요법 전 한 번의 PET/CT 및 MRI 촬영만으로 종양의 크기와 범위뿐 아니라 선행화학요법 후 치료 반응까지 조기에 예측해 환자 편의성과 의료진의 조속한 치료 방향 설정에 도움을 줄 것으로 기대하고 있다.
연구팀은 "이 연구가 여성암 1위를 차지하는 유방암, 특히 치료가 어려운 난치성 유방암 환자의 생존율 향상에 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.
이 연구 결과는 국제학술지 '사이언티픽 리포트'(Scientific Reports. 12월 3일자) 온라인판에 게재됐다.
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