권성훈 서울大교수 공동연구팀

癌·면역세포 네트워크 해석
차세대 암 진단 지표 만들어

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서울대 연구진이 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 적용, 암 환자의 생존율, 생존 기간 등을 예측하는 새로운 암 진단 지표를 개발했다. 이 연구 결과는 세계적 국제학술지인 ‘네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)’에 등재됐다.

19일 서울대에 따르면, 권성훈 서울대 교수 공동연구팀은 ‘AI로 암세포 네트워크를 규명하는 차세대 암 진단 지표’를 만들었다. 암세포와 면역세포 간의 네트워크를 해석하는 AI를 통해 암 환자의 생존율을 즉시 진단할 수 있게 된 것이 이 연구의 핵심이다. 논문의 공동 1 저자인 이용주 박사는 “현장에서 의사들이 못 보던 세포 간의 관계까지도 AI가 단시간에 해석해준다”며 “암세포와 면역세포가 뒤엉켜 있을수록 면역세포의 공격성이 더 적극적이라고 밝혀, 암 환자가 더 오래 살 것으로 판단하는 것”이라 설명했다.

연구팀은 암 환자 4000명의 생존 날짜와 암 조직 사진 등을 기반으로 AI를 만들었다. 세부적으로는 서울대병원의 신장암 환자 1000명, 외부 폐암 환자 500명의 자료가 활용됐다. 이 박사는 “해석 가능한 AI를 잘 개발하면 수천 명 데이터를 한꺼번에 프로세싱할 수 있게 되고, 이에 따라 진단지표를 더 빨리 발굴할 수 있을 것이라고 생각했다”고 말했다.

지표는 의료현장에서 즉시 상용화 가능한 수준으로 개발됐다. 이 박사는 “바로 상용화가 가능하며, 임상적 유의성을 테스트하는 연구를 진행하고 있다”며 “이번 연구에선 신장암·폐암을 집중적으로 봤는데, 다른 암종으로도 확장하는 기술 개발을 하고 있다”고 밝혔다. 또 다른 1 저자인 신경섭 서울대 연구원은 “이번에 만든 암세포 네트워크 제작 방식과 딥러닝 기술은 암 조직뿐 아니라 자기공명영상(MRI), 엑스레이 등 어떤 의료영상 데이터에도 적용 가능한 획기적 방식”이라고 전했다.

공동연구를 진행한 박정환 서울대 보라매병원 교수는 “의료진이 해석 가능한 딥러닝 모델이 이전에도 제시된 바 있지만, 복잡한 세포 간의 상호작용을 반영해 진단지표를 제안한 연구는 이번이 처음”이라며 “새 진단지표 발굴에 한 획을 그을 수 있을 것”이라고 기대했다.

이예린 기자 yrl@munhwa.com