[헬스코리아뉴스 / 김동석] 인공지능으로 진행성 유방암 항암치료 반응을 조기에 예측할 수 있는 연구 결과가 나왔다.
한국원자력의학원(원장 김미숙)은 우상근ㆍ김현아 박사 연구팀이 국소 진행성 유방암으로 수술 전 항암치료를 받은 환자의 항암치료 반응을 인공지능(AI) 기술 중 딥러닝 기법을 이용해 조기에 예측할 수 있다고 4일 밝혔다.
암세포가 림프절이나 유방 내 다른 조직으로 전이된 국소 진행성 유방암은 재발과 전이의 위험이 높아 수술 전 항암치료를 하는 선행화학요법으로 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 시행하게 되고 진단 단계별 반복되는 영상 촬영과 이로 인한 항암치료 반응 평가 지연은 치료에 걸림돌이 돼왔다.
연구팀은 국소 진행성 유방암 환자군 56명을 대상으로 선행화학요법 전 PET/CT 및 MRI 촬영 영상 분석을 통한 선행화학요법 치료 반응 예측을 기존 전문의와 딥러닝 기법 이용으로 나눠 비교 분석 했다.
전문의가 영상 데이터를 분석 진단한 결과 선행화학요법 치료 반응 예측 정확도는 PET/CT 84%, MRI 61%로 확인됐다.
반면 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 특화된 알고리즘을 활용한 딥러닝 기법으로 선행화학요법이 잘 듣는 환자군과 잘 듣지 않는 환자군의 PET/CT 및 MRI 촬영 영상을 학습시킨 딥러닝 기반 인공지능 모델이 영상 데이터를 분석 진단했을 때 정확도는 PET/CT 97%, MRI 85%로 전문의가 분석했을 때보다 높았다.
이번 성과는 딥러닝 기법으로 국소 진행성 유방암 환자 선행화학요법 전 한번의 PET/CT 및 MRI 촬영만으로 종양의 크기와 범위 뿐 아니라 선행화학요법 후 치료 반응까지 조기에 예측해 환자의 편의성과 의료진의 조속한 치료 방향 설정에 도움을 줄 것으로 기대되고 있다.
우상근, 김현아 박사 연구팀의 이번 연구성과는 네이처 자매지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 지난 3일 온라인판에 게재됐다. [논문명: Early prediction of neoadjuvant chemotherapy response for advanced breast cancer using PET/MRI image deep learning]
연구팀은 “이번 연구결과를 통해 여성암 1위를 차지하는 유방암, 특히 치료가 어려운 난치성 유방암 환자의 생존율 향상을 기대한다”면서 “방사선 의학과 인공지능 기술을 접목한 다양한 임상연구로 국민 건강 증진에 앞장설 것이다”고 설명했다.
