가천대 길병원은 최승준 영상의학과 교수팀이 대장암 간전이 환자의 치료 반응과 생존율을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 31일 밝혔다.

기존 대장암 간전이 환자의 치료 반응은 ‘고형 종양 반응 평가 기준’에 따른다. 이는 주로 종양 크기의 변화만을 중심으로 평가가 이뤄진다.

이로 인해 종양 크기를 제외한 종양 내부의 복합한 변화를 충분히 반영하지 못하는 한계점이 존재했다.

최 교수팀이 개발한 ‘라디오믹스 모델’은 종양의 미세한 변화를 분석하고, 종양의 반응을 보다 정밀하게 살펴볼 수 있어 환자의 생존율도 정확하게 예측할 수 있다.

이 모든 과정은 정량화된 MRI 데이터를 바탕으로 기계 학습 알고리즘을 통해 분석된다.

앞서 최 교수팀은 표적 항암치료를 받은 외과적 절제수술이 불가능한 소규모 대장암 간전이 환자 집단을 대상으로 연구를 진행했다.

치료 전후로 MRI 촬영을 3회 진행한 결과 라디오믹스 모델의 종양 반응 예측 정확도는 76.5%로 나타났다.

또 라디오믹스 모델이 예측한 종양 반응 결과를 바탕으로 환자의 생존율을 분석한 결과 질병 진행이 없는 그룹으로 분류한 환자군의 중앙 전체 생존 기간은 17.5개월로 확인됐다.

반면 질병 진행이 있는 그룹의 중앙 생존 기간은 14.3개월로 조사됐다. 이로써 라디오믹스 모델을 바탕으로 한 환자의 생존율 분석도 정확히 이뤄진 것으로 나타났다.

최승준 교수는 “이번 연구는 AI 기반 라디오믹스 모델이 대장암 간전이 환자의 치료 반응을 조기에 예측할 가능성을 제시한 것”이라며 “향후 대규모 연구를 통해 모델을 더욱 정교화하고 맞춤형 치료 전략을 수립하는 데 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.

[ 경기신문 / 인천 = 박지현 기자 ]