난소암 백금 치료 반응 예측 가능한 AI 개발

우수한 성능으로 환자 예후 세부적 구분 가능

의과대학 박은향 교수(병리학)가 고등급 장액성 난소암에서 병리 이미지만으로 백금 기반 치료 결과를 예측하는 AI를 개발해 그 효과를 확인했다. 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈’(Nature Communications, IF 16.6)에 게재됐다. 

‘고등급 장액성 난소암’(high-grade serous ovarian cancer, HGSOC)은 가장 흔한 난소암 유형이다. 1차 치료 방법 중 하나로는 항암 효과를 지닌 성분인 백금(Platinum)을 기반으로 한 항암제의 사용이 있다. 기존에는 난소암의 분자 바이오마커(BRCA, Homologous Recombination Deficiency·HRD status)를 이용해 치료 예후를 예측했다. 하지만 백금 기반 치료는 장기 생존을 보이는 환자가 20%에 그친다는 한계가 있었다. 또한 치료 부작용도 존재해 치료 반응을 정교하게 예측할 수 있는 시스템을 필요로 했다.

이에 박은향 교수는 조직병리학 이미지로 HGSOC의 백금 기반 치료 반응을 예측할 수 있는 AI를 개발하고 그 유효성을 확인했다. AI는 난소암의 생물학적 현상을 이미지로 인지해 반응성을 예측한다. AI는 세브란스병원과 함께 외부 병원 환자의 치료제 반응이 좋은 그룹과 나쁜 그룹을 분류하는 데 성공했다. 분류 결과, 두 그룹은 RNA 유전자 등에서 상당한 차이를 보였다. 좋은 예후 그룹에서는 면역반응 관련 유전자 경로가 상향 조절된 반면, 나쁜 예후 그룹에서는 세포외 기질 관련 경로가 상향 조절돼 있었다. 또한, 분류 결과는 기존 바이오마커보다 우수한 성능을 자랑했다. AI와 함께 바이오마커를 조합 시 환자 예후를 세부적으로 구분이 가능했다. 

박은향 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 병리 AI는 우수한 성능으로 난소암 환자의 백금 기반 항암치료 반응성을 예측해냈다.”며 “향후 난소암 환자의 치료 가이드라인을 제시하고 환자 예후를 증진시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.”고 말했다.