암 생존율을 좀 더 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 기술이 국내에서 개발됐습니다.서울대 전기정보공학부 권성훈 교수가 서울대 의대 문경철·박정환 교수와 공동 연구를 통해 개발한 '암 진단 지표'입니다.
간단히 말해서, 암 조직 안에 있는 암 세포와 면역 세포 간의 거리, 분포도 등을 분석해 생존율을 예측하는 기술입니다.
암 조직 내 세포 간 네트워크 (서울대 권성훈 교수 연구진 제공)
미국의 암 환자 5,000명의 암 조직을 분석한 결과, 생존율이 높은 환자들에게서 공통적인 특징을 발견했습니다. 암 세포와 면역 세포가 비교적 가까이 있고, 이들 세포를 연결했을 때 일정한 패턴이 만들어졌다는 점입니다.
면역 세포는 암이 발병한 환자에 몸에서 자연스러운 면역 반응으로 생기거나 면역 치료로 생성됩니다. 면역 세포가 암 조직에 얼마나 잘 침투해 들어가느냐가 암 치료의 중요한 지표 중 하나인데요. 면역 세포가 암 세포 주위에서 암 세포의 활동을 얼마나 잘 억제하느냐가 암의 진행을 결정짓는 것이라고 볼 수 있습니다.
결국, 핵심은 암 세포와 면역 세포의 거리가 생존율에 영향을 미친다는 겁니다(다만, 예외적으로 면역 세포와 암 세포가 떨어져 있을 때 생존율이 높아지는 암 종류도 있기는 합니다).
암 세포와 면역 세포를 연결한 네트워크 (서울대 권성훈 교수 연구진 제공)
연구진은 지하철 노선도처럼 암 세포와 면역 세포를 연결해 커다란 네트워크를 구축했습니다. 이를 '암 세포 네트워크'라고 이름 붙였는데요.
이 네트워크를 인공지능 딥러닝 기술로 여러 패턴을 학습시키면, 이를 기반으로 암 환자의 생존율을 예측할 수 있습니다. 암의 모양만을 보고 암 조직을 진단하고 생존율을 예측해왔던 기존 진단 방식보다 정확성을 더 높일 수 있게 된 겁니다.
특히 복잡한 세포 간의 거리를 통한 상호작용을 반영해 생존율을 진단한 연구는 이번이 처음입니다.
연구진은 세포 간의 상호작용을 통해 암의 위험도를 판단한 이번 모델이 암 진단 지표 발굴에 한 획을 그을 수 있을 것이라며 기대감을 전했습니다.
이번 연구는 한국 시각으로 오늘(19일) 의생명공학 분야 최고 권위의 국제 학술지인 '네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)'에 게재됐습니다.
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