인공지능(AI) 계산모델 구축, 폐암환자에게 큰 도움 될 수 있기를 기대

최근 다트머스대학의 폐암 연구진이 국립암연구소(National Cancer Institute, NCI)의 150만 달러 연구지원금으로 환자 맞춤형 암 치료법 개선 목적의 인공지능(AI) 접근법을 개발·검증하고 있다고 밝혀 폐암환자들은 물론, 폐암 치료법 개선을 연구중인 의료분야 관계자들의 큰 관심을 끌고 있다.

4년 동안 국립암연구소(NCI)의 지원을 받는 연구진은 특히, 폐암환자의 90% 를 차지하는 비소세포성폐암(non-small cell lung cancer, NSCLC)에 초점을 맞 추게 되는데, 비소세포성폐암(NSCLC) 환자들의 대부분은 알 수 없는 이유로 치료 첫 해 안에 표적치료에 대한 내성을 갖게 되는 것으로 알려졌다.

연구진은 체세포 돌연변이가 이러한 환자들의 다양한 약물치료 민감도에 영 향을 미치며 최상의 표적치료법을 선택하는 데 중요한 요소로 작용하고 있 다는 것을 알고 있다.

하지만, 최선의 치료법을 발견하기 위한 방법들을 개선할 필요가 있다는 것 이 연구진의 설명이다.

이에 다트머스대 노리스코튼암센터(Norris Cotton Cancer Center)의 컴퓨터 과학자이자 연구진의 리더인 사에드 하산푸어 박사는 미리 준비된 성명을 통해 "현재로서는 폐암환자의 생애 의료기록과 체세포 돌연변이 및 표적치료 반응정보를 연결하는 계산방법이 없다"고 밝혔다.

이와 관련해 하산푸어 박사는 이전에 건강관리 분야에서 특히, 암 치료법 인 공지능(AI)에 초점을 맞춘 연구논문을 발표했는데, 숙련된 병리학자뿐만 아 니라 인공지능(AI) 심층신경망도 종양패턴과 폐 선암종(腺癌腫) 하위유형을 등급으로 나누어 분류할 수 있다는 것을 발견했다.

또한 하산푸어 박사는 이 발표에 근거해 ‘기계학습’(machine learning)이 폐암 의 표적치료법 개선을 위한 "임상소견과 병리소견 사이의 관계 그리고 환자 의 유전적 프로파일과 약물저항성 사이의 관계" 둘 다를 보여줄 수 있기를 희망하고 있다.

한편, 하산푸어 박사는 "정밀 암치료에서는 표적치료법에 대한 높은 저항성을 확인하는 것조차 비소세포성폐암(NSCLC) 환자에 대한 '최상의' 치료전략 선택과 그 민감도에 중요한 영향을 미친다"고 지적한다.

하산푸어 박사가 이끄는 연구진은 “우리는 정보를 추출하고 표적치료법에 저 항성을 가지고 있는 환자의 체세포 돌연변이를 식별하는 데 사용될 수 있는 인공지능(AI) 계산모델을 개발하고 검증할 것”이라며 “이 인공지능(AI) 계산 모델은 폐암종양이 어떻게 발전하고 또 치료에 어떻게 반응하는지에 대해 더 많은 것을 밝혀줄 수 있을 것이다”라고 말했다.

또한 하산푸어 박사는 "우리의 전체적인 목표는 비소세포성폐암(NSCLC) 종 양의 병리보고서와 전자의료기록으로부터 가용한 데이터를 모두 사용해 임 상치료가 가능한 체세포 돌연변이 비소세포성폐암(NSCLC) 환자를 식별하고 표적치료법에 대한 반응을 예측하기 위한 계산모델을 구축하는 것"이라고 말 했다.

이어 그는 "병력 및 가족력, 인구통계 및 흡연상태와 같은 의료기록 관련 정 보와 함께 비소세포성폐암(NSCLC) 세포와 조직의 병리학적 발견이 이 목표를 달성할 수 있도록 도와주는 신뢰할만한 지표가 될 것으로 생각한다"고 덧 붙였다.

이렇듯 인공지능(AI)을 활용한 비소세포성폐암(NSCLC) 환자 체세포 돌연변 이와 표적치료법에 대한 반응관계 예측 계산모델 구축이 비소세포성폐암 (NSCLC) 종양을 가진 폐암환자에게 빠른 시일 안에 큰 도움이 될 수 있기를 기대해 본다. 

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