[정부의 정책]한국원자력의학 연구팀, AI로 소아 골육종 치료반응, 전이 예측도 높여..

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[정부의 정책]한국원자력의학 연구팀, AI로 소아 골육종 치료반응, 전이 예측도 높여..

한국원자력의학원의 연구팀이 소아 골육종 환자의 수술 전 항암치료 반응 및 전이를 보다 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 기계학습(Machine Learning)모델을 개발했습니다.


이번 연구는 원자력연구개발사업으로 진행한 ‘인공지능 기술 활용 방사선 및 항암치료 반응 예후예측 의료기술 개발’의 일환으로 수행되었습니다.


골육종은 뼈 성장이 왕성한 소아 청소년기에 많이 발생하는바 재발을 줄이기 위하여 우선 보조적 항암치료를 시행한 후 수술로 종양을 제거합니다.


기존에는 주로 유전자 정보와 진단 영상(양전자방출단층촬영, PET/CT)을 분석함으로써 항암치료 반응 및 전이를 예측해 왔습니다. 그러나 유전자 분석법은 오랜 시간이 소요되고 검체 채취 영역에 따라 결과가 다르게 나타날 수 있으며, 양전자방출단층촬영(PET/CT)은 빠른 분석은 가능하지만 암세포에 대한 정보의 양이 적어 정확도가 낮아지는 문제점이 있었습니다.


그리하여 연구팀은 소아 골육종 환자 52명을 대상으로 하여 선행화학요법(수술 전 실시하는 항암치료) 전 기존의 방법과 더불어 기계학습 모델을 이용한 방법을 활용하여 항암치료 반응 및 전이 예측 정확도를 비교 분석했습니다.


이번 연구를 통해 분석 결과, 기존 골육종에 많이 발현되는 유전자(Ki-67 및 Ezrin) 정보 및 양전자방출단층촬영 영상을 각각 분석하는 방법을 시행했을 경우 항암치료 반응 및 전이 예측 정확도는 유전자 정보 분석법은 53%, 양전자방출단층촬영 영상은 71%로 확인되었습니다.


반면, 유전자(Ki-67 및 Ezrin) 정보 및 양전자방출단층촬영(PET/CT) 영상을 융합 분석한 결과를 학습시킨 인공지능 기계학습 모델은 항암치료 반응 및 전이 예측 정확도가 85%로 확인되었습니다.


이번 연구는 골육종에서 발현되는 특정 유전자 정보와 양전자방출단층촬영(PET/CT) 영상을 융합 분석하는 기계학습 모델을 개발함으로써 항암치료 반응 및 전이 예측도를 높인것은 물론 암 치료효과 증진을 위한 인공지능 프로그램의 임상활용 가능성을 열었다는 점에서 큰 의미가 있습니다.


이번 연구결과를 통해 치료가 어려운 난치성 소아 골육종 환자의 생존율 향상이 기대되며, 유전 공학 및 방사선의학에 인공지능 기술을 접목한 다양한 임상연구가 확대될 것으로 전망됩니다.