분당서울대병원 연구진, 점액성 종양 시작된 장기 찾는 진단법 개발

김기동 분당서울대병원 산부인과 교수 연구진

김기동 분당서울대병원 산부인과 교수. /분당서울대병원

국내 사망 원인 1위는 암이다. 대부분 암은 조기에 발견하면 초기에 발견하면 높은 완치율을 보인다. 그러나 암이 처음 생긴 장기에서 다른 장기로 옮겨가는 전이가 생기면 치료가 어려워지고, 재발률도 높아진다. 바꿔 말하면 전이된 암이 어디서 시작됐는지 정확히 진단하고, 그에 맞는 항암제를 쓰면 환자의 완치율을 높일 수 있다.

분당서울대병원은 김기동 산부인과 교수가 이끄는 연구진이 지난해 11월 국제 학술지 ‘캔서 인포매틱스’에 인공지능(AI)을 이용해 전이된 점액성 종양이 처음 만들어진 장기를 찾는 진단법을 발표했다고 18일 밝혔다.

전이된 암을 치료하려면 종양을 발견한 장기가 아닌 암이 처음 시작된 장기를 알아야 한다. 가령 난소에서 채취한 암세포라도 발병 부위가 대장이라면, 난소암과는 다른 항암제를 써야 한다. 현재는 암의 발병 장기를 찾을 때 환자의 암세포를 채취해 세포의 모양, 분비물을 확인하는 방법을 사용한다.

그러나 암 조직이 단단한 종양 덩어리가 아닌 점액질로 이뤄진 ‘점액성 종양’에서는 표준 치료법을 쓰기 어렵다. 단단한 종양과 다르게 점액성 종양은 다른 장기에서 전이되더라도 세포 모양과 분비물에 차이가 없어 처음 암이 생긴 부위를 찾기 어렵기 때문이다. 실제로 난소에서 시작된 점액성 종양은 진단 정확도가 45% 수준에 그치는 것으로 알려졌다.

분당서울대병원 연구진은 세포 모양과 분비물 대신 리보핵산(RNA)으로 암이 처음 시작된 장기를 찾는 방법을 개발해 점액성 종양의 진단 정확도를 높였다. RNA는 암이 생긴 장기에 따라서 발현되는 형태가 달라 암의 진단에 활용할 수 있다.

연구진은 자궁경부암·자궁내막암·난소암·자궁암육종·췌장암·위암·대장암 등 장기 7곳에서 발생한 1960개의 암 세포 시료의 전사체 데이터를 인공지능(AI)에 학습시켰다. 전사체는 한 세포 안에 있는 모든 RNA다. 전사체 데이터를 학습한 AI를 이용한 점액성 종양의 진단 결과는 약 85.7%를 기록했다. 기존에 사용하던 진단법의 정확도보다 2배 높은 수치다.

이번 연구 결과를 의료 현장에 적용한다면 그동안 최적의 치료법을 찾지 못했던 점액성 종양의 치료가 효과를 높일 수 있을 것으로 기대를 모은다.

김 교수는 “암세포가 기원한 위치를 정확히 확인할 수 있다면 환자의 증상을 개선할 수 있는 치료 전략을 수립할 수 있다”며 “후속 연구를 통해 임상 현장에서 활용 가능한 검사법으로 발전시킬 계획”이라고 말했다.

참고자료

Cancer Informatics, DOI : https://doi.org/10.1177/11769351221135141

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