아주대병원 "CT 영상 기반, EGFR 돌연변이 예측 모델 개발"

허재성 교수팀, 비소세포폐암 비침습적·편리한 방법 확인

[수원=뉴시스] 박종대 기자 = 국내 의료진이 비소세포폐암에서 CT 영상 기반 딥러닝(AI)·라디오믹스를 활용한 'EGFR 유전자 돌연변이' 예측 모델을 개발했다.

7일 아주대병원 방사선종양학과 허재성 교수팀에 따르면 기술적인 어려움과 높은 비용이 수반되는 'EGFR 유전자 돌연변이 검사' 문제를 극복하기 위해 비침습적이고 편리한 검사방법을 고안했다. 이번 연구에는 김선화 연구원도 참여했다.

연구팀은 이번에 개발한 예측 모델은 비소세포폐암 환자 1280명의 치료 전 CT 영상·임상 데이터에 딥 러닝과 라디오믹스 기법을 적용했다.

환자의 CT 영상에서 추출한 종양의 특징과 환자의 임상 정보와의 결합을 통해 환자의 EGFR 유전자 돌연변이 유무 확인이 가능하다.

연구팀은 이번 예측 모델의 성능 평가를 위해 내부 데이터를 비롯해 외부기관 환자 433명의 데이터를 적용해 평가했다. 평가 지표는 딥 러닝 모델의 대표적인 평가 지표인 AUC를 사용했다.

그 결과, AUC 점수가 1점 만점 기준으로 내부 데이터 검증의 경우 약 0.80, 외부 데이터 검증은 0.77 등 우수한 결과를 나타냈다.

또 딥 러닝 모델을 제외한 라디오믹스(CT 영상)·임상 특징만을 적용해 평가한 결과, 내부 검증에서 AUC 0.71, 외부 검증 시 0.67가 나오는 등 다소 정확도가 떨어지는 것을 확인했다.

이를 통해 딥 러닝이 예측률을 높이는 데 중요한 역할을 수행한다는 점을 확인했다. 이번 연구는 국제 학술지 사이언티픽 리포트(Scientific report) 1월호에 실렸다.

허 교수는 "CT 영상을 활용한 유전자 검사 방법은 재현이 가능하고 비침습적"이라며 "간단하게 돌연변이 확인이 가능해 비소세포폐암의 조기 발견과 개인 맞춤형 치료 전략을 수립할 수 있다"고 말했다.

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