5년 앞 내다보는 AI 등장…젊은 유방암 환자도 재발 걱정 덜었다

서울대·강남세브란스·삼성서울병원 공동 연구
폐경 전 ER 양성·HER2 음성 유방암 환자 분석
젊은 유방암 환자의 지연 재발 예측 모델 첫 개발

클립아트코리아

한국에서 유독 발병률이 높은 젊은 유방암 환자의 5년 후 재발 위험을 예측할 수 있는 인공지능(AI)이 국내 의료진에 의해 개발됐다.

유재민 삼성서울병원 유방외과 교수와 이한별 서울대병원 유방내분비외과 교수, 안성귀 강남세브란스병원 유방외과 교수, 권선영 부산대 교수 공동 연구팀은 2000년부터 2011년까지 에스트로겐 수용체(ER) 양성이면서 인간 표피 성장인자 수용체2(HER2) 음성인 유방암으로 진단돼 수술을 받았던 45세 이하의 환자 중 5년간 재발이 없었던 1701명을 분석해 재발 위험 예측 모델을 개발했다고 10일 밝혔다.

유재민(왼쪽부터) 삼성서울병원 유방외과 교수, 이한별 서울대병원 유방내분비외과 교수, 안성귀 강남세브란스병원 유방외과 교수, 권선영 부산대 교수. 사진 제공=각 기관

유방암은 ER, HER2 외에도 프로게스테론 수용체(PR) 등 3가지 수용체의 발현 정도에 따라 종류가 나뉜다. ER 양성이고 HER2 음성인 유방암은 전체 유방암의 60~75%를 차지하는 가장 흔한 유형이다. 초기 치료 성적이 좋지만 수술 후 5년이 지나도 재발이 지속적으로 발생하는 특성이 있다. 호르몬 치료를 받아도 병기에 따라 20년간 누적 재발률이 최대 40%에 달할 수 있어, 장기간 추적 관찰이 중요하다. 기존에 고령 환자의 지연재발 예측모델은 있었으나 젊은 유방암 환자의 5년 이후 재발 위험을 예측하는 모델은 없었다.

분석에 따르면 전체 1701명 가운데 108명(6.3%)은 수술 후 5~10년 사이에 원격 전이 형태의 재발을 겪었다. 연구팀은 환자의 나이, 종양 크기, 림프절 전이 개수, 핵 등급, 조직학적 등급, PR 상태, 항암치료 및 난소기능억제 여부 등 임상에서 쉽게 얻을 수 있는 8개 변수만을 활용한 AI 기반 머신러닝 모델을 개발했다. 해당 모델을 활용해 계산한 재발 확률을 기준으로 환자를 저위험군과 고위험군으로 나눈 결과 고위험군은 저위험군에 비해 재발 위험이 7.36배나 높았다. 다만 고위험군에서 5년 이후에도 호르몬 치료를 연장한 환자는 연장하지 않은 환자에 비해 재발 위험이 68%나 감소했다. 반면 저위험군에서는 연장 호르몬 치료의 효과가 크지 않았다. 아직 폐경을 겪지 않은 젊은 유방암 환자를 상대로 지연 재발 예측 모델 개발에 성공한 첫 사례다.

안 교수는 “젊은 유방암 환자는 치료 후 수십 년을 더 살아가야 하기 때문에 지연 재발 예측이 매우 중요하다”며 “호르몬 치료를 연장했을 때 발생 가능한 부작용이 많으므로 사전에 위험도를 정밀하게 예측하고 연장 여부를 결정하는 것이 매우 중요하다”고 말했다.

연구팀은 해당 모델을 실제 임상에 적용해 개별 환자에게 맞춤형 치료를 제공할 예정이다. 현재 확보한 임상정보에 온코프리(Oncofree) 검사를 활용한 유전정보를 더해 한층 정교한 지연 재발 예측 모델을 개발하고 있다. 온코프리는 암수술 환자의 혈액에 떠다니는 순환종양DNA(ctDNA) 유무를 토대로 재발 위험을 예측하는 방식이다.

이번 연구를 주도한 유 교수는 “쉽게 구할 수 있는 임상 정보만으로 예측 가능한 만큼 전 세계 어디서나 활용할 수 있다”며 “보다 많은 의료진이 사용할 수 있도록 온라인 버전을 개발 중”이라고 말했다.

이번 연구는 국립암센터 암정복연구사업의 지원으로 진행됐으며, 유방암 분야 권위 있는 국제학술지 브레스트(The Breast) 최신호에 실렸다.

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안경진 의료전문기자 realglasses@sedaily.com