췌장암 ‘간 전이’ 초기에 잡는다…혈액 기반 예측 ‘AI 모델’ 개발

국내 연구팀, 환자 2657명 혈액 데이터 분석
간 전이 위험 예측하는 AI 모델 ‘LiMPC’ 개발
‘고위험’으로 예측한 환자 81% 실제 간 전이
추가 검사·장비 없이 위험도 평가할 수 있어

세브란스병원은 췌장암 환자의 혈액검사를 기반으로 초기 간 전이 위험을 예측하는 AI 모델을 개발해 활용 가능성을 확인했다. 클립아트코리아

혈액으로 췌장암 환자의 초기 간 전이 여부를 판별할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 

세브란스병원 소화기내과 이희승 교수 연구팀은 23일 췌장암 환자의 혈액검사를 기반으로 초기 간 전이 위험을 예측하는 AI 모델을 개발해 활용 가능성을 확인했다고 밝혔다. 

췌장암 환자의 상당수는 이미 다른 장기에 전이된 상태에서 진단된다. 특히 간 전이는 수술 진행 여부와 예후를 결정하는 데 중요한 요소인데, 컴퓨터단층촬영(CT)이나 자기공명영상 (MRI) 같은 기존 영상검사로는 작은 간 전이를 발견하지 못하는 한계가 있었다. 

이에 연구팀은 췌장암 환자 2357명의 진단 시점 혈액검사 데이터를 분석해 AI 모델 ‘LiMPC’(림피시)를 개발했다. 이 모델은 췌장암 진단 시 일상적으로 시행하는 혈액검사의 데이터를 활용해 추가 검사나 장비 없이도 위험도를 평가할 수 있도록 한 것이 특징이다. 

LiMPC 모델은 실제 간 전이가 있는 환자 중 약 81%를 고위험군으로 예측했다. 클립아트코리아

연구팀은 이러한 LiMPC 모델을 강남세브란스병원과 용인세브란스 병원을 포함한 국내 5개 의료기관 환자 272명을 대상으로 검증했다. 

그 결과 초기 간 전이 위험을 구분하는 민감도는 0.81로 집계됐다. 이는 실제 간 전이가 있는 환자 중 81%를 고위험군으로 예측했다는 의미다. 다시 말해 간 전이가 발생한 환자를 비교적 높은 비율로 찾아낼 수 있음을 나타낸다. 또 간 전이 위험이 낮은 환자를 가려내는 음성 예측도도 0.87로, LiMPC 모델이 저위험이라고 판단한 환자 중 87%는 실제로 간 전이가 없었다. 

연구팀은 이같은 결과를 통해 LiMPC 모델이 기존 영상검사로 확인이 어려운 간 전이 위험 평가의 보조적인 수단으로 활용될 것으로 내다봤다. 더 나아가 이 모델이 고가의 장비 없이도 작동하기 때문에 대형 병원뿐 아니라 의료환경이 제한된 지역에서도 의료진이 쉽게 사용할 수 있을 것으로 기대했다. 

연구 결과는 국제 학술지 ‘BMC Cancer’ 최신호에 실렸다.