인공지능으로 ‘진행성 침샘암 환자’ 생존 예측한다

[아이뉴스24 정종오 기자] 인공지능(AI)을 이용해 구경부암의 하나인 진행성 침샘암의 생존 예측 모델을 연구한 결과가 나왔다. 현재까지 조직병리학적 단계에 따라 예후를 예측한 연구는 많았다. 암 환자의 나이, 성별, 치료법 등 다양한 임상적 특성을 고려한 생존 예측 모델 연구는 처음이다.

이영찬 강동경희대병원 이비인후과 교수팀(이영찬, 김태훈 교수)이 머신러닝 기법을 이용해 침샘암의 생존 예측 모델을 연구해 이중 가장 높은 예측과 낮은 오차를 보인 모델을 확인했다. 이를 통해 앞으로 침샘암을 비롯한 두경부암 환자의 맞춤형 치료에 도움이 될 것으로 보인다.

침샘암은 주타액선(침샘)과 소타액션(침샘)에서 발생하는 악성 종양을 말한다. 머리에서 가슴 윗부분까지의 영역에서 발생하는 두경부암 중 하나다. 침샘 자체가 귀밑, 혀밑, 턱밑부터 비강, 볼 점막, 구개, 혀를 비롯해 인두와 기관지까지 퍼져있어 다양한 부위에서 발생할 수 있다.

보통 초기 통증이나 증상이 없는데 주타액선에서 발생한 경우 발생 부위에 덩어리가 생길 수 있다. 악성이 심한 경우 안면신경이나 혀가 마비되기도 한다. 저악성도의 경우 국소 수술만으로 치료가 가능하다. 고악성도인 경우에는 방사선치료까지 동반해야 한다.

이영찬 교수팀은 미국국립암연구소에서 제공하는 암환자 빅데이터(Surveillance Epidemiology and End Result. SEER data)를 바탕으로 머신러닝(Machine learning) 기법을 이용한 생존예측모델 연구를 진행했다.

2004년부터 2016년까지 총 607명을 대상으로 연구를 진행했다. 암환자 빅데이터(SEER data)에는 진단할 때 나이, 성별, 인종은 물론 T직학적 분화도, 종양의 크기, 치료 방법, 생존기간 등이 포함돼 있다.

머신러닝은 인공지능의 한 분야로 기계학습이라고 부른다. 주어진 데이터로부터 패턴이나 특성을 학습해 새로운 데이터에 대한 작업을 수행할 수 있도록 하는 알고리즘 과 관련 분야를 일컫는다.

이영찬 교수는 “이번 연구를 통해 환자 개별 임상정보가 적용돼 실제적 생존 예측을 확인할 수 있는 기틀이 마련됐다”라며 “이를 통해 환자 개개인에게 맞는 맞춤형 치료 구현에 도움이 될 것으로 생각된다”고 말했다.

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