국가암등록통계에 따르면 간암은 전체 암 발생의 5.3%로 발생률은 7위로 낮지만 사망률은 2위로 높다.
특히 5년 생존율이 크게 낮아 조기 발견이 환자 생존에 큰 요소기 때문에 높은 정확도를 갖는 조기진단 마커 개발이 필요하다.
현재 사용 중인 혈액검사 지표 ‘알파태아단백(AFP)’은 간암환자에서 높게 나타나지만, 간경변 등 다른 간질환에서도 수치가 상승할 수 있어 보다 신뢰성 높은 진단 기술이 요구되고 있다.
AI 학습모델로 간암 정밀 진단
한국생명공학연구원(이하 생명연)이 디지털바이오와 인공니능(AI) 융합기술로 간암 비침습 조기진단 기술을 개발했다.
이 기술은 간암 초기단계를 높은 정확도로 판별할 수 있어 조기 치료 가능성을 크게 높일 것으로 기대된다.
생명연 김대수·한태수 박사팀과 경북대 허근 교수팀은 공동연구로 혈액 속 초미세 입자 엑소좀에 들어 있는 마이크로RNA(miRNA)를 분석, 이를 인공지능(AI)으로 결합해 간암을 조기에 정확하게 진단하는 기술을 개발했다.
엑소좀은 세포에서 분비하는 나노사이즈 소포체로, 내부에 단백질, DNA, RNA 등 다양한 정보를 담고 있어 혈액을 타고 멀리 떨어진 장기까지 이를 전달하는 역할을 한다.
간암이 발생하면 엑소좀 내 miRNA의 종류와 양이 변한다.
연구팀은 간 질환이 단계별로 진행되는 동물모델을 만들어 실제 사람 환자의 혈액샘플과 비교한 결과 간암에서 많이 나타나는 엑소좀 miRNA 8종을 를 찾아냈다.
이들 miRNA는 간암 환자 혈액에서 건강인이나 간경변 환자보다 뚜렷하게 증가했다.
이에 연구팀은 발견한 8종의 miRNA와 기존 알파테아단백(AFP) 수치를 함께 인공지능(AI)에 학습시켜 ‘다중 바이오마커 기반 진단모델’을 개발했다.
연구팀이 개발한 진달모델 실험 결과 정상 대 간암, 간경변 대 간암, 초기 간암 대 정상 및 간경변을 95~100% 정확도로 구분하는 데 성공했다.
이번 성과는 엑소좀 miRNA를 간암 조기진단 지표로 확립하고 AI 기반 다중 바이오마커 모델의 임상적용 가능성을 입증해 향후 다른 암종 진단과 맞춤형 건강검진으로 확장이 가능하다는 점에서 높은 학문적·산업적 가치를 갖는다.
한 박사는 “이번 성과는 비침습적 혈액 기반 액체생검 데이터를 활용함으로써 환자 부담을 최소화하고 임상 현장에서 실제로 적용가능한 조기진단시스템 구축 기반을 마련한 것”이라며 “기존의 낮은 민감도, 질환단계 구분의 어려움, 침습 진단의 한계 등을 효과적으로 보완했다”고 설명했다.
이어 “이번에 개발한 임상적용형 통합 AI 진단모델은 실제 임상현장에서 간암을 조기에 진단할 수 있어 생존율을 높이는 데 기여하고, 향후 다양한 질병 진단으로 확장될 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
한편, 이번 연구는 지난 6월 26일 국제학술지 ‘Cancer Communications(IF 24.9)’ 온라인에 게재됐다.
(논문명 : A serum exosomal microRNA-based artificial intelligence diagnostic model for highly accurate detection of hepatocellular carcinoma / 교신저자 : 김장성·허근·김대수·한태수 박사 / 제1저자 : 황진성·이수기·김경화 박사)
