삼성서울병원 연구팀이 조기 비소세포폐암(NSCLC) 환자의 재발 위험을 최대 1년 앞서 예측하는 인공지능 모델을 개발했다.
김홍관 삼성서울병원 폐식도외과 교수, 정현애 혈액종양내과 교수 연구팀 성과다. 이들은 조기 비소세포폐암 수술 환자의 임상·병리·검사 데이터(총 14,177명)를 종합해, 1년 이내 재발 가능성을 예측하는 인공지능 모델 '레이더 케어'를 개발했다.
비소세포폐암은 폐암 중 85%를 차지하며, 상대적으로 진행 속도가 완만하다. 환자의 약 35%는 조기 단계 환자로, 보통 수술로 치료하며 수술 후 3~6개월 간격으로 추적 검사를 받는다. 다만 같은 병기라 하더라도 환자 상태와 종양 특성에 따라 재발 위험에 차이가 나는 편이다.
연구팀은 레이더 케어를 통해, 환자를 저위험군(0.3점 이하), 중간위험군(0.3점 초과 0.6점 이하), 고위험군(0.6점 초과)으로 1년 이내 재발 위험을 수치화했다. 연구에 따르면 폐암 병기와는 별개로 레이더 점수가 높은 고위험군은 1년 이내 재발률이 10%로 나타났고, 중간위험군에서는 5%, 저위험군에서는 1%였다. 저위험군에 비해 중간위험군은 재발이나 사망 위험이 3.59배, 고위험군은 9.67배 높았다.
레이더 점수가 낮아지면 재발률이 함께 떨어지는 경향도 확인됐다. 1기 병기 환자라도 레이더 점수가 높으면 3기 환자보다 재발률이 높을 수 있고, 3기 환자라도 레이더 점수가 낮으면 반대로 재발 가능성이 매우 낮았다는 설명이다.
이를 토대로 연구팀은 수술 직후 레이더 점수와 추적 기간의 변화 양상에 따라 환자를 분류하고 맞춤형 치료 전략을 제시했다. 점수가 지속적으로 높은 환자는 재발 위험이 커 적극적으로 치료하고, 시간이 지나 점수가 낮아진 환자는 치료 기간 단축도 고려할 수 있다고 덧붙였다.
해당 AI는 수술 시점에 입력한 기초 자료만으로도 모델 성능(AUC) 0.823을 기록했다. 수술 후 추적 검사 결과를 추가하면 0.854까지 높아졌다.
정현애 교수는 "우리나라 폐암 환자의 34.6%가 초기에 진단받지만, 여전히 5년 생존율은 36.8%에 불과하다"면서 "기존 병기 분류만으로는 환자의 예후를 정확히 예측하기 어려운 탓으로, 이번에 개발한 모델이 환자에게 더 유리한 치료 방향을 정하는 데 도움이 될 것으로 기대한다"고 말했다.
김홍관 교수는 "어떤 전략을 세우느냐에 따라 같은 병기라도 치료 결과가 달라지는 걸 보면서 고민한 결과인 만큼 더 많은 환자들이 안심하고 건강을 회복하는데 소중히 쓰일 것이라고 생각한다"고 말했다.
이번 연구는 미국임상종양학회 학술지 'JCO Precision Oncology' 최근호에 실렸다.
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