새로운 연구에 따르면, 새롭게 개발된 AI가 생명을 위협하는 소모증후군(Wasting Syndrome)에 걸릴 위험이 있는 암 환자를 예측할 수 있는 것으로 나타났다.
악액질(Cachexia)이라고 불리는 이 증후군은 모든 암 관련 사망의 약 20%를 차지하는 것으로 알려지고 있다.
악액질은 칼로리를 보충해도 영양학적으로 비가역적인 체질량의 소실이 이루어지는 전신적인 영양 부족 상태를 의미하며, 영양소의 이용이나 대사가 제대로 이루어지지 않는 '영양 불균형 상태'를 말한다.
미국 국립암연구소에 따르면 정확한 원인은 규명되지 않고 있지만 소모증후군에서는 염증, 암 대사 증가, 인슐린 저항성, 호르몬 변화가 원인으로 추정된다.
악액질은 영양 섭취만으로는 회복될 수 없으며, 약물 치료가 필요하다. 악액질은 일단 시작되면 회복하기 어려우며, 진행성 암 환자에게 가장 흔하게 나타난다.
수석연구원인 미국 사우스 플로리다대학교의 Sabeen Ahmed 박사는 보도 자료에서 "암 악액질은 많은 암 환자에게 영향을 미치는 심각한 합병증으로, 전신 염증, 심각한 근육 소모, 극심한 체중 감소가 특징이다. 암 악액질을 조기에 발견하면 생활 습관과 약물적 개입이 가능해져 근육 소모를 늦추고, 대사 기능을 개선하고, 환자의 삶의 질을 향상시키는 데 도움이 된다."라고 밝혔다.
Ahmed 박사는 "그러나 현재 암 악액질을 탐지하는 방법은 임상적 관찰, 체중 감소 역치, 간접적 바이오마커에 의존하는데, 이는 종종 일관성이 없고 주관적이며 질병 진행이 너무 늦은 시기에 탐지된다."라고 지적했다.
새로운 연구에서 연구진은 영상 스캔과 임상 데이터를 기반으로 악액질 위험을 추정하는 AI 프로그램을 훈련시켰다.
AI는 먼저 CT 스캔을 검사하여, 사람 신체의 근육량을 평가한 다음 다른 데이터를 사용하여 환자의 악액질 위험을 판단하도록 했다.
그 결과 환자의 인구통계학적 정보, 체중, 키, 암 단계와 함께 영상 스캔 데이터를 입력했을 때 AI가 77%의 사례에서 악액질을 정확하게 식별했다.
연구팀은 “실험실 결과를 추가하면 정확도가 81%로 증가하고, 의사의 임상 기록을 포함하면 정확도가 85%로 증가했다. 이러한 평가를 통해 AI가 췌장암, 대장암, 난소암 환자의 생존 확률을 더 정확하게 예측할 수 있었다.”고 밝혔다.
연구 결과 AI가 근육을 평가한 결과는 전문 방사선과 의사가 계산한 결과와 평균 약 2.5% 차이가 있는 것으로 나타났다.
Ahmed 박사는 "2.48%의 중앙값 차이는 평균적으로 모델의 골격근 측정값이 전문 방사선과 의사의 측정값과 매우 가깝다는 것을 나타내며, 이는 AI 기반 접근 방식의 높은 신뢰성을 보여준다."라고 설명했다.
이번 연구 결과는 최근 미국 시카고에서 열린 미국 암 연구협회 연례 회의에서 발표되었다.
[노용석 기자] ys339@daum.net
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