국내 연구진이 전이된 간암 환자의 예후와 생존율을 정확히 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

가천대 길병원 영상의학과 최승준 교수팀이 인공지능 기반 기계 학습 '라디오믹스 모델'을 활용해 대장암 간전이(colorectal liver metastases, CRLM) 환자의 치료 반응과 생존율을 예측할 수 있는 모델을 개발했다.

기존 대장암 간전이 환자의 치료 반응은 '고형 종양 반응 평가 기준(RECIST 1.1)'에 따른다. 이는 주로 종양 크기의 변화만을 중심으로 평가기 이뤄진다. 따라서, 종양 크기를 제외한 종양 내부의 복잡한 변화를 충분히 반영하지 못하는 한계점이 존재했다.

이번에 최승준 교수팀이 개발한 '라디오믹스 모델'은 종양의 미세한 변화를 분석하고, 종양의 반응을 보다 정밀하게 살펴볼 수 있다. 또 이를 통해 환자의 생존율도 정확하게 예측할 수 있게 됐다. 이 모든 과정은 정량화된 MRI 데이터를 바탕으로 기계 학습 알고리즘을 통해 분석해 이뤄진다.

연구 대상은 표적 항암치료를 받은 외과적 절제 수술이 불가능한 소규모 대장암 간전이 환자 집단을 대상으로 이뤄졌다. 연구 방법은 치료 전후로 MRI 촬영을 총 3회 진행하는 것으로 이뤄졌다.

분석 결과, 라디오믹스 모델의 종양 반응 예측 정확도는 76.5%로 나타났으며, 진단 성능을 평가하는 지표인 곡선하면적(AUROC, Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve) 값은 0.857(95% 신뢰구간: 0.6050.976, P