작은 간 전이 놓치는 기존 영상 검사 한계 보완 기대

채혈로 췌장암 환자의 ‘초기 간 전이’를 판별하는 AI가 개발됐다.

세브란스병원 소화기내과 이희승 교수, 내과부 고여경 전공의 공동 연구팀은 췌장암 환자의 혈액을 기반으로 초기 간 전이 위험을 예측하는 AI를 개발해 활용 가능성을 확인했다고 23일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘BMC Cancer’ 최신 호에 실렸다.

췌장암 환자 상당수는 이미 타 장기에 전이된 상태에서 진단되는데, 간 전이는 특히 수술 진행 여부와 예후를 결정하는 데 중요한 요소다. 그러나 CT나 MRI와 같은 기존의 영상 검사로는 작은 간 전이를 발견하지 못하는 경우가 있다.

이희승 교수 연구팀은 췌장암 환자의 간 전이 위험을 평가할 수 있는 AI 모델 ‘LiMPC(림피시)’를 개발했다. 췌장암 진단 시 일상적으로 시행하는 혈액검사의 데이터를 활용해 추가 검사나 장비 없이도 위험도를 평가할 수 있도록 한 것이 특징이다.

연구팀은 세브란스병원 췌장암 환자 2657명의 진단 시점 혈액검사 데이터를 분석해 AI 모델을 개발해, 강남세브란스병원과 용인세브란스병원을 포함한 국내 5개 의료기관 환자 272명을 대상으로 외부 검증을 진행했다.

그 결과, 해당 AI 모델은 초기 간 전이 위험을 구분하는 데 일정 수준 이상의 예측 성능을 보였다. 외부 검증에서 민감도는 0.81로 나타났는데, 실제 간 전이가 있는 환자 중 약 81%를 고위험군으로 예측했다는 의미다. 간 전이가 발생한 환자를 비교적 높은 비율로 찾아낼 수 있음을 나타낸다.

음성예측도는 0.87로, 저위험이라고 판단한 환자 중 87%에서는 실제로 간 전이가 없었다. 다시 말해, 간 전이 위험이 낮다고 판단했다면 실제로도 전이가 없을 가능성이 컸다.

이러한 결과를 통해 연구팀은 기존 영상 검사로 확인이 어려운 간 전이 위험을 평가하는 데 보조적인 수단으로 활용될 가능성을 시사했다.

연구팀은 이 AI가 특별한 장비 없이도 작동한다는 점에서, 대형 병원뿐 아니라 의료환경이 제한된 지역에서도 활용될 수 있을 것을 기대하고 있다. 향후에는 의료진이 쉽게 사용할 수 있도록 온라인 계산 도구도 개발을 완료해 곧 공개할 예정이다.

이희승 교수는 “췌장암은 초기 영상검사만으로 전이를 정확히 판단하기 어려운 경우가 많다”며 “이번 연구는 병원에서 통상적으로 시행하는 혈액검사를 통해 간 전이 가능성을 예측해 표준 영상 진단 검사를 보조할 수 있다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.

논문의 제1저자 고여경 전공의는 “해당 AI 모델은 고가의 검사 장비 없이도 활용할 수 있어 임상 현장에서 접근성이 높다”며 “앞으로 추가 연구를 통해 실제 진료에 더 잘 활용할 수 있는 방향으로 모델을 발전시키고 싶다”고 덧붙였다.