내 암세포 '쌍둥이'로 치료법 찾는다…AI 모델 개발

인공지능(AI)을 이용해 환자 맞춤형 '디지털 트윈' 종양을 만들어 치료 반응을 예측하는 컴퓨터 모델이 개발됐다.

26일(현지시간) 영국 유니버시티 칼리지 런던(UCL) 연구팀은 케임브리지 대학교 연구팀과 협력해 이 같은 내용의 연구 결과를 국제학술지 '셀 리포츠 메디슨'에 발표했다.

연구팀은 결론 도출 과정을 명확히 볼 수 있는 논리 기반의 '기호적 AI'를 활용했다. 이는 작동 방식이 불분명해 '블랙박스'로 불리는 기존 AI 모델의 한계를 극복한 방식이다.

연구팀은 이 모델을 사용해 치료가 어려운 삼중음성 유방암(TNBC) 환자 31명의 유전 정보로 컴퓨터상에 종양 '디지털 트윈'을 만들었다. 삼중음성 유방암은 전체 유방암의 약 15%를 차지하는 공격적인 암이다.

이후 디지털 트윈을 대상으로 실제 임상시험과 동일한 과정을 시뮬레이션했다. 항암화학요법 단독 치료와 항암화학요법에 약물 '올라파립'을 병용하는 치료를 각각 적용해 결과를 살폈다.

컴퓨터 시뮬레이션 결과는 실제 임상시험 데이터와 비교됐으며, 프로그램은 74%의 사례에서 치료 효과 여부를 정확하게 예측했다.

또한 이 모델은 치료에 잘 반응하지 않은 환자들을 위한 대안도 제시했다. 치료에 완전히 반응하지 않은 환자 13명 중 12명에 대해, 모델은 결과를 개선할 수 있는 최소 1가지 이상의 추가 표적 치료법을 찾아냈다.

특히 이 중 10명의 환자에 대해서는 추가 치료 시 환자의 유방과 림프절에서 침윤성 암이 발견되지 않을 수준의 높은 반응을 유도할 수 있을 것으로 예측했다.

논문 주저자인 재스민 피셔 UCL 암 연구소 교수는 "개인화된 가상 종양이 암 치료에 가져올 수 있는 광범위하고 강력한 통찰력을 보여줬다"고 밝혔다.

피셔 교수는 "이 컴퓨터 모델은 기존 암 임상 진료의 대안이 아닌 보조 도구"라며 "의사들이 치료 결정을 내리는 데 지침이 될 수 있을 것"이라고 덧붙였다.