간세포암 환자가 전신치료를 시작하기 전에 간(肝) 기능이 급격히 악화될 위험을 예측하는 인공지능(AI) 모델이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 

효과성 중심의 기존 치료 패러다임을 넘어 환자 안전성을 최우선으로 고려한 맞춤형 치료가 가능해질 전망이다.

서울성모병원 소화기내과 한지원 교수팀은 간세포암 환자 2026명 데이터를 분석, ‘머신러닝 기반 간 안전성 점수(Machine Learning-based Hepatic Safety Score, MHSS)’ 모델을 구축했다고 8일 밝혔다.

그동안 간 기능을 평가할 때는 Child-Pugh 점수, ALBI, MELD, FIB-4 등 전통적인 도구들이 활용돼 왔다.

그러나 이들 도구는 혈액검사 수치 위주로만 간 기능을 평가할 뿐 종양 크기나 혈관 침범 여부 등 암 자체의 임상적 특성을 반영하지 못한다는 한계가 명확했다.

반면 연구팀이 개발한 AI 기반 도구는 간 기능 지표에 종양 관련 정보까지 종합적으로 반영해 기존 도구 대비 정맥류 출혈과 간 기능 악화 가능성을 더욱 정확하게 예측하는 것으로 확인됐다.

특히 타 기관 환자들로 구성된 독립 검증 코호트에서도 그 안정성이 입증됐다.

연구결과에 따르면 해당 모델에서 고위험군으로 분류된 환자는 저위험군에 비해 치료 중 간 기능 악화 위험이 3.25배, 정맥류 출혈 위험이 4.90배, 사망 위험이 2.21배 높았다. 

치료 중 발생하는 부작용이 평소 간 기능 수치뿐 아니라 종양 크기와 암세포 혈관 침범 여부 등이 복합적으로 작용한 결과임이 인공지능 분석으로 증명됐다.

특히 연구팀이 진행한 치료제별 선택 시뮬레이션 결과는 맞춤형 치료 필요성을 강하게 뒷받침한다.

저위험 환자군에서는 특정 면역항암 병용요법(아테졸리주맙-베바시주맙)이 타 치료제 대비 우수한 생존 이점을 보였으나, 고위험 환자군에서는 오히려 정맥류 출혈 위험이 증가했다.

이에 연구팀은 저위험군에는 해당 면역항암 병용요법을 우선하고, 고위험군에는 출혈 위험이 상대적으로 낮은 치료제를 우선 고려토록 설계한 맞춤형 치료 시뮬레이션을 시행했다. 

그 결과, 환자 맞춤형 치료를 적용했을 때 비적용군 대비 간 기능 악화 위험은 24%, 정맥류 출혈 위험은 40%, 전체 사망 위험은 26% 감소하는 것으로 나타났다.

이번 연구는 간암 환자 치료 선택에서 ‘어떤 치료가 가장 효과적인가’를 넘어 ‘어떤 환자에게 가장 안전한가’를 판단할 수 있는 정교한 임상적 근거를 제시했다는 점에서 높은 평가를 받는다. 

치료 전 내시경 평가 및 출혈 예방 전략 수립, 환자별 치료 강도와 추적 관찰 계획 수립 등 다양한 임상 현장에서 활용도가 높을 것으로 기대된다.

한지원 교수는 “종양 특성과 간 기능, 문맥고혈압 위험을 하나의 인공지능 안에서 종합 평가함으로써 안전하고 합리적인 치료 경로를 제시할 수 있는 기반을 마련했다”라고 말했다.

이어 “향후 전향적 연구와 데이터 실증을 통해 실제 진료 현장에서 환자가 치료를 안전하게 지속할 수 있도록 활용 가능한 맞춤형 정밀의료 도구로 발전시키겠다”고 덧붙였다.

한편, 복지부와 보건산업진흥원이 지원하는 글로벌의사과학자 양성사업 지원을 받아 수행된 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘npj Digital Medicine’(IF 18.0)에 게재됐다.