인공지능 기술을 이용해 세포 간 상호작용을 파악할 수 있는 ‘암세포 네트워크’가 개발됐다. 관련 기술이 치료에 적용될 경우 보다 정밀한 암 진단과 치료가 가능해질 것으로 보인다.
19일 서울대에 따르면 권성훈 서울대 전기정보공학부 교수는 문경철·박정환 서울의대 교수 등 연구진과의 공동 연구를 통해 ‘암세포 네트워크’를 제작했다. 암세포 네트워크는 암세포의 모양뿐 아니라 암 조직 내부의 세포 간 상호작용을 파악해 그래프로 나타낸 것을 뜻한다. 이전에도 ‘딥러닝’을 이용한 암 진단 기술은 존재했지만 단순히 암세포의 모양만 판단하는 방식으로 이용돼 실제 치료에 사용되기에는 부적절했다. 관련 연구는 국제학술지 ‘네이처바이오메디컬엔지니어링’에 이날 게재될 예정이다.
권 교수와 공동 연구팀은 암세포와 면역세포 간 거리가 얼마나 떨어져 있는지 실제 5000여 명의 암 환자 데이터를 인공지능에 학습시켰다. 면역세포와 암세포가 가까울수록 항암 치료가 성공적으로 이뤄질 가능성이 높다. 권 교수는 “서울대병원의 신장암 환자 1000명과 4000명의 해외 암 환자 데이터를 이용해 인공지능을 학습시켰다”며 “(암세포 네트워크를 활용하면)의료진이 직접 세포를 육안으로 확인하지 않아도 돼 이전보다 획기적인 치료가 가능하다”고 설명했다.
다량의 데이터 분석을 기반으로 한 ‘암세포 네트워크’는 이후 암 환자의 생존율 진단 지표로도 활용될 예정이다. 공동 연구를 진행한 박정환·오소희 서울대 보라매병원 교수는 “의료진이 해석 가능한 딥러닝 모델이 이전에도 제시된 바 있지만 복잡한 세포 간의 상호작용을 반영해 진단 지표를 제안한 연구는 이번 연구가 처음”이라며 “세포 간의 상호작용과 같은 암 미세 환경은 암의 위험도 판단에 중요한 역할을 하는 만큼 본 모델은 새로운 진단 지표 발굴에 한 획을 그을 수 있을 것이라 기대한다”고 밝혔다. 세포 간 상호작용을 분석한 암세포 네트워크의 제작 방식은 이후 자기공명영상(MRI)·엑스레이 등 의료 영상 데이터에도 적용될 수 있다는 것이 공동연구팀의 설명이다.
권 교수에 따르면 암세포 네트워크 기술은 일부 암에 대해서는 이미 상용화 단계에 올라 있다. 권 교수는 “기술이 상용화될 정도의 수준에 이른 것이 맞다”면서 “다만 집중적으로 연구한 암을 넘어 다른 종류의 암에도 확장해 검증할 계획”이라고 밝혔다. 그러면서 “암세포 네트워크를 활용해 암의 전이와 관련된 후속 연구도 진행할 예정”이라고 덧붙였다.
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