일본산업뉴스요약

암 생존율, AI로 예측
규슈대학∙국립암연구센터, 유전자 분석

수술로 제거한 암의 유전자와 영상 진단 결과를 인공지능(AI)이 학습해 환자의 생존율을 예측하는 기술 개발이 추진되고 있다. 규슈대학은 23종류의 유전자 분석을 통해 유방암 환자를 생존율에서 7단계로 분류하는데 성공. 국립암연구센터는 신장세포암의 생존율을 예측하는 기준이 되는 유전자를 특정했다. 사망률이 높다고 판정된 환자에게는 적극적인 투약 등 치료 방침을 수정할 수 있는 등, 환자에 따른 최적의 ‘개별화 의료’ 실현으로 이어질 것이다.

-- 환자에 따라 최적의 의료를 적용 --
암은 진행 초기의 ‘1’부터 중증의 ‘4’까지 4단계로 나눠지며, 각각에 대한 효과적인 치료법이 있다. 암의 종류와 단계에 따라 치료의 난이도는 달라 통계적으로 5년 후의 생존율이 공표되고 있다.

하지만 암은 같은 단계라도 전이되기 쉬운 정도와 암세포가 확산되는 속도는 환자에 따라 다르다고 알려져 있다. AI로 환자 별 생존율과 유효한 치료법을 예측할 수 있다면 모든 의료기관에서 개별화 의료를 실현할 수 있게 된다.

규슈대학의 나카야마(中山) 교수와 시미즈(清水) 학술연구원은 사람의 모든 유전자에 해당하는 약 2만 2,000종류의 유전자 기능의 강도와 치료 후의 상태에 대한 약 7,000명의 유방암 환자들의 데이터를 AI에게 학습시킨 결과, 23개의 유전자 기능을 통해 환자를 생존율로 7단계로 분류할 수 있다는 사실을 알아냈다.

“같은 2단계의 환자라도 10년 후의 생존율이 15~90%로 크게 차이가 났다”(나가야마 교수). 앞으로 규슈대학은 기업과의 임상연구 개시를 계획. 기업이 유전자 검사 서비스를 유료로 제공하는 것을 상정하고 있다.

국립암연구센터 연구소의 가토(加藤) 부문장은 위암과 폐암 등 약 3,000명의 환자들을 대상으로 약 2만 2,000종류의 유전자 기능과 변이, 생존율에 대한 데이터를 AI의 일종인 ‘기계학습’으로 분석했다.
|
이 중 신장세포암은 특정 유전자의 기능이 약할 경우, 그렇지 않은 경우에 비해 3년 후의 생존율이 2배 이상인 75%로 높아졌다. 현재 연구팀은 다양한 암에서 정밀도를 확인하고 있다. 5년 후 임상연구와 임상시험을 실시해 검사회사의 예측 서비스로 이어나갈 계획이다.

영상 분석과 조합한 방법도 나오고 있다. 산업기술종합연구소의 세세(瀨瀨) 초빙연구원은 MRI로 촬영한 뇌종양 영상과 유전자 분석 결과에 대한 환자 약 170명의 데이터를 AI에게 학습시켰다.

암세포의 약 10종류의 유전자 변화를 통해 생존율을 예측할 수 있는 전망을 밝힌 세세 연구원은 3년 후 기술을 확립해 기업과의 임상시험을 목표로 하고 있다. AI의 소프트웨어 등이 정부의 승인을 받으면 실용화될 수 있을 것이다.

AI가 낮은 생존율을 예측한 경우에는 새로운 암 면역약과 방사선 치료 등을 적극적으로 이용하는 치료로 전환해 생존율 향상을 도모한다. 반대로 높은 생존율을 예측한 경우에는 불필요한 투약을 생략해 부작용을 피하도록 한다. 통증을 완화하는 완화 치료 시기도 판단하기 쉬워져 환자 생활의 질 향상으로 이어질 것이다.

의료에서의 AI의 활약은 생존율 예측에 머무르지 않는다. 그 대표적인 것으로는 암과 정상 조직을 분별하는 병리 진단을 지원하는 역할이다. 수술로 제거하는 범위 확인 등을 하는 병리의사의 오진을 방지할 수 있다. 병리의사의 인재 부족 문제도 심화되고 있어 AI에 대한 기대감은 커지고 있다.

현재 AI가 80~90%의 정확도로 판별할 수 있다는 연구 결과가 보고되고 있다. 병리의사는 거의 100%이다. 연구를 추진하고 있는 삿포로의과대학의 나카쓰(中津) 조교는 “적어도 95% 이상의 정확도가 아니라면 병리의사는 AI에 의지하지 못할 것이다”라고 말한다. 이 밖에도 환자의 증상에 관한 논문 검색 및 진료카드 분석 등에 AI를 이용, 의사가 진단 시 병이나 치료법을 집약하는데 도움을 주는 용도도 검토되고 있다.

신약 개발에도 AI의 이용이 추진되고 있다. 신약 개발은 총 9~17년의 시간과 1,000억엔 이상의 개발비가 소요되며, 성공률은 2만분의 1 이하라고 알려져 있다. AI로 개발 기간이 최대 약 30% 단축될 수 있을 것으로 기대되고 있다.

 -- 끝 --