시카고대학교 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 유방암 환자에게 가장 효과적인 치료법을 찾아내는 연구를 진행하고 있다.
23일 언론발표에 따르면 시카고대 의대 연구팀은 종양의 유전자 발현 정보와 디지털 병리 영상을 AI로 분석해 환자별 항암제 반응을 예측하는 기술을 개발하고 있다.
연구에 참여한 크리스털 헨드릭스-크레처는 겨드랑이 통증으로 병원을 찾았다가 처음에는 별다른 이상이 없다는 진단을 받았다. 그러나 증상이 악화돼 정밀검사를 받은 결과, 림프절까지 전이된 2B기 공격성 유방암으로 확인됐다. 종양 크기는 자몽만큼 커진 상태였다.
그는 시카고대 임상시험에 참여해 새로운 항체-약물 접합체 치료를 받았으며, 종양이 줄어들면서 부작용이 심한 고강도 항암치료를 피할 수 있었다. 이후 상대적으로 독성이 낮은 항암치료를 거쳐 21주 만에 암이 발견되지 않는 상태가 됐다.
연구를 이끄는 프레더릭 하워드 박사는 AI가 환자별 종양 특성과 치료 반응의 연관성을 분석해 불필요한 치료를 줄이고 비용과 부작용을 낮출 수 있을 것으로 기대했다.
다만 해당 환자의 실제 치료에는 AI가 사용되지 않았다. 하워드 박사는 AI 기술에 대한 기대가 현재 성과를 앞서고 있다며, 임상 현장에 본격 도입하기 전 추가 검증이 필요하다고 강조했다.
<김승재 기자>
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