[뉴스웍스=고종관 기자] 신장암은 재발이 잦고, 전이 위험도가 높은 암이다. 이러한 신장암의 수술 후 10년 내 재발 및 전이 가능성을 AI(인공지능)기술로 예측할 수 있는 알고리즘이 개발됐다.

가톨릭의대 서울성모병원 비뇨의학과 홍성후 교수팀(의대 의료정보학교실 최인영 교수, 김형민 연구원)은 신장암 환자의 빅데이터를 인공지능에 학습시켜 이 같은 예측 프로그램을 개발했다고 29일 밝혔다.

연구팀은 국내 8개 의료기관에서 수집한 신장암 환자 6849명의 데이터 중 신장암 재발에 영향을 미치는 변수 31개를 1차 통계법(T-test, 카이제곱검정)을 통해 추출했다. 그리고 이중 실제 임상에 유의한 영향을 미치는 10개 변수를 2차적으로 선택해 8개 종류의 기계학습 알고리즘에 적용했다.

그 결과, 여러 알고리즘 중 나이브베이즈 알고리즘 결과값이 가장 우수하게 나타났다. 연구팀은 나이브베이즈 알고리즘의 모수(Parameter) 최적화 작업을 통해 알고리즘의 성능을 향상시켰다. 실제 프로그램 검증 결과, 수술 후 5년 이내 재발 예측값은 0.84, 10년 이내는 0.79로 나타났다.

신장암은 증상이 없어 ‘소리없는 암’으로 불린다. 옆구리 통증이나 혈변, 복부 종괴 등과 같은 증상이 나타날 확률은 10~15% 수준이다.

더 큰 문제는 수술 후 재발이 잦다는 것. 대개 1~2년 사이에 많이 발생하지만, 수술 후 길게는 15년이나 지나서도 재발한 사례가 있다. 수술 후 재발이나 진행 여부에 대한 지속적 추적검사가 필요한 이유다.

일반적으로 암의 크기가 7㎝ 이상이거나 림프절 전이, 신정맥 침범이 있으면 전이 가능성이나 재발률이 높다. 전이는 폐와 뼈, 간 등에 많이 나타난다. 재발되더라도 환자가 느끼는 증상이 거의 없어 정기적인 검진이 중요하다.

홍성후 교수는 “이번에 개발한 알고리즘은 국내는 물론 해외에서도 임상의가 환자의 예후관리와 개인별 맞춤치료 전략을 수립하는데 크게 도움을 줄 것으로 기대한다”고 말했다.

연구 결과는 국제학술지 ‘JMIR MEDICAL INFORMATICS’ 3월호에 게재됐다. 연구는 서울성모병원 2019년도 R&D성과창출 촉진지원 사업으로 진행됐다.