서울대가 19일 권성훈 서울대 공과대학 전기전자공학부 공동연구팀과 서울대병원이 'AI 기술로 암세포 네트워크' 규명을 통한 차세대 암 진단 지표 개발에 성공했다고 밝혔다.

권성훈 서울대 전기전자공학부 교수 공동 연구팀은 암세포와 면역 세포와의 거리가 얼마나 떨어져 있는지를 AI에 학습시켰다. 면역세포와 가까울수록 항암 치료가 잘되는 것에 착안해 세포별 특징을 인공지능적으로 분석, 치료를 보다 효율적으로 진행하도록 '암세포 네트워크'를 활용했다.

차세대 암 치료로 주목받고 있는 면역 치료제는 암 조직 내부의 세포 간 상호작용인 암 미세환경에 따라 치료 성공 여부가 결정되는데, 지금까지의 연구는 국소적인 암세포의 모양만 답습하는 데 그쳤다. 반면 딥러닝 기술을 도입한 이번 '암 세포 네트워크' 기술은 1000명의 암 환자 데이터를 분석해 세포별 특징에 따라 암의 진행 정도를 파악할 수 있다.

‘암세포 네트워크’는 단순히 암 환자 진단에서 끝나는 것이 아니라 어떤 패턴이 암 환자의 진단에 주요한지 알 수 있어 의료진이 직접 세포를 육안으로 확인할 필요가 없어 보다 획기적인 치료가 가능하다는 장점이 있다.

권 교수팀의 논문 제1 자저인 이용주 박사는 "이번 연구는 암 조직뿐 아니라 MRI, X-RAY 등 어떤 의료 영상 데이터에도 적용 가능한 획기적인 방식"이라며 "다양한 의료 영상 데이터에서 중요한 상호작용을 밝히는 데 도움을 줄 것"이라고 전했다. 

한편 이번 연구는 이날 세계적 국제학술지 네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)에 게재됐다.