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獨, 원발성 폐암과 두경부암 구분 가능한 머신러닝 알고리즘 개발
등록일 : 2019-09-24 10:51 | 최종 승인 : 2019-10-02 17:11
허성환
종양학자들은 종양을 오진해 관련 없는 폐암을 전이성 폐암으로 진단하고 있다(사진=123RF)

[메디컬리포트=허성환 기자] 독일의 한 연구팀이 폐의 종양과 두경부 종양을 구분할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 개발했다.

독일 암 컨소시엄과 베를린 샤리테병원의 연구팀이 개발한 두경부암 진단용 새로운 알고리즘은 거의 100%의 정확성으로 폐암과 두경부암 전이의 차이점을 구별할 수 있다.

두경부암과 폐암의 진단

암은 치명적인 질병으로써 전문의들이 다양한 테스트를 사용해 진단이 가능하다. 의사가 종양의 특징을 확인하면 검사 결과를 세밀히 평가하기 위해 종양학자에게 검사 결과 내용을 전달한다. 

이후 종양학자는 종양의 특징을 규정할 수 있도록 혈액 검사와 영상 촬영 같은 추가 테스트를 진행해 다음 조치를 취한다.

이때 종양학자는 원발성 종양을 찾고 원발성 종양이 있다면 그로 인한 이차 종양을 구분한다. 그러나 최근까지 원발성 종양과 이차 종양을 완벽하게 구분하기가 쉽지 않았다. 이 두 종양의 특징이 유사하기 때문에 숙련된 전문 종양학자도 혼동을 하는 것이다.

독일 암 컨소시엄과 샤리테병원 연구자들은 이 두 가지 유형을 정확하게 구분할 수 있도록 개선된 방법을 조사했다. 환자의 종양을 구분할 수 있는 알고리즘을 개발하기 위해 머신러닝 방법을 사용하게 된 것이다. 연구팀의 발표한 알고리즘의 최신 보고서에 따르면, 폐암과 두경부암에 적용이 가능해졌다.

프레데릭 클라우센 교수는 "대다수의 경우, 환자의 두경부암에서 폐 전이성 암을 구분하는 것은 불가능한 일이다. 하지만 이를 구분하는 것은 환자 치료에서 매우 중요한 일이다. 국소 폐암은 수술로 완치가 가능하지만, 전이성 두경부암은 생존율이 낮고 항암화학요법 같은 치료를 필요로 한다"고 말했다.

실수로 종양을 오진하게 되면 관련 없는 폐암을 전이성이라고 진단하게 된다. 두 암의 특징이 유사하기 때문에 폐암을 원발성 암인 두경부암과 연관 지어 치료를 하게 된다. 

하지만 폐암을 이차 종양으로 오진하게 되면 치료 방법은 원발성 종양과는 완전히 달라지게 된다. 따라서 종양학자가 두 암을 구분할 수 없는 경우 이차 종양을 효능이 없는 치료법으로 치료하게 되는 것이다.

DNA 메틸화 데이터를 사용하는 알고리즘을 개발했다(사진=123RF)

차이점을 구분하는 알고리즘

이번 연구에서는 두경부암 환자와 폐암 환자 수백 명의 DNA 메틸화 데이터를 사용해 알고리즘을 개발했다. 그리고 각 암을 구분하기 위해 각 유형의 특별한 특징을 신경 네트워크를 사용해 추적했다. 또한 비전이성 암과 전이성 암을 구분할 수 있는 암 특징을 구분지었다.

연구팀은 알고리즘으로 원발성 폐 편평상피암과 두경부 편평상피암 구분이 가능한지 테스트했다. 연구 결과, 알고리즘을 바로 임상 현장에 사용할 수 있는 것으로 확인됐다.

클라우센 교수는 머신러닝 알고리즘으로 매우 정확하게 원발성 편평상피암과 전이성 편셩상피암을 구분할 수 있다고 주장했다. 99% 이상의 정확성으로 환자를 진단한 것이다. 연구팀은 이 같은 연구 결과를 바탕으로 실전에 적용할 준비를 하고 있다고 밝혔다.

두경부 편평상피암(HNSC)

두경부 편평상피암은 종양이 구강, 인두 중앙부, 비강, 부비강, 비인두 등에 위치한 편평상피에서 발생하는 편평상피암의 한 유형이다. 다른 암 유형처럼 두경부 편평상피암은 폐나 림프절 등 인체의 다른 부위로 전이될 수 있다.

HNSC는 세계에서 가장 많이 발병하는 암 7위를 기록하고 있다. 그리고 미국에서만 해마다 60만명의 새로운 환자가 발생하고 있다. 이 암은 성별과 인종에 관계없이 유발되지만 대부분의 경우 50~60대 남성에게서 가장 많이 유발된다. 전문가들에 따르면 최근 젊은층에게서도 HNSC 발병률이 늘고 있다.

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