간세포암(HCC) 환자 치료에 있어 난제로 꼽히던 '간이식'과 '간절제술' 선택 사안을 인공지능(AI)으로 해결할 수 있는 길이 열렸다.

AI가 제시한 최적의 수술법을 따를 경우 사망 위험을 절반 이상 낮출 수 있다는 연구결과가 나와 학계 주목을 받고 있다.

한지원 가톨릭대학교 서울성모병원 소화기내과 교수(교신저자)와 김현욱 가톨릭의대 의학과 학생(제1저자) 연구팀은 최근 간세포암 환자 생존율을 예측하고 최적 수술법을 권고하는 AI 의사결정 지원 모델을 개발, 국제학술지 ‘JAMA Network Open (IF 9.7)’에 발표했다.

임상 현장 난제 그레이존(Gray-Zone) 돌파구 제시 'AI'

간암 치료에 있어 간이식은 암 제거와 기저 간 기능을 동시에 해결해 재발률이 낮지만, 공여자 부족이라는 현실적인 한계가 있다. 반면 간절제술은 간 기능이 양호하고 종양 위치가 좋을 때 우선 고려된다.

문제는 명확한 기준에 부합하지 않는 이른바 '그레이존(Gray-Zone)' 환자들이다. 이 경우 의료진 임상적 결정이 복잡해지고, 자칫 이식이 꼭 필요한 환자를 놓치거나 불필요한 이식을 시행할 우려가 있었다.

한지원 교수팀은 이를 해결하기 위해 한국중앙암등록본부와 서울성모병원의 대규모 데이터(총 4,529명)를 활용했다. 인구 통계학적 요인 및 임상 특성, 종양 관련 변수 등 30개 항목을 분석해 환자가 특정 수술을 받았을 때 '3년 생존율'을 시뮬레이션하는 AI 모델을 구축했다.

AI 권고 수용, 사망 위험 54% 감소…장기 배분 효율성도 입증

연구팀이 개발한 모델의 성능은 뛰어났다. 간이식 여부를 판별하는 지지벡터머신(SVM) 모델은 82%, 간절제술 예후를 예측하는 캣부스트(CatBoost) 모델은 79%의 정확도를 보였다.

특히 주목할 점은 생존율 개선 효과다. 모의 분석 결과, AI 모델이 권고한 치료법을 따랐을 경우 기존의 임상적 결정과 비교해 환자 사망 위험이 54% 감소하는 것으로 나타났다(p<0.001).

또 한정된 장기 기증 자원의 효율적 배분 가능성도 확인됐다. 해당 모델은 기존에 간이식을 받은 환자의 약 74.7%를 간절제술로도 충분하다고 재분류했고 간절제술 환자 중 19.4%에게만 간이식을 권고했다.

이는 꼭 필요한 환자에게 장기가 돌아갈 수 있도록 돕는 객관적 지표가 될 수 있음을 시사한다.

한지원 교수는 "이번에 개발된 AI 모델은 단순 예측을 넘어 간절제와 간이식에서 고민하는 경계선상 환자들에게 객관적이고 정량화된 치료 가이드라인을 제공할 수 있을 것"이라고 설명했다.

이어 한 교수는 "의대생의 뛰어난 역량과 멘토링이 결합해 고수준 연구 성과를 이뤄냈다"며 "앞으로도 AI 기술과 임상 지식을 겸비한 융합형 차세대 의료진 양성에 힘쓰겠다"고 밝혔다.