인공지능(AI) 기반 영상 분석을 통해 폐암 환자의 방사선 치료 반응과 예후를 예측할 수 있는 새로운 길이 열렸다.

허재성 아주대병원 방사선종양학과 교수팀(의생명과학과 박준형 대학원생)은 조영증강 CT 영상과 AI 기술을 활용, 종양 주변 혈관 비정상성을 정량화한 ‘종양 주변 혈관 위험도 지표(Vessel Risk Score, VRS)’를 개발했다고 17일 밝혔다.

폐암에서 종양 주변의 비정상적인 혈관 구조는 종양 내부 저산소 환경을 유발하고 치료 저항성을 높이는 주요인이다.

이는 방사선 치료 효과에 결정적인 영향을 미치지만, 그동안 이러한 구조적 특성을 객관적·정량적으로 평가할 수 있는 지표는 부재한 상황이었다.

연구팀은 AI 모델을 통해 조영증강 CT 영상에서 종양과 주변 혈관을 자동 분할하고, 형태적 특징을 정밀 분석했다. 이를 정상 혈관 분포와 비교해 차이를 수치화한 것이 바로 VRS다.

이번 연구는 국내 5개 대학병원이 참여한 대규모 다기관 연구로 진행됐다. 총 1만534명의 폐암 환자 데이터 중 방사선 치료를 받은 비소세포폐암(NSCLC) 환자를 선별해 분석한 결과, VRS 임상적 유용성이 확인됐다.

분석 결과, VRS는 기존에 사용되던 혈관 밀도 지표보다 정위체부방사선치료(SBRT) 결과를 더욱 정확하게 예측하는 것으로 나타났다.

특히 VRS가 높은 환자군일수록 무진행 생존기간(PFS)이 짧아지는 등 치료 반응과 예후가 좋지 않은 경향을 보였다.

허재성 교수는 “이번 연구는 AI 기반 영상 분석을 통해 종양 미세환경을 반영하는 새로운 정량적 지표를 제시했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 폐암 방사선 치료 분야에서 환자 개개인 특성을 고려한 맞춤형 치료 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘Technology in Cancer Research & Treatment’ 2월호에 ‘AI 기반 종양 혈관 바이오마커를 이용한 정위체부방사선치료 반응 예측(Predicting Stereotactic Body Radiation Therapy Response Using an AI-Based Tumor Vessel Biomarker)’이라는 제목으로 게재됐다.