국내 연구진이 치료 전 촬영한 CT 영상만으로 비소세포폐암 환자의 면역항암치료 반응과 예후를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기반 영상 바이오마커를 개발했다.

아주대병원 방사선종양학과 허재성 교수팀(의생명과학과 박준형 대학원생)은 치료 전(前) 흉부 조영 CT 영상에서 종양 주변 혈관의 변형 정도를 정량화한 ‘혈관 위험 점수(VRS)’를 개발했다고 14일 밝혔다.

연구팀은 치료 전 흉부 조영 CT 영상에서 종양 반경 20㎜ 이내 주변 혈관의 3차원 구조와 형태적 차이를 분석하는 딥러닝 기술을 구축했다. 이를 통해 정상 폐혈관 대비 종양 주변 혈관의 변형·이상 정도를 0~1 사이 점수로 수치화했다.

이후 아주대병원과 인하대병원에서 면역관문억제제(면역항암제) 치료를 받은 비소세포폐암 환자 321명을 대상으로 VRS와 치료 결과 간 상관관계를 분석했다.

혈관 변형 적을수록 생존기간 길어…PD-L1 보완 기대

분석 결과, 종양 주변 혈관 변형이 적어 VRS 수치가 낮은 환자일수록 면역항암제 치료 후 암 무진행 생존기간과 전체 생존기간이 유의하게 길었다. 반면 혈관 변형이 심해 VRS 수치가 높은 환자는 치료 후 경과가 상대적으로 좋지 않았다.

특히 연구팀은 VRS가 기존 대표적 면역항암치료 바이오마커인 PD-L1 발현율과는 독립적인 정보를 제공해 기존 조직 기반 바이오마커 한계를 보완할 수 있음을 확인했다.

이번 성과는 추가 조직검사 없이 기존 진단 목적으로 촬영한 CT 영상만 활용해 면역항암치료 예후를 비침습적으로 예측할 수 있다는 점에서 임상적 의미가 크다. 향후 면역항암제 단독 및 병용 요법 등 환자 맞춤형 치료 전략을 수립하는 데 기여할 전망이다.

허재성 교수는 “이번 연구를 통해 치료 전 CT 영상에서 종양 주변 혈관 이상 정도를 정량화한 VRS가 면역항암치료 결과와 연관돼 있음을 확인했다”며 “기존 CT 영상만을 활용해 환자의 추가적인 검사 부담을 줄이면서 맞춤형 치료 결정을 돕는 비침습적 영상 바이오마커로 활용되기를 기대한다”고 말했다.

한편, 이번 연구는 국제학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 9월호에 게재됐다.