[인플루언스 뉴스 | 임규리 기자] 한국원자력의학원의 우상근, 신의섭, 김병일 박사 연구팀이 국소 진행성 직장암 환자에 대한 수술 전 항암방사선치료 후의 완전관해(암세포가 완전히 사멸된 상태)를 예측할 수 있는 기계학습 모델을 개발했다고 발표했다. 이는 직장암 치료 전략 수립 및 예후 예측에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

국소 진행성 직장암은 대장의 끝부분에 국한된 암으로, 종양의 크기를 줄이고 재발을 방지하기 위해 수술 전 항암치료와 방사선치료를 병행한다. 연구팀은 156명의 국소 진행성 직장암 환자의 양전자방출단층촬영(PET) 영상 데이터를 기반으로 한 기계학습 모델을 이용하여 항암방사선치료 후 완전관해를 예측하는 정확도를 비교 분석했다.

분석 결과, 항암방사선치료 전 종양 PET 영상 데이터를 학습시킨 기계학습 모델은 완전관해 예측 정확도가 76%에서 87.5%로 향상됐으며, 이는 다양한 PET 영상 데이터와 치료 결과의 확보, 장비 및 이미지 추출·분석법의 차이 개선을 통해 달성되었다.

이번 연구는 종양학 분야의 국제 학술지 '캔서스(Cancers)' 2023년 11월 30일자 온라인판에 게재되었으며, 원자력연구개발사업의 일환으로 진행되었다. 연구팀은 이 연구성과가 난치성 직장암 환자의 맞춤형 치료법 개발에 도움이 될 것이라고 밝혔으며, 암을 비롯한 난치성 질환의 치료법 제시를 위한 인공지능 기술 접목 및 방사선 의학 연구를 지속적으로 추진할 계획이다. 이 연구는 대장암 발생률이 증가함에 따라 중요한 진보로 평가되며, 향후 직장암 치료와 예후 예측에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.