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| ▲ 이영찬·김태훈 교수 (사진= 강동경희대병원 제공) |
[mdtoday=이재혁 기자] AI(인공지능)를 이용해 구경부암의 하나인 진행성 침샘암의 생존 예측 모델을 연구한 연구결과가 발표됐다.
강동경희대학교병원 이비인후과 이영찬·김태훈 교수이 머신러닝 기법을 이용해 침샘암의 생존 예측 모델을 연구해 이중 가장 높은 예측과 낮은 오차를 보인 모델을 확인했다고 19일 밝혔다.
침샘암은 주타액선(침샘)과 소타액션(침샘)에서 발생하는 악성 종양을 말한다. 침샘 자체가 귀밑, 혀밑, 턱밑부터 비강, 볼 점막, 구개, 혀를 비롯해 인두와 기관지까지 퍼져있어 다양한 부위에서 발생할 수 있다.
보통 초기 통증이나 증상이 없는데, 주타액선에서 발생한 경우 발생 부위에 덩어리가 생길 수 있고, 악성이 심한 경우 안면신경이나 혀가 마비되기도 한다. 저악성도의 경우 국소 수술만으로 치료가 가능하며, 고악성도인 경우에는 방사선치료까지 동반해야 한다.
현재까지 조직병리학적 단계에 따라 침샘암의 예후를 예측하는 연구는 많이 보고되어 있다. 하지만 미국암연합위원회(American Joint Committee on Cancer, AJCC)가 분류하는 암의 병기 TNM stage으로만 생존율을 분석한 연구방법은 개별 환자에 대한 다른 임상적 정보(나이, 성별, 치료방법 등)를 고려하지 않아 적용에 한계가 있었다.
이에 이영찬 교수팀은 미국국립암연구소에서 제공하는 암환자 빅데이터(Surveillance Epidemiology and End Result. SEER data)를 바탕으로 머신러닝(Machine learning) 기법을 이용한 생존예측모델 연구를 진행했다.
2004년부터 2016년까지 총 607명의 T3 또는 그 이상의 병기를 가진 진행성 타액선(이하선) 암환자를 대상으로 연구를 진행했다. 암환자 빅데이터(SEER data)에는 진단 시 나이, 성별, 인종은 물론 TNM stage, 조직학적 분화도, 종양의 크기, 치료 방법, 생존기간 등이 포함되어 있다.
머신러닝은 인공지능의 한 분야로 기계학습이라고도 부르는데, 주어진 데이터로부터 패턴이나 특성을 학습하여 새로운 데이터에 대한 작업을 수행할 수 있도록 하는 알고리즘 및 관련 분야를 일컫는다.
생존분석에는 여러 모델이 있는데, 이영찬 교수팀은 ▲Cox proportional hazard model (CoxPH) ▲conditional survival forest model (CSF) ▲random survival forest model (RSF) ▲DeepSurv model을 이용했으며, 일차결과지표(Primary outcome)는 질병 진단일로부터 특정 질병 사망 사이의 기간을 기준으로 나타냈다.
연구 결과, 생존분석에서 정확도 지표를 나타내는 C-index 값에서는 각각 CSF (0.79), DeepSurv (0.79), CoxPH (0.78), RSF (0.76) 모델 순으로 우수한 예측력을 보인 것으로 나타났다.
이어 다른 비교 척도로 이용되는 Brier score(IBS) 값에서는 CoxPH (0.02), CSF (0.02) 그리고 DeepSurv (0.03) 모델 순으로 우수한 예측력을 나타냈다.
추가로 연구팀은 평균제곱근오차 (Root mean square error, RMSE)와 평균절대오차 (Mean absolute error)를 이용해 잔여수명과 실제수명과의 차이를 예측했다. 그 결과, CSF와 RSF 모델에서 낮은 오차를 보이며 더 우수한 예측력을 보여줬다.
강동경희대학교병원 이비인후과 이영찬 교수는 “이번 연구를 통해 환자 개별 임상정보가 적용돼 실제적인 생존 예측을 확인할 수 있는 기틀이 마련됐다”면서 “이를 통해 환자 개개인에게 맞는 맞춤형 치료 구현에 도움이 될 것으로 생각된다”라고 말했다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 바이오·의료기술개발사업 (혁신형의사과학자공동연구)의 지원으로 수행됐으며, 두경부암 관련 유명 저널인 Oral oncology (IF ; 5.337) online판에 게재됐다.
메디컬투데이 이재혁 (dlwogur93@mdtoday.co.kr)
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