"진행성 유방암 항암치료 반응, AI로 조기 예측"

기존 PET/ MRI 매개 변수와 딥러닝 신경망 성능 비교((a)SUV0 대 PET0, (b)SUV1 대 PET1, (c)ADC0 대 MRI0 및 (d)ADC1 대 MRI1)[한국원자력의학원]

한국원자력의학원 우상근·김현아 박사 연구팀이 국소 진행성 유방암으로 수술 전 항암치료를 받은 환자의 항암치료 반응을 인공지능(AI) 딥러닝 기법을 이용해 조기에 예측할 수 있다고 6일 밝혔다.

국소 진행성 유방암은 수술 전 항암치료를 하는 선행화학요법으로 종양 크기를 줄이는데, 이때 양전자방출단층촬영(PET/CT) 및 자기공명영상촬영(MRI)을 시행한다. 그러나 진단 단계별 반복되는 영상촬영으로 항암치료 반응 평가가 지연돼 왔다.

연구팀은 PET/CT 및 MRI 촬영 영상 분석을 통한 선행화학요법 치료 반응 예측을 기존 전문의와 딥러닝 기법 이용으로 나눠 비교 분석했다.

전문의 분석 때는 선행화학요법 치료 반응 예측 정확도는 PET/CT 84%, MRI 61%로 확인됐다. 딥러닝 AI모델이 분석할 때 정확도는 PET/CT 97%, MRI 85%로 전문의가 분석했을 때보다 높았다.

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이번 연구 성과는 딥러닝 기법으로 국소 진행성 유방암 환자 선행화학요법 전 한번의 PET/CT 및 MRI 촬영만으로 종양의 크기와 범위뿐 아니라 선행화학요법 후 치료 반응까지 조기에 예측해 환자의 편의성과 의료진의 조속한 치료 방향 설정에 도움을 줄 것으로 기대된다.

연구팀은 “이번 연구결과를 통해 여성암 1위를 차지하는 유방암, 특히 치료가 어려운 난치성 유방암 환자의 생존율 향상을 기대한다”며 “방사선 의학과 인공지능 기술을 접목한 다양한 임상연구로 국민 건강 증진에 앞장설 것”이라고 밝혔다.

이번 연구성과는 네이처 자매지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 2020년 12월 3일자 온라인판에 게재됐다.