소화기내과 홍승욱 교수는 국제소화기내시경네트워크에서 ‘조기 대장암에서 인공지능을 활용한 림프절 전이 예측 모델 개발’이라는 주제로 포스터 발표를 하여 우수 초록상을 수상했다. 이 연구결과는 조기 대장암 환자에서 내시경 절제 이후 불필요한 수술을 줄일 수 있는 치료 방침 결정에 도움이 될 것으로 기대된다. <편집실>

Q. 연구의 배경은?

조기 대장암은 림프절 전이 여부와 상관없이 점막 혹은 점막 하층까지 침범한 대장암을 일컫는다. 선별검사 목적의 대장 내시경을 통해 대장암의 발병 및 이로 인한 사망률을 낮출 수 있다는 사실은 널리 알려져 있다. 대장 내시경의 임상적 활용이 증가하면서 비교적 초기 단계의 대장암을 진단받는 환자가 늘고 있다. 치료 내시경 기술의 발달로 상당수의 조기 대장암 환자가 내시경 치료만으로 완치에 도달할 수 있게 됐다.

현재 지침에서는 암세포를 내시경적으로 완전 절제를 했더라도 침윤 깊이가 깊거나 병리학적 소견에서 림프절 전이의 고위험 특징이 발견되는 경우 추가적인 수술적 치료를 시행하도록 권유한다. 그러나 실제 수술을 시행했더니 단지 10% 내외의 환자에서만 림프절 전이가 발견돼 이를 극복하려는 임상연구가 진행돼 왔다. 이 노력의 일환으로 조기 대장암 수술 전 림프절 전이를 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발하고자 했다.

Q. 연구에 대해 설명하면?

서울아산병원에서 조기 대장암으로 수술 받은 환자 약 1,300명의 임상정보, 병리소견 및 대장 내시경에서 보여지는 몇 가지 특징적인 점막 표면의 변화에 대한 자료를 후향적으로 수집했다. 수집된 정보를 바탕으로 조기 대장암 수술 전 림프절 전이를 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다. 이 인공지능 모델의 정확도를 검증하기 위해 별도의 조기 대장암 환자를 대상으로 추가적인 연구를 진행한 결과, 기존 권고지침보다 림프절 전이 여부를 더욱 정확하고 안정적으로 예측하는 것을 확인할 수 있었다.

Q. 앞으로의 연구 계획은?

조기 대장암에서 림프절 전이를 예측할 수 있는 새로운 의사결정 모델의 정확도를 더 높이기 위해 더 많은 환자의 임상정보와 더 다양한 종류의 임상정보를 포함시켜 연구를 진행할 계획이다. 이러한 우리의 노력을 통해 조기 대장암 환자들이 내시경 치료 이후에 불필요한 수술을 피할 수 있기를 바란다.