위암 유발 헬리코박터균…AI로 '족집게' 예측

헬리코박터 파일로리균의 유전체 정보를 인공지능(AI)으로 분석해 위암 발생 위험을 예측하는 새로운 도구가 개발됐다.

중국 남방의과대학 구빙 교수, 쓰촨대학 배리 마셜 교수 공동 연구팀은 헬리코박터균의 유전체 변이를 분석해 위암 진행 위험도를 점수화한 '헬리코박터 파일로리 게놈 위험 점수(HpRS)'를 개발했다고 국제학술지 '미국국립과학원회보(PNAS)'에 지난 6월 9일 발표했다. 배리 마셜 교수는 헬리코박터균의 역할을 규명한 공로로 노벨상을 수상한 세계적 석학이다.

위암은 헬리코박터균 감염 후 '코레아 연쇄 반응'으로 불리는 다단계 과정을 거쳐 발생한다. 만성 위염에서 시작해 위축성 위염, 장상피화생을 거쳐 위암으로 진행된다. 하지만 모든 감염자가 위암으로 발전하지는 않아, 고위험 균주를 선별하는 것이 중요한 과제였다.

연구팀은 비위축성 위염(NAG), 위축성 위염(AG), 장상피화생(IM), 위암(GC) 등 각 단계의 환자로부터 얻은 528개의 고품질 헬리코박터균 전장 유전체 서열을 수집했다. 이후 세균 전장유전체연관분석(GWAS)을 통해 후기 병변과 관련된 유전적 변이(SNP)를 식별했다.

연구팀은 찾아낸 유전 변이들을 랜덤 포레스트 기반의 기계학습 모델에 통합해 HpRS를 개발했다. 이 점수는 특정 헬리코박터균주가 위암에 가까운 후기 병변(장상피화생/위암)으로 발전할 확률을 예측한다.

개발된 HpRS 모델은 반복 교차 검증에서 평균 0.902의 높은 예측 정확도(AUC)를 보였다. AUC는 1에 가까울수록 예측 모델의 성능이 우수함을 의미한다. 또한 별도의 독립적인 두 개 코호트 검증에서도 각각 0.871, 0.843의 높은 정확도를 나타내며 예측 성능을 입증했다.

연구팀은 예측에 중요한 역할을 하는 단일염기다형성이 주로 DNA 복구, 번역, 중심 대사 등 세균의 핵심 기능 유전자에 분포하는 것을 확인했다. 이는 여러 유전자가 복합적으로 위암 발생에 관여함을 시사한다.

연구팀은 "이번 연구는 균주 수준에서 유전체 기반의 위험도 계층화를 위한 개념 증명 프레임워크를 제공한다"며 "향후 위암 예방 전략을 보완하는 데 기여할 수 있을 것"이라고 밝혔다.