AI가 면역치료 효과 예측…기존 지표 정확도 앞질러

인공지능(AI)이 면역치료 효과를 볼 환자를 기존 지표보다 더 정확히 가려내는 것으로 나타났다.

28일(현지시간) 바이오온(BioOn)에 따르면 국제 공동 연구진은 비소세포폐암 환자의 임상·혈액 데이터와 컴퓨터단층촬영(CT) 영상, 디지털 병리 슬라이드, 유전체 정보를 통합해 AI 모델을 구축하고 예측 성능을 시험했다.

연구 결과는 국제학술지 네이처 메디신(Nature Medicine)에 게재됐다.

폐암은 매년 약 180만 명의 생명을 앗아가는 암 사망 1위 질환으로, 비소세포폐암이 전체의 80% 이상을 차지한다. 면역치료는 환자 20~30%에 장기 생존 효과를 주지만, 나머지 환자는 반응하지 않거나 독성·비용 부담만 떠안는 실정이다.

현재 치료 결정은 PD-L1 발현 수치에 크게 의존하지만 한계가 지적돼 왔다. 이에 연구진은 글로벌 최대 규모의 다기관 연구인 I3LUNG 프로젝트를 통해 6개국 2396명의 진행성 비소세포폐암 환자 데이터를 분석했다.

임상·혈액 데이터만 활용한 AI 모델은 독립 테스트에서 곡선하면적(AUC) 최고 0.77을 기록했다. AUC는 분류 정확도를 나타내는 지표로 0.8~0.9면 우수한 수준으로 평가된다.

이들 모델은 PD-L1, ECOG 수행능력 점수, 호중구·림프구 비율, 젖산탈수소효소, 폐면역예후지수 등 기존 표준 지표를 모두 앞섰다. 영상과 병리 데이터를 더하자 AUC는 0.88까지 올랐다.

다만 연구진은 다중 모드 통합의 추가 이득이 테스트 세트와 외부 검증에서 일관되게 나타나지 않았다고 밝혔다. 외부 검증에서는 AUC가 0.55~0.72로 낮아졌는데, 연구진은 인구 집단 간 차이를 반영한 결과로 분석했다.

의사와 AI의 협업 효과도 확인됐다. 의사 20명이 환자 100명의 사례를 먼저 독립적으로 판단한 뒤 AI 도움을 받아 재평가한 결과, 면역치료 반응자를 찾아내는 민감도가 0.72에서 0.87로 높아졌다.

특히 폐암 전문의가 아닌 의사들의 향상 폭이 두드러졌다. 연구진은 흉부 전문의가 부족한 지역사회 진료 현장에서 유용할 수 있다고 평가했다.

이번에 발표된 내용은 후향적 단계 성과로, I3LUNG은 현재 6개 센터에서 2000명 이상을 대상으로 전향적 연구를 진행 중이다. 연구진은 "일상적으로 확보 가능한 임상 데이터만으로도 기존 바이오마커를 능가하는 의사결정 지원 도구를 만들 수 있다"고 밝혔다.