인공지능
AI 프로토콜 ‘DeepHRD’가 암 치료 시간과 비용을 혁신할 예정
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암은 전 세계적으로 여전히 위협적인 존재입니다. 수많은 과학적 혁신에도 불구하고, 여전히 전 세계 사망 원인 1위입니다.
2024년 미국만 해도 약 2백만 건의 암이 진단될 것으로 예상되며, 사망자 수는 61만 명을 넘어설 것으로 전망됩니다.
2017~2019년 데이터를 기반으로 한 계산에 따르면 미국 남녀의 40% 이상이 평생 중 언젠가 암 진단을 받을 것으로 나타났습니다. 더욱 우려되는 점은 올해 약 15,000명의 어린이와 청소년이 암 진단을 받게 되며, 그 중 약 1,600명이 안타깝게도 사망할 것으로 예상된다는 것입니다.
미국 상황은 전 세계적인 현상을 반영합니다. 전 세계 사망 원인 중 하나인 암은 2022년에 전 세계적으로 거의 2천만 건의 신규 사례와 970만 건의 암 관련 사망자를 기록했습니다. 그리고 가까운 시기에 완화될 조짐은 보이지 않습니다. 2040년까지 연간 신규 암 사례는 2,990만 건으로, 암 관련 사망자는 1,530만 명에 이를 것으로 예상됩니다.
따라서 암이라는 위협은 과학, 기술, 의료 연구 커뮤니티의 전방위적인 노력이 필요합니다. 다음 섹션에서는 전 세계 사람들을 낙관적이고 열정적으로 만들고 있는 이러한 노력 중 하나를 살펴보겠습니다.
암 생검을 위한 AI 기반 정밀 종양학
최근 과학 저널 Journal of Clinical Oncology에 실린 논문에서는 DeepHRD, 딥러닝 플랫폼을 훈련시켜 혈색소와 에오신 (H&E) 염색된 조직병리 슬라이드에서 HRD를 예측하는 노력을 언급했습니다. 이 연구는 The Cancer Genome Atlas (TCGA)에서 수집한 유방 및 난소암 원발암을 사용했습니다.
이 돌파구는 동형 재조합 결핍(HRD) 암이 백금 염 및 폴리(ADP-리보스) 폴리머라제 억제제의 혜택을 받기 때문에 중요합니다. 그러나 HRD를 감지하기 위한 표준 진단 검사는 분자 프로파일링을 필요로 하며, 이는 보편적으로 이용 가능하지 않습니다.
연구 결과에 따르면 DeepHRD는 다양한 외부 코호트, 슬라이드 스캐너 및 조직 고정 변수에 걸쳐 일상적인 H&E 슬라이드만으로 유방 및 난소암에서 HRD를 예측할 수 있었습니다. 그 결과를 기존 분자 검사 시스템과 비교했을 때, DeepHRD 플랫폼은 1.8~3.1배 더 많은 환자를 분류했으며 고등급 장액성 난소암에서는 전체 생존(OS)이, 전이성 유방암에서는 백금 특이 무진행 생존(PFS)이 더 우수한 것으로 나타났습니다.
결과가 의료계가 이 솔루션에 대해 기대하는 이유를 보여주지만, AI의 도입은 초기 암 진단 및 관련 치료의 운영 물류 측면에서 큰 개선을 의미합니다.
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AI 프로토콜 도입이 왜 중요한가?
UC San Diego 연구원들에 따르면, 이 실험을 이끄는 연구진은 시스템에 AI를 도입함으로써 종양 생검 슬라이드에서 임상적으로 활용 가능한 유전체 변이를 빠르고 저비용으로 감지할 수 있게 되었다고 말합니다.
연구진은 이 시스템이 유방 및 난소암의 임상 종양학 치료 워크플로우에서 수 주와 수천 달러를 절감할 수 있다고 믿고 있습니다.
그렇지 않으면 지연이 생명을 위협할 뿐만 아니라 높은 비용 절차가 자원 제한이 있는 환자들에게 영향을 미칠 수 있습니다. 이런 의미에서 AI 도입은 보다 포괄적인 암 진단 과정을 의미합니다.
존재하던 병목 현상을 설명하면서, 연구의 주요 저자이자 Alexandrov 연구실의 박사후 연구원인 Erik Bergstrom 박사는 다음과 같이 말했습니다:
“불행히도 높은 비용, 조직 요구량, 그리고 느린 처리 시간 때문에 정밀 종양학이 널리 사용되지 못하고 있으며, 이는 암 환자에게 최적이 아닌—잠재적으로 해로운—치료를 초래하고 있습니다.”
따라서 AI 기반 유전체 검사는 구원을 제공합니다. 이는 환자의 중요한 시간을 절약할 뿐만 아니라 초기 조직 진단 후 즉시 치료 처방을 가능하게 하여 의사를 돕습니다. 이 정밀 종양학 방법은 기존 유전체 검사보다 더 신뢰할 수 있는데, AI 검사는 실패율이 거의 없기 때문입니다. 반면 기존 유전체 검사는 20~30%의 실패율을 보이며, 이는 재검사나 침습적 생검을 필요로 합니다.
AI가 HRD를 식별함으로써 이 방법은 암 유전체 바이오마커를 정확하고 즉시 감지할 수 있게 됩니다.
오랫동안 이 분야에 참여해 온 연구자와 과학자들은 이번 돌파구가 중대한 의미를 가진다고 믿고 있습니다. 그 이유를 설명하며, UC San Diego 의학 distinguished 교수이자 Center for Engineering and Cancer, Moores Cancer Center 회원인 Scott Lippman 박사는 다음과 같이 말했습니다:
“정밀 종양학 시대는 1990년대 후반에 시작되었지만, 최근 미국 연구에 따르면 대부분의 암 환자들이 FDA 승인 정밀 치료를 받지 못하고 있습니다. 그 주요 이유는 검사를 받지 않기 때문입니다. 임상 종양학자로서—제가 거의 40년 동안 이 일을 해왔듯—이 접근법이 정밀 종양학의 미래라는 점은 의심의 여지가 없습니다.”
DeepHRD의 기반이 되는 기술은 UC San Diego에서 발행한 임시 특허로 보호되고 있습니다. 이 특허는 Alexandrov, Bergstrom, 그리고 Lippman이 참여한 기업인 io9에 라이선스되었습니다.
다음 섹션에서는 이 회사를 간략히 살펴보며, 어떤 역량을 갖추고 있으며 지금까지 어떤 솔루션을 제공했는지 이해해 보겠습니다!
#1. Io9: AI 기반 디지털 병리학
Io9는 이미 일상적인 임상 슬라이드에서 분자 프로파일링을 효율적으로 수행하는 AI 플랫폼을 보유하고 있습니다. 이 플랫폼은 디지털 슬라이드에서 유전체 바이오마커를 감지할 수 있어 전 세계 모든 환자가 치료에 접근할 수 있게 합니다.
현재는 유방 및 난소암에 적용되는 HRD 바이오마커 기반 솔루션과 향후 췌장암에 대한 솔루션 외에도, io9는 KRAS, EGFR, BRAF 등 다양한 바이오마커에도 활발히 참여하고 있으며, 이는 향후 폐암, 대장암, 유방암 및 전이성 흑색종 분야에서 유용할 것입니다.
Ludmil B. Alexandrov는 io9의 설립자이자 최고 과학 책임자이며, Scott M. Lippman, 공동 설립자 중 한 명은 이사회에 참여하고 있습니다.
Io9는 교육자와 연구자들이 혁신을 확대된 상업적 형태로 지속할 수 있도록 만든 스핀오프 기업이지만, AI가 종양학 진단 및 치료와 결합되는 이 분야에는 대형 기업들도 활발히 활동하고 있습니다.
#2. GE Healthcare
2024년 5월 1일, GE HealthCare(Nasdaq: GEHC)는 혁신적인 하드웨어와 소프트웨어를 갖춘 새로운 방사선 치료 컴퓨터 단층 촬영(CT) 솔루션인 Revolution RT를 발표했습니다. 이 솔루션은 시뮬레이션 워크플로우를 간소화하고 종양학 치료를 보다 개인화하고 원활하게 만들 것입니다. Revolution RT는 2024년 글래스고에서 열린 유럽 치료 방사선학 및 종양학 학회(ESTRO) 2024 컨퍼런스에서 인공지능(AI) 강화 버전의 Intelligent Radiation Therapy(IRT) 플랫폼과 함께 공개되었습니다.
그들의 종양학 솔루션에 AI를 도입한 것에 대해 이야기하면서, GE HealthCare의 최고 기술 및 과학 책임자인 Dr. Taha Kass-Hout는 다음과 같이 말했습니다:
“GE HealthCare에서는 AI 기반 기술을 통해 종양 치료의 최전선을 확장하고, 치료 연속성을 변혁하고 최적화하는 데 전념하고 있습니다.”
AI 도입의 이점을 나열하면서, Dr. Taha Kass-Hout는 이 향상이 환자의 해부학적 구조를 높은 정확도로 파악하고, 인접한 정상 조직을 보호하면서 정밀한 종양 표적화를 촉진할 것이라고 말했습니다. 이는 “보다 정확하고, 연결성이 높으며 효율적인 치료 환경을 조성하여 개인 맞춤형 치료 제공을 가속화하고, 궁극적으로 더 나은 환자 결과를 가능하게 한다”는 결과를 낳을 것입니다.
GEHC 가격 차트
2023년 전체에 대해, GE Healthcare는 196억 달러의 매출을 보고했으며, 전년 대비 7% 증가, 유기적 기준으로는 8% 성장했으며 모든 부문과 지역에서 매출이 증가했습니다.
#3. iCAD
규모는 작지만 범위, 영향 및 야망이 넓은 또 다른 의료기술 기업인 iCAD는 유방암 분야에 특화된 AI 작업을 수행하고 있습니다. 이 회사는 실제 존재하는 위협으로부터 비전과 목적을 도출합니다. 데이터에 따르면 여성 8명 중 1명은 평생 동안 유방암에 걸리며, 이러한 암 중 20-40%가 유방촬영술에서 놓치고 있습니다.
전 세계적으로 14초마다 한 명의 여성이 유방암 진단을 받는 상황에서, 기존 모델을 통한 암 위험 평가 정확도는 겨우 63%에 불과합니다.
iCAD의 ProFound Breast Health Suite 플랫폼은 검출, 밀도 및 위험에 초점을 맞추어 암에 대한 조명을 강화하고 숨겨진 부위를 드러냅니다.
검출 단계에서 ProFound 솔루션은 최신 딥러닝 및 3세대 인공지능(AI) 기술을 통합합니다. 정확도와 효율성은 2D 및 3D 유방촬영 검사에서 전례가 없으며, 다른 AI 플랫폼에 비해 임상 성능이 최대 2배 향상되었습니다.
유방 밀도 관점에서 ProFound AI의 유방암 검출 능력을 설명하면서, Wooster Community Hospital의 Gabriele Pedicalli 박사는 다음과 같이 말했습니다:
“ProFound AI는 지방 조직이 있는 사례를 검토하는 데만 도움이 되는 것이 아니라, 밀도가 높은 유방을 가진 여성들에게도 훨씬 큰 이점을 제공합니다. ProFound AI 도입 전에는 밀도가 높은 유방 사례를 보고 ‘6개월 또는 1년 후에 다시 연락하자’라고 생각했지만, 이제는 추가 검진이나 생검이 필요한지를 더 쉽게 판단할 수 있습니다.”
마지막으로 위험 평가 단계에서 ProFound의 AI 기반 솔루션은 세계 최초의 이미지 기반 위험 모델을 가능하게 하며, 이는 기존 모델보다 2.4배 더 정확합니다. 이는 다음 검진 전이나 검진 시에 암 발생 위험이 높은 여성을 식별하여 간격 암을 조기에 발견하는 데 탁월합니다.
2023년 전체에 대해, iCAD의 총 매출은 1,730만 달러였으며, 13% 감소했습니다.
AI 기반 정밀 종양학의 미래
2024년 4월, 세계적으로 권위 있는 Nature 잡지는 정밀 종양학에서 AI의 역할을 포괄적으로 검토했습니다. 이 잡지는 AI가 이 분야에 가져온 변혁적 역량을 인정했으며, 서두는 다음과 같이 말했습니다:
“암 연구와 정밀 종양학 분야는 인공지능(AI) 적용으로 인해 대대적인 변혁을 겪고 있습니다.”
구체적으로, 해당 논문은 분자 프로파일링, 병리학, 의료 영상 등 다양한 정보원에서 숨겨진 패턴을 탐지하는 데 AI의 역할을 강조했습니다. 또한 AI가 오믹스 데이터를 통합하여 암에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공하는 점을 높이 평가했습니다. 모니터링 및 진단 외에도, AI는 암 특성화, 예후 예측, 특정 치료에 대한 반응을 예측하는 새로운 분석법 개발에도 크게 기여하고 있습니다.
하지만 요약 보고서는 이러한 새로운 도구를 연구 환경에서 임상 실무로 전환할 때 발생하는 제한 사항과 도전 과제도 언급하는 것을 잊지 않았습니다.
연구 환경에서 임상 실무로 성공적으로 전환된 도구들의 사례는 많이 있습니다. 예를 들어, 인도와 같은 개발도상국에서 벵갈루루에 위치한 Apollo Cancer Centre는 2024년 1월 인도 최초의 AI 정밀 종양학 센터(POC)를 개설했습니다.
이러한 센터가 암 치료에 더 나은 효율적인 체계를 도입하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 설명하면서, ACC 벵갈루루의 선임 컨설턴트이자 의료 종양학자인 Dr. Vishwanath S는 다음과 같이 말했습니다:
“임상적으로, 이는 표준 치료 경로 준수를 모니터링함으로써 치료 경로 준수를 돕고, 유전체, 임상 및 병리학적 프로파일을 기반으로 환자 관리를 지원합니다. 진단 검사에 대한 임상 알림 및 권고, 가치 기반 치료(VBC) 및 기타 환자 혜택 프로그램 등록 등이 활용 사례입니다. 환자 이탈 및 환자 보고 결과 측정(PROMs) 알림을 통한 시기적절한 개입도 다른 혜택 중 하나입니다.”
암 진단 분야에서 AI의 활용은 앞으로 엄청난 성장을 보일 것으로 예상됩니다. Towards Healthcare가 발표한 보고서에 따르면, 암 진단 분야의 AI는 2023년부터 2032년까지 연평균 9.35% 성장(CAGR)할 것으로 예상되며, 시장 규모는 2022년 8억 9,223만 달러에서 2032년 말에는 약 20억 8,343.4만 달러에 이를 것으로 전망됩니다.
특히, AI가 진단 정확성을 향상시키고 치료 계획의 효율성을 크게 개선할 것이라고 확신할 수 있습니다!
