차 의과학대학교 분당차병원 종양내과 전홍재 교수, 병리과 황소현 교수, 차 의과학대학교 조계훈 박사과정생 연구팀은 간암 환자의 혈액 데이터를 바탕으로 아테졸리주맙·베바시주맙 병용요법의 치료 효과를 예측하는 인공지능 모델 ‘CAPTYN’을 개발했다고 26일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 Cancer Communications(IF: 29)에 게재됐다.

연구팀은 오스트리아 빈 의과대학교 의료진과 함께 모델 개발에 참여했다. CAPTYN은 C-반응성 단백(CRP), 알파태아단백(AFP), 혈소판 수, 총 빌리루빈, 림프구 수, 호중구 수 등 6가지 혈액검사 결과를 활용해 머신러닝으로 분석한다. 연구팀은 총 949명의 환자 데이터를 검토해 737명을 최종 분석 대상으로 선정했다.

모델 개발에는 분당차병원과 오스트리아 빈 의과대학교 환자 354명의 데이터가 사용됐다. 외부 검증은 글로벌 3상 임상시험 IMbrave150의 환자 99명과 세브란스병원 실제 진료 환자 184명의 데이터를 통해 진행했다. 또한 소라페닙과 렌바티닙 치료 환자 100명의 데이터는 아테졸리주맙·베바시주맙 병용요법 예측의 특이성을 확인하기 위한 비교군으로 활용했다.

외부 검증 결과 CAPTYN은 IMbrave150 데이터에서 AUC 0.70을 기록했다. 이는 기존 예후 평가 모델인 CRAFITY와 ALBI보다 우수한 성능을 보인 결과다.

세브란스병원 실제 진료 데이터에서도 CAPTYN은 기존 모델보다 우수한 성능을 나타냈다. CAPTYN이 치료 효과가 높을 것으로 예측한 환자군과 그렇지 않은 환자군의 실제 경과를 비교한 결과, 전체생존기간과 무진행생존기간에서 유의한 차이가 확인됐다.

전홍재 교수는 “이번 연구는 실제 진료 현장에서 쉽게 활용할 수 있는 혈액검사만으로 아테졸리주맙·베바시주맙 병용요법의 치료 효과를 예측할 수 있는 모델을 제시했다는 점에서 의미가 있다”고 말했다. 이어 “향후 추가적인 임상 검증을 통해 환자 맞춤형 치료 전략 수립에 도움이 되는 예측 도구로 발전시켜 나갈 것”이라고 밝혔다.

한편, 이번 연구는 한국연구재단과 보건복지부, 한국보건산업진흥원 보건의료기술 연구개발사업 등의 지원을 받아 수행됐다.

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