연세대 강남세브란스병원 비뇨의학과 구교철 교수와 이화여대 식품영양학과 박태현 교수 공동 연구팀이 전립선암을 소변 냄새를 분석하는 방식으로 비침습적으로 진단할 수 있는 인공 후각 기반 플랫폼의 유용성을 입증했다고 9일 밝혔다. 연구 결과는 분석화학 분야 상위 학술지 'ACS Biosensors'에 게재됐다.
기존 전립선특이항원(PSA) 검사는 전립선비대증이나 전립선염과도 유사한 수치를 보여 정확도가 낮은 편이다. 이로 인해 불필요한 조직검사로 이어지는 경우가 많았다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 탐지견이 환자 소변 냄새를 통해 전립선암을 인식한다는 연구 결과에 착안해, 인공 후각 시스템을 개발했다.
연구팀은 전립선암 환자와 건강한 대조군의 소변 샘플을 수집해 총 290개의 샘플 세트를 구축했다. 소변 내 휘발성 유기화합물(VOCs)을 포착하기 위해 인간 후각 수용체 나노 센서(OR1~OR6)를 활용한 시스템을 설계했으며, 이 센서의 형광 신호 변화를 인공지능(AI) 알고리즘으로 분석해 암 여부와 악성도를 판단했다.
특히 연구팀은 전립선암 진단에 가장 중요한 세 가지 수용체(OR2W1, OR51E1, OR51E2)를 규명했으며, 이 기반으로 설계된 머신러닝 모델의 정확도는 0.890을 기록했다. AUC(Area Under the Curve) 값은 0.964±0.01로, 전립선암 환자와 정상인을 96.4%의 정확도로 구분할 수 있음을 의미한다. 이는 통계학적으로 매우 높은 진단 정확도를 나타낸다.
구교철 교수는 “소변을 채취하는 과정이 통증 없고 간편하며, 기존 PSA 검사로는 확인할 수 없었던 암의 공격성 정도(글리슨 점수)까지 파악할 수 있었다”며, “향후 대규모 임상 연구를 통해 실제 의료 현장에서 활용 가능한 진단 기술로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.