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가톨릭대학교 서울성모병원 소화기내과 한지원 교수 연구팀이 간세포암 환자의 치료 전 위험도를 예측해 맞춤형 치료를 돕는 인공지능 모델을 개발했다. 이번 성과는 환자 안전성을 기반으로 생존율을 높일 수 있는 가능성을 입증했다는 점에서 의미가 크다.

연구팀은 2010년부터 2024년까지 가톨릭중앙의료원 산하 8개 병원에서 치료받은 간세포암 환자 2,026명의 데이터를 분석해 ‘머신러닝 기반 간 안전성 점수(Machine Learning-based Hepatic Safety Score, MHSS)’ 모델을 구축했다. 이 모델은 혈액검사 수치, 간 기능 지표, 혈소판 수, 종양 크기와 개수, 혈관 침범 여부, 종양표지자 등을 종합 반영해 환자별 맞춤형 치료법을 선택하는 데 활용될 수 있다.

기존 평가도구인 Child-Pugh, ALBI, MELD, FIB-4 등은 혈액검사 수치 위주로 간 기능만 평가해 암 특성을 반영하지 못하는 한계가 있었다. 반면 이번 AI 모델은 간 기능과 종양 특성을 함께 고려해 치료 중 발생할 수 있는 정맥류 출혈과 간 기능 악화 위험을 보다 정확히 예측하는 것으로 확인됐다. 독립 검증 코호트에서도 안정적인 결과를 보여 신뢰성을 입증했다.

분석 결과, 고위험군 환자는 저위험군 대비 치료 중 간 기능 악화 위험이 3.25배, 정맥류 출혈 위험이 4.90배, 사망 위험이 2.21배 높았다. 이는 간 기능 악화가 단순히 혈액검사 수치만으로 결정되는 것이 아니라 종양 크기와 혈관 침범 여부 등 복합적 요인이 작용한다는 점을 인공지능 분석으로 증명한 것이다.

또한 치료제별 시뮬레이션 분석에서 저위험군은 면역항암 병용요법(아테졸리주맙-베바시주맙)이 생존 이점을 보였으나, 고위험군에서는 출혈 위험 증가로 효과가 제한적이었다. 맞춤형 치료 시뮬레이션을 적용한 결과, 비적용군 대비 간 기능 악화 위험은 24%, 정맥류 출혈 위험은 40%, 전체 사망 위험은 26% 감소하는 예측 결과가 도출됐다.

한지원 교수는 “종양 특성과 간 기능, 문맥고혈압 위험을 하나의 인공지능 모델로 종합 평가해 환자별 안전하고 합리적인 치료 경로를 제시할 수 있는 기반을 마련했다”며 “향후 전향적 연구와 다양한 데이터 실증을 통해 실제 진료 현장에서 환자가 치료를 안전하게 지속할 수 있도록 발전시킬 것”이라고 밝혔다.
 

이번 연구는 보건복지부와 한국보건산업진흥원이 지원하는 글로벌의사과학자 양성사업의 연구비로 수행됐으며, 디지털 헬스케어 분야 국제학술지 ‘npj Digital Medicine’(IF 18.0)에 게재됐다. 연구팀은 개발된 예측 모델을 환자와 의료진이 쉽게 활용할 수 있도록 웹 기반 계산기로 무료 공개했다.