암: AI로 패턴 예측해 치료한다
인공지능 AI가 암의 경과와 확산 경로를 예측해 치료에 도움을 줄 수 있을 전망이다.
런던 암 연구소(ICR)와 에든버러 대학은 최근 리볼버(Revolver: Repeated Evolution of Cancer)라는 새로운 기술을 개발했다. 이 기술은 암세포 내 DNA 돌연변이에서 패턴을 찾아내어 유전적 변화를 예측한다. 과학자들은 종양의 끊임없이 변화하는 성질이 암 치료의 가장 큰 걸림돌이었다며 이번 연구가 문제 해결의 실마리를 제공하기를 기대하고 있다. 악성종양이라고도 불리는 암은 돌연변이로 인한 세포주기 조절 실패로 세포분열이 정상 이상으로 계속되는 질병을 말한다. '예측하고 움직이자' 암세포 진화를 예측하는 일이 어떻게 환자의 생존 확률을 높이는 데 도움이 되는 걸까? 간단한 답은 '조기 개입'이다. 앞서 말했듯 암은 세포 DNA 내 돌연변이가 근본적인 발병 원인이다. 따라서 어느 염색체에 어떤 돌연변이가 생길지 파악할 수 있다면 의사가 조기에 개입해 발병의 근원에 빠르게 대처할 수 있다. 한 예로 유방암 환자의 경우 종양 억제 단백질인 p53의 '8번 염색체'에서 돌연변이가 발생한 경우 다른 유사 궤도의 유전적 돌연변이보다 생존 시간이 적다는 연구가 있다. 암세포 진화를 예측하면 위험 요소에 미리 대처해 생존 시간을 늘릴 수 있다는 말이다. 어떻게 예측하나? AI는 기계가 인간이 정해놓은 규칙에 따라 자료를 수집하고 해석해 자신만의 방법을 찾아내 적용하는 일종의 '학습 기계'다. 어떤 방식으로 학습할지는 인간이 미리 설정하지만, 그 적용은 얻는 정보에 대한 해석을 토대로 만들어가는 것이다. AI는 일부 인간이 하기 어렵거나 오래 걸리는 작업을 쉽고 빠르게 해낼 수 있다는 장점이 있다. 이번 암 확산 및 진화 예측 역시 인간이 하기 어렵지만, AI가 해낼 수 있는 일 중 하나다. 연구팀은 이번 연구를 통해 자신들이 환자들의 데이터를 종합해 종양에 대한 지식을 터득하고 적용하는 기계 학습 기술을 개발했다고 밝혔다. 폐암, 유방암, 신장암, 장암 등을 가진 178명의 환자의 768개 종양 샘플을 사용해 각 종양 데이터를 분석하고 변화 패턴을 비교했다. 이후, AI를 활용해 데이터에서 나타나는 공통적인 반복 패턴을 확인했다. 어떤 상황에서는 어떤 염색체의 돌연변이가 일어날 가능성이 있는지 등 말이다. 연구진은 이 기계학습이 적용되면 비슷한 상황의 반복 패턴이 일어날 것 같은 상황을 더 빠르고 쉽게 인지할 수 있으리라 보고 있다. 맞춤 치료 이번 기계학습은 또 치료에 대한 내성 또한 예측할 수 있다. 암세포들은 종종 항생제 혹은 특정 치료에 내성을 가지고 치료를 방해한다. 이번 연구를 주도한 ICR 안드레아 소토리바 박사는 이번 방법론이 복잡한 데이터 속 여러 가지 패턴을 찾아내는 데에 도움을 줄 것이라고 말했다. "특정 패턴을 기반으로 종양이 미래에 어떻게 진화할지 예측할 수 있는 강력한 AI 기술을 개발한 겁니다. 지금까지는 돌연변이가 복잡한 데이터 속에 숨어있었지만, 이 도구를 사용하면 암을 유발할 수 있는 카드 중 하나를 미리 제거할 수 있는 거죠." "미래를 예측하게 되면 초기 단계에 개입할 수 있을 겁니다." ICR의 폴 워크맨 교수는 암의 진화가 암 환자 치료에 가장 큰 걸림돌이라며 이번 기술이 치료법의 혁신을 가져올 것이라고 예상했다. "AI에 기반한 새로운 접근법은 장래에 종양이 어떻게 진화하는지를 미리 구체적으로 예측해 환자 개개인에게 맞는 맞춤형 치료도 가능하게 해줄 것으로 보입니다."