유방암 재발, AI가 90% 예측

국내 연구진이 유방암의 재발을 조기에 예측할 수 있는 혈액 기반의 비침습적 진단법을 개발했다./pixabay

국내 연구진이 유방암 환자의 혈액으로 재발 위험을 조기 예측할 수 있는 진단법을 개발했다. 특히 치료가 까다롭고 예후 예측이 중요한 삼중음성유방암(TNBC) 환자에게 적용할 수 있어 정밀 의료와 환자 예후 관리에 크게 기여할 것으로 기대된다.

한국기초과학지원연구원(KBSI) 디지털오믹스연구부의 정영호 책임연구원, 현주용 박사후연구원 연구진은 삼중음성유방암의 재발을 조기에 예측할 수 있는 혈액 기반의 비침습적 진단법을 개발했다고 7일 밝혔다. 삼중음성유방암은 표적 항암제가 작용하는 3가지 수용체가 모두 없는 유형으로, 다른 유방암보다 전이·재발의 위험이 높다.

먼저 연구진은 유방암 환자의 혈액에서 추출한 종양 유래 엑소좀(세포 주머니)의 단백질을 분석해 특정 단백질 4종이 삼중음성유방암 재발과 예후를 예측할 수 있는 주요 물질임을 확인했다.

이어 혈액에서 엑소좀을 분리할 수 있는 기술을 개발하고, 이를 AI(인공지능)로 머신러닝으로 분석해 유방암을 진단하는 성능을 극대화했다. 머신러닝은 AI가 대규모 정보에서 스스로 답을 찾는 방식이다. 그 결과, 삼중음성유방암 환자군에서 환자는 90% 민감도로, 병에 걸리지 않은 사람은 95% 특이도로 가려냈다.

연구를 주도한 정영호 책임연구원은 “이번 연구는 단백질 기반 액체생검이 실제 임상 진단에 활용될 수 있음을 시사한 중요한 사례”라며 “특히 치료 후 재발 위험이 큰 삼중음성유방암 환자들에게 비침습적인 방법으로 조기에 재발을 예측하고, 이를 통해 정밀의학 기반의 맞춤형 사전 대응이 가능해질 것”이라고 밝혔다.

이번 연구는 국제 학술지 ‘세포 외 소포 저널(Journal of Extracellular Vesicles)’ 온라인판에 지난달 23일 게재됐다. 이번 연구에는 연세대 의대의 김승일 교수와 김민우 박사, 기계공학과 정효일 교수, 성신여대 바이오신약의과학부 현경아 교수도 참여했다.

참고 자료

Journal of Extracellular Vesicles(2025), DOI: https://doi.org/10.1002/jev2.70089

홍아름 기자(arhong@chosunbiz.com)

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