일본에서 암 유전자나 화상진단의 결과를 인공지능(AI)이 학습해 암 환자의 생존율을 예측하는 기술개발이 진행되고 있다. AI로 환자별 생존율이나 유효한 치료법을 예측할 수 있으면 암 환자 한 사람 한 사람에게 최적인 ‘개별화 치료’를 할 수 있다고 니혼게이자이신문이 22일 전했다.

보도에 따르면 규슈(九州)대는 최근 23종의 유전자를 해석해 유방암 환자의 생존율을 7단계로 분류하는 데 성공했다. 연구팀은 인간의 전체 유전자에 해당하는 약 2만20000종의 움직임의 강도나 치료 후 상태에 대해 약 7000명의 유방암 환자의 자료를 AI에 학습시켰다. 그 결과 23종의 유전자의 움직임으로 생존율을 7단계로 분류할 수 있다는 것을 발견했다. 같은 ‘스테이지(단계) 2’의 환자라도 10년 후 생존율이 15~90%로 큰 차가 나왔다고 연구팀은 밝혔다. 규슈대는 향후 기업과 함께 임상연구를 실시한 뒤 유전자검사 서비스로 제공하는 것을 목표로 하고 있다.

일본 국립암연구센터는 신장세포암의 생존율을 예측하는 표지가 되는 유전자를 특정했다. 연구팀은 3000명의 암 환자에 대해 약 2만2000종의 유전자의 움직임이나 변이, 생존률 데이터를 AI로 분석했다. 신장세포암에선 특정 유전자의 움직임이 약하면 그렇지 않은 경우에 비해 3년 후의 생존률이 2배를 넘는 75%인 것을 알게 됐다.

화상진단과 AI를 함께 활용한 기법도 생겼다. 산업기술총합연구소는 자기공명영상(MRI)으로 촬영한 뇌종양 화상과 유전자 해석의 결과에 대해 환자 약 170명의 자료를 AI에 학습시켰다. 그 결과 약 10종류의 암세포의 유전자 변화로 생존률을 예측할 수 있을 것으로 보고 있다.

암은 초기인 1에서부터 중증인 4까지 4 스테이지로 나눠, 각각에 대해 치료법이 있다. 다만 같은 스테이지에서도 암 전이의 난이도나 속도가 환자별로 다른 것으로 알려져 있다.

AI가 생존률이 낮다고 예측한 경우에는 새로운 암 면역약이나 방사선 치료 등을 적극적으로 사용하는 치료로 바꿔 생존률 향상을 노리고, 반대로 생존률이 높다고 예측할 경우에는 불필요한 투약을 삼가해 부작용을 피할 수 있다. 또 고통을 더는 완화치료 시기도 판단이 용이해져 환자의 생활의 질을 높일 수 있다고 니혼게이자이는 덧붙였다.