"인공지능 기반 소변검사로 전립선암 20분만에 95.5% 진단" KIST-서울아산병원 공동연구팀 논문, SCI급 저명 국제학술지 등재
상태바
"인공지능 기반 소변검사로 전립선암 20분만에 95.5% 진단" KIST-서울아산병원 공동연구팀 논문, SCI급 저명 국제학술지 등재
  • 정 현 기자
  • 승인 2020.12.25 17:49
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

나노분야 국제학술지 ‘ACS Nano' 12월 9일자 게재

[위즈뉴스] 전립선암은 남성 암 중 가장 많이 발생하는 암 중 하나이다.

기존에는 혈액검사를 통해 일차적인 전립선암 여부를 판별하고 있다. 하지만 진단의 정확도가 30%에 불과해 많은 환자들이 혈액검사 후 침습적인 조직검사를 받아야 하고, 그에 따른 출혈과 고통 등의 부작용을 겪고 있다.   

이러한 가운데 KIST(한국과학기술연구원)은 23일, 생체재료연구센터 이관희 박사팀이 서울아산병원 정인갑 교수 연구팀과 공동연구를 통해 소변에서 전립선암을 단 20분 만에 100%에 가까운 정확도로 진단하는 기술을 개발했다고 밝혔다. 연구팀은 이번 연구에서 초고감도 전기신호 기반 바이오센서에 스마트 인공지능 분석법을 도입해 기술 개발에 성공했다.

KIST 이관희 박사(왼쪽)와 서울아산병원 정인갑 교수 / 사진=KIST
KIST 이관희 박사(왼쪽)와 서울아산병원 정인갑 교수 / 사진=KIST

이번 연구결과를 담은 논문은 연구 결과는 미국화학회(ACS)가 발간하는 나노분야 SCI급 저명 국제학술지 ‘ACS Nano (IF=14.588)' 12월 9일 자에 게재됐다.

논문명은 'Noninvasive Precision Screening of Prostate Cancer by Urinary Multimarker Sensor and Artificial Intelligence Analysis'이며, KIST 김호준 선임연구원과 박성욱 박사후연구원, 서울아산병원 정인갑 교수가 제1저자로, KIST 이관희 책임연구원이 교신저자로 참여했다.

연구팀은 이번 연구의 기대효과에 대해 "소변의 편의성으로 인해 잠재적 환자의 진단에 대한 부담을 경감할 수 있으며 또, 포스트코로나시대를 맞이하여 휴대용 홈 케어 시스템 구축을 통한 비대면 암 진단을 가능하게 할 것"이라고 말했다

국제학술지 'ACS Nano' 최신호에 실린 해당 논문
국제학술지 'ACS Nano' 최신호에 실린 해당 논문

소변을 활용한 진단검사는 환자 편의성이 뛰어나고 침습적인 조직검사가 필요하지 않아 부작용이나 환자의 고통 없이 암을 진단 할 수 있다. 하지만 소변에는 암 인자의 농도가 낮기 때문에 소변 기반의 바이오센서는 그동안 정밀진단보다는 위험군을 분류하는 데 활용되어 왔다.

KIST 이관희 박사팀은 그동안 전기신호 기반의 초고감도 바이오센서를 활용하여 소변에서 질병을 진단하는 기술을 개발해왔다.

암 진단과 관련해 단일한 암 인자로는 진단 정확도를 90% 이상으로 끌어올리는 데는 한계가 있었다. 연구진은 이 문제를 극복하기 위해 한 종류의 암 인자가 아닌 서로 다른 여러 종의 암 인자를 동시에 활용해 진단 정확도를 획기적으로 높이는 데 성공했다.

연구진은 전립선암 진단을 위해 기존의 전립선 특이항원(PSA) 기반 검출의 문제점을 개선하기 위해 소변에서 극미량의 네 가지 암 인자들을 동시에 측정할 수 있는 초고감도 반도체 센서 시스템을 개발했다.

그림3. 연구진이 개발한 초 고감도 스마트 바이오센서 실물사진 / 자료이미지=KIST
그림3. 연구진이 개발한 초 고감도 스마트 바이오센서 실물사진 / 자료이미지=KIST

이 센서를 통해 얻은 네 가지 암 인자와 전립선암 사이의 상관관계를 인공지능에게 기계학습 시키고, 얻어진 검출 신호들의 복잡한 패턴에 따라 암 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 개발해냈다.

그림1. 반도체 기반의 초고감도 바이오센서를 활용하여 환자 소변에서 극미량의 암인자들을 검출하고, 여기서 발생하는 검출 신호의 패턴을 얻어 냈다 / 자료이미지=KIST
그림1. 반도체 기반의 초고감도 바이오센서를 활용하여 환자 소변에서 극미량의 암인자들을 검출하고, 여기서 발생하는 검출 신호의 패턴을 얻어 냈다 / 자료이미지=KIST
그림2. 암인자들의 복잡한 신호 패턴을 다수 확보하여 인공지능 분석법을 활용해 암과 정상을 100% 가까운 수치로 정밀 진단하는 데 성공했다 / 자료이미지KIST
그림2. 암인자들의 복잡한 신호 패턴을 다수 확보하여 인공지능 분석법을 활용해 암과 정상을 100% 가까운 수치로 정밀 진단하는 데 성공했다 / 자료이미지KIST

이 인공지능 분석법을 활용하여 전립선암을 진단한 결과, 76개의 소변 표본에서 전립선암 환자를 95.5%로 진단했다. 연구진은 향후 임상을 확대하여 더욱 많은 환자 정보를 학습시켜 진단 알고리즘의 정확성을 높일 계획이라고 밝혔다.   

KIST와 공동 연구를 진행한 서울아산병원 정인갑 교수는 “수술이나 치료가 필요한 환자를 소변을 활용해 높은 정확도로 선별함으로써 불필요한 조직검사와 치료를 최소화하여 의료비 및 의료진의 피로도를 획기적으로 줄일 수 있다”고 말했다.

한편, KIST 이관희 박사는 “소변만으로 100%에 가깝게 전립선암을 신속히 진단할 수 있는 스마트 바이오센서의 개발은 소변을 활용한 다른 암 종의 정밀 진단에 활용될 수 있을 것”이라고 전망했다.  

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 중견연구자지원사업, 산업통상자원부, 보건복지부, 식품의약품안전처 전주기의료기기연구개발사업단의 지원을 받아 수행됐다.

 


댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.
주요기사