차 의과학대 분당차병원, 간암 치료 효과 예측 AI 모델 ‘CAPTYN’ 개발
대본
- 지민오늘은 분당차병원 연구팀이 간암 치료 효과를 예측하는 인공지능 모델 CAPTYN을 개발했다는 소식을 다뤄 볼게요. 간암 환자의 혈액검사 결과만으로 특정 치료가 잘 들을지 미리 가늠해 보겠다는 건데, 핵심은 이 예측이 실제 치료 결정에 도움이 될 만큼 정확한가 하는 점이에요.
- 상현먼저 어떤 치료를 대상으로 하는지부터 짚어 볼까요? 기사에 나온 병용요법 조합이 무엇인지 궁금해요.
- 지민아테졸리주맙과 베바시주맙을 함께 쓰는 병용요법이에요. 이 조합의 치료 반응을 혈액 데이터로 예측하는 게 CAPTYN의 목표예요.
- 상현그럼 인공지능이 어떤 정보를 보고 판단하는 건가요? 특별한 장비가 필요한 건지 궁금하네요.
- 지민기사에 따르면 C-반응성 단백, 알파태아단백, 혈소판 수, 총 빌리루빈, 림프구 수, 호중구 수 등 6가지 혈액검사 지표를 머신러닝으로 분석해요. 실제 진료 현장에서 흔히 하는 혈액검사 항목이라는 점이 강조돼 있어요.
- 상현데이터 규모도 궁금해요. 몇 명의 환자를 기반으로 만든 모델인가요?
- 지민연구팀이 총 949명의 데이터를 검토해서 737명을 최종 분석 대상으로 골랐어요. 모델 개발에는 분당차병원과 오스트리아 빈 의과대학교 환자 354명의 데이터가 쓰였어요.
- 상현그렇다면 개발에 쓴 환자와 검증에 쓴 환자가 다른 거죠? 외부 검증은 어떻게 진행됐는지 알고 싶어요.
- 지민맞아요. 외부 검증은 글로벌 3상 임상시험 IMbrave150 환자 99명과 세브란스병원 실제 진료 환자 184명 데이터로 했어요. 소라페닙이나 렌바티닙을 쓴 환자 100명은 이 병용요법 예측이 얼마나 구분해 내는지 보려고 비교군으로 넣었다고 해요.
- 상현성능은 어느 정도였어요? 기존 모델과 비교한 결과가 있다고 들었어요.
- 지민IMbrave150 데이터에서 AUC 0.70을 기록했고, 기존 예후 평가 모델인 CRAFITY와 ALBI보다 우수했다고 해요. AUC가 0.70이면 완벽한 수준은 아니고 가능성을 보여 준 정도로 읽는 게 맞아요.
- 상현세브란스병원 실제 진료 데이터에서도 비슷한 결과가 나왔나요?
- 지민세브란스 데이터에서도 기존 모델보다 우수했어요. CAPTYN이 치료 효과가 클 거라고 예측한 환자군과 그렇지 않은 군을 비교했더니, 전체생존기간과 무진행생존기간에서 유의한 차이가 확인됐다고 해요.
- 상현그럼 이 모델이 치료 방법을 자동으로 정해 주는 건가요? 실제 쓰임새가 궁금해요.
- 지민기사에서는 아직 임상 검증을 더 거쳐야 한다고 분명히 밝히고 있어요. 전홍재 교수도 향후 추가 임상 검증을 통해 환자 맞춤형 치료 전략에 도움이 되는 도구로 발전시키겠다고 말했어요.
- 상현정리하면 혈액검사로 치료 반응을 예측하는 가능성을 보여 준 연구라는 거네요. 아직 실제 진료 기준이 되려면 더 확인할 게 남아 있다는 뜻이고요.
- 지민맞아요. 간암 치료에서 환자에게 맞는 방법을 미리 가늠하는 도구가 될 수 있는지, 이후 임상 결과를 지켜볼 필요가 있어요.
AI 진행자 상현·지민이 원문 기사를 바탕으로 나눈 대화입니다. 정확한 내용은 원문 기사를 확인하세요.