폐암은 많은 경우에 치료가 어려운 3기 이상에서 발견되어 사망률이 매우 높은 주요 암 중 하나로 알려져 있다.

만약, 초기 단계인 1~2기에 발견된다면, 생존률을 크게 높아지는 질 수 있기 때문에 폐암을 조기에 진단하려는 연구가 활발히 진행되고 있다.

그중 고려대학교 연구팀은 혈액속에 있는 엑소좀을 통한 바이오마커를 개발해 폐암세포를 84%의 정확도로 분간해 내는데 성공했다.

고려대학교 바이오의공학부 최연호 교수 및 고려대학교 구로병원 흉부외과 김현구 교수 공동연구팀이 나노기술과 인공지능을 활용해 혈액 속 암 진단 바이오마커인 엑소좀(Exosome)을 분석, 정상 세포와 폐암 세포를 95%의 정확도로 구분하는데 성공했다.

폐암을 혈액으로 진단할 수 있는 기술은 기존에도 있었지만 50% 정도의 환자에서만 진단이 가능해 실질적으로 활용되기 어려운 한계가 있었다.

이에 연구팀은 정상인 20명과 비소세포폐암 1,2기 환자 43명의 세포 배양액에서 엑소좀을 분리한 뒤 표면 증강 라만 분광학(Surface-enhanced Raman Spectroscopy) 기반의 나노기술을 활용해 라만 분광학 신호 2,000여 개를 검출했다.

이렇게 검출된 신호를 활용해 딥러닝 기반 인공지능 모델을 훈련시켜 정상세포와 폐암 세포 엑소좀을 95% 정확도로 분별하는데 성공해냈으며, 폐암 환자의 엑소좀을 폐암 세포 유래 엑소좀과 비교해 약 84%의 민감도와 85%의 특이도로 분류하는 데도 성공했다.

연구팀이 개발한 기법은 84%까지 폐암여부를 진단할 수 있어 정확도가 높을 뿐만 아니라, 폐암의 진행단계까지 예측이 가능할 뿐만 아니라 이 기술을 활용하면 조기발견이 어려웠던 폐암 1기 환자도 피 한 방울로 약 30분 만에 폐암 여부 확인이 가능해 조기진단을 통한 생존율 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 전망되고 있다.

최연호 교수는 “이들 연구 결과는 엑소좀 분석기법과 딥러닝 인공지능을 활용한 진단법의 폐암 조기 진단법으로의 유용성을 입증하는 결과”라며 “폐암 1기에 대한 진단은 물론, 폐암 기수가 높을수록 수치가 유의미하게 상승하고 정확도도 높아져 폐암 진행 단계 예측도 가능하다는 점에서 의미가 크다”라고 설명했다.

김현구 교수는 “이 기술을 활용하면 방사선 피폭의 우려가 있는 CT검사 시행 전에 혈액검사를 통해 폐암 가능성이 있는 군을 사전 선별해, 필요한 경우에만 CT검사를 시행할 수 있다”라며, “특히 폐암 1기 환자도 비교적 정확하게 판별해 낼 수 있었다는 점에서 의의가 크다. 앞으로 폐암 조기 진단과 이를 통한 생존율 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다”고 의의를 밝혔다.

한편, 이번 연구 논문 ‘딥러닝 기반 인공지능 모델을 활용한 엑소좀 분석을 통한 초기 폐암 진단(Early-Stage Lung Cancer Diagnosis by Deep Learning-Based Spectroscopic Analysis of Circulating Exosomes)’는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업(전략과제), 한국보건산업진흥원의 연구중심병원 육성 R&D 사업의 지원으로 수행됐으며, 해당 연구 결과는 화학 및 나노기술 분야 국제저명학술지 ‘ACS Nano(IF:14.5)’ 5월호에 게재됐다.