피 한 방울로 약 30분 만에 폐암을 진단할 수 있는 새로운 기법을 국내 연구진이 개발했다. 연구 결과는 화학 및 나노기술 분야 국제저명학술지 ‘ACS Nano’ (IF:14.5) 지난 5월호에 게재됐다.

최연호 고려대 바이오의공학부 교수와 김현구 고려대 구로병원 흉부외과 교수 공동연구팀이 나노기술과 인공지능을 활용해 혈액 속 암 진단 바이오마커인 엑소좀(Exosome)을 분석, 정상 세포와 폐암 세포를 95% 정확도로 구분하는 데 성공했다. 이 기술을 활용하면 조기발견이 어려웠던 폐암 1기 환자도 피 한 방울로 약 30분 만에 폐암 여부 확인할 수 있다. 조기진단을 통한 생존율 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 전망된다.

폐암을 혈액으로 진단하는 기술은 현재 50% 정도의 환자에서만 진단이 가능해 실질적으로 활용되기 어려운 한계가 있다. 연구팀이 개발한 기법은 84%까지 폐암 여부를 진단할 수 있어 정확도가 높을 뿐만 아니라 폐암 진행 단계까지 예측이 가능했다.

폐암은 3기 이상에서 발견되는 경우가 많아 사망률이 매우 높은 주요 암이다. 1~2기에 진단되면 생존율을 크게 높일 수 있다. 혈액 속을 떠다니는 엑소좀은 몸 속 깊숙한 종양세포의 정보를 간직하고 있어 조기 암 진단을 위한 바이오마커로 주목받고 있다.

연구팀은 정상인 20명과 비소세포폐암 1~2기 환자 43명의 세포 배양액에서 엑소좀을 분리한 뒤 표면증강 라만분광학(Surface-enhanced Raman Spectroscopy) 기반의 나노기술을 활용해 라만분광학 신호 2000여 개를 검출했다. 이렇게 검출된 신호를 활용해 딥러닝 기반 인공지능 모델을 훈련시켰고, 정상세포와 폐암 세포 엑소좀을 95% 정확도로 분별하는 데 성공했다. 또 폐암 환자의 엑소좀을 폐암 세포 유래 엑소좀과 비교해 약 84%의 민감도와 85%의 특이도로 분류하는 데도 성공했다.

최연호 교수는 “이들 연구 결과는 엑소좀 분석기법과 딥러닝 인공지능을 활용한 진단법의 폐암 조기 진단법으로의 유용성을 입증하는 결과”라며 “폐암 기수가 높을수록 수치가 유의미하게 상승하고 정확도도 높아져 폐암 진행 단계 예측도 가능하다”고 설명했다.

김현구 교수는 “이 기술을 활용하면 방사선 피폭의 우려가 있는 컴퓨터단층촬영(CT) 검사 전에 혈액검사로 폐암 가능성이 있는 군을 사전 선별해 컴퓨터단층촬영(CT)검사를 시행할 수 있다”며 “특히 폐암 1기 환자도 비교적 정확하게 판별해 낼 수 있어, 향후 폐암 생존율 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다”고 의미를 부여했다.

이번 ‘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)’ 연구논문은 한국연구재단의 이공 분야 기초연구사업(전략과제), 한국보건산업진흥원의 연구중심병원 육성 R&D 사업의 지원으로 수행됐다.

이번 연구에는 최연호 교수가 대표이사를 맡고 있는 고려대 의료기술 지주회사 ㈜엑소퍼트의 기술이 활용됐다. ㈜엑소퍼트는 암환자 혈액 내의 엑소좀을 고순도로 빠르게 분리해낼 수 있는 분리키트와 엑소좀을 이용한 암 진단기기를 개발하고 있다. 개발된 기술의 신뢰도 향상 및 상용화를 위해 향후 정상인 및 환자 약 400명을 대상으로 고려대 구로병원을 포함한 5개 병원이 참가하는 다기관 연구를 계획 중이다.