고령사회가 되면서 노인 급성골수백혈병(AML)환자도 증가하고 있다. AML은 혈액 세포를 만드는 줄기세포에 이상이 생겨 백혈구가 과다 증식해 정상 백혈구와 적혈구 및 혈소판 생성이 억제되는 혈액암이다.
주요 발생 연령은 65~67세이며, 고강도 항암치료가 가능한 환자부터 전신수행능력이 떨어져 표준치료가 불가능해 저강도 치료가 불가피한 환자까지 다양하다. 획일화된 치료법을 적용할 수 없는 이유다.
하지만 인공지능(AI)으로 환자에 적합한 맞춤요법을 제시할 수 있게 됐다. 가톨릭대 서울성모병원 혈액내과 조병식(교신저자)·박실비아(공동제1저자), 여의도성모병원 혈액내과 김동윤 (공동제1저자) 교수팀은 AI를 이용한 유전학적 분류로 노인 AML환자 개인에 적합한 치료제를 선택할 수 있다고 혈액학 분야 국제학술지(Haematologica)에 발표했다.
박실비아 교수에 따르면 개별 환자의 세포학적 유전학적 변이가 너무 다양하고 동시 다발적인 변이가 흔해지는 등 백혈병의 분자유전학적 정보가 새롭게 밝혀지고 있다. 때문에 기존의 통계 처리 방식으로는 이를 반영할 수 없어 기계학습 모델의 활용이 필요하다.
이번 연구 대상자는 60세 이상 AML환자 279명. 이들은 고강도 항암요법과 메틸화 억제제 단독 저강도 항암요법, 메틸화 억제제와 베네토클락스 병합 저강도 항암요법을 받았다.
이들의 유전 특성을 유럽백혈병연구그룹의 분자유전학 위험도로 분류 지침으로 분석한 결과, 생존 예측능력이 크게 떨어져 치료법 선택에 활용할 수 없었다. 대신에 AI로 유전 특성을 패턴화하고 비슷한 유형끼리 묶어 총 9개군으로 나누고 치료군 별 생존 경과를 관찰했다.
그 결과, 고강도 항암요법이라도 저강도에 비해 항상 우월하지 않았다. 또한 저강도라도 메틸화억제제와 베니토클락스 병합요법이 메틸화억제제 단독요법 보다 항상 우월하지 않다는 사실도 확인됐다.
또한 고강도 항암제에 효과적인 환자의 유전체 패턴으로 저강도 항암제에 대한 좋은 효과를 예측할 수 없었고, 그 반대인 경우도 마찬가지였다.
연구팀은 "AML에는 치료 강도와 단독 및 병합요법 등 맞춤치료 전략이 궁극적으로 필요하다"면서 "인공지능 모델로 맞춤치료 전략을 현실화 할 수 있다"고 설명했다.