KIST, AI 활용 소변검사로 전립선암 진단 기술 개발

▲반도체 기반의 초고감도 바이오센서를 활용하여 환자 소변에서 극미량의 암인자들을 검출하고, 여기서 발생하는 검출 신호의 패턴을 얻어냄. (사진제공=한국과학기술연구원)

전립선암은 남성 암 중 가장 많이 발생하는 암 중 하나이다. 기존에는 혈액검사를 통해 일차적인 전립선암 여부를 판별하고 있지만, 진단의 정확도가 30%에 불과해 많은 환자가 혈액검사 후 침습적인 조직검사를 받는 등 어려움이 있었다. 이에 국내 연구진이 소변을 통해 전립선암을 진단하는 기술을 개발했다.

한국과학기술연구원(KIST)은 생체재료연구센터 이관희 박사팀이 서울아산병원 정인갑 교수 연구팀과의 공동연구를 통해 소변에서 전립선암을 20분 만에 100%에 가까운 정확도로 진단하는 기술을 개발했다고 24일 밝혔다. 연구팀은 초고감도 전기신호 기반 바이오센서에 스마트 인공지능(AI) 분석법을 도입해 기술 개발에 성공했다.

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

이관희 KIST 박사팀은 그동안 전기신호 기반의 초고감도 바이오센서를 활용해 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. 이 센서를 통해 얻은 네 가지 암 인자와 전립선암 사이의 상관관계를 인공지능에 기계학습 시키고, 얻어진 검출 신호들의 복잡한 패턴에 따라 암 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 개발해냈다. 연구진은 앞으로 임상을 확대하여 더욱 많은 환자 정보를 학습시켜 진단 알고리즘의 정확성을 높일 계획이라고 밝혔다.

정인갑 서울아산병원 교수는 “수술이나 치료가 필요한 환자를 소변을 활용해 높은 정확도로 선별함으로써 불필요한 조직검사와 치료를 최소화하여 의료비와 의료진의 피로도를 줄일 수 있다”고 말했다. 이관희 KIST 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 말했다.