숨은 유방암 위험 찾는 AI

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미국 오하이오주립대 암센터(OSUCCC)가 최근 AI를 이용해 소엽성 유방암(lobular breast cancer) 위험을 조기 예측하는 연구를 진행 중입니다. 소엽성 유방암은 유방 안쪽의 젖샘 소엽(lobule), 즉 모유를 만들어내는 부위에서 시작되는데요. 가장 흔한 유형인 유관암(ductal carcinoma)과 달리 소엽성 유방암은 세포가 줄처럼 퍼져 자라기 때문에 종양 덩어리 형태로 나타나지 않는다고 해요. 이 때문에 조기 발견이 어렵고, 발견 시점에는 이미 다른 장기로 전이됐을 가능성도 있다고요. 실제로 미국에서는 전체 유방암의 약 15%를 차지하며, 재발 시 생존율이 더 낮다고 하는데요. 특히 미국의 40세 이상 여성의 약 40%는 치밀 유방(dense breast)을 갖고 있어 방사선 촬영으로는 암을 구분하기가 쉽지 않은 실정입니다. 이에 오하이오주립대 암센터 연구팀은 디지털 병리 이미지와 AI 모델을 결합해 환자의 임상 데이터 속 생체표지를 분석하는 방법을 찾고 있어요. 이렇게 얻은 정보를 토대로 향후 10년 내 암 재발 확률을 예측하는 점수 시스템을 개발 중이죠. “재발 위험이 높은 여성을 미리 찾아내면, 더 면밀하게 관찰하고 치료 전략을 세울 수 있다”는 게 연구진의 설명. 하지만 한계도 있습니다. 응급의학 전문의이자 AI 연구자인 하비 카스트로 박사는 현지 언론을 통해 “AI가 오래된 데이터에 훈련되면 오늘의 패턴을 놓친다”고 지적했어요. 의료 데이터의 시간차, 인종과 연령에 따른 영상 차이를 모두 고려해야 한다는 뜻이죠. 그럼에도 불구하고 유방암의 위험을 미리 예측하는 데 조금이라도 가까워질 수 있다면 그 자체만으로도 유방암 환우들에게 큰 위안이 될 겁니다.

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