AI 모델, 유방암 치료에서 유망한 돌파구 제시

노스웨스턴 대학교 맥그로 메디컬 센터의 연구진은 유방암 치료를 혁신할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했습니다.

AI와 병리학의 교차점에서 6년의 경험을 가진 노스웨스턴의 레지던트 의사이자 Mohamed Tageldin은 유방암 환자의 장기적 결과 예측을 더 정확하게 제공하기 위해 설계된 AI 모델을 만든 팀의 일원입니다. 이 돌파구는 의료계가 환자 치료를 개선하기 위해 의사를 지원할 AI의 잠재력을 수용하는 시기에 이루어졌습니다.

개인화된 치료 및 부작용 감소

유방암을 위해 특별히 설계된 AI 모델은 환자에게 더 개인화된 치료 권장 사항과 치료 계획 선택에 대한 더 큰 권한을 제공하기 위해 고안되었습니다. 

보고서에 따르면, 이 AI 기반 접근법의 주목할 만한 장점 중 하나는 환자를 불필요하고 강력한 화학 요법 치료에서 구제할 잠재력이 있다는 것입니다. 이 보고서는 11월 말에 발표되었습니다.

병리학자들이 사용하는 전통적인 예후 방법은 환자가 실제로 더 짧고 덜 강도 높은 치료 계획의 혜택을 받을 수 있음에도 불구하고 때때로 환자를 더 높은 위험 범주로 분류합니다. 

이 AI 모델을 활용하여 연구자들은 환자를 재평가하고 재분류하여 임상적 효능을 유지하면서 화학 요법의 기간과 강도를 줄일 수 있기를 희망합니다.

병리학의 새로운 접근법

인간 병리학자와 이전의 AI 모델과 달리, 이 알고리즘은 예후 과정에서 암세포와 면역 세포를 포함한 비암세포를 모두 분석하여 환자를 평가합니다. 

비암세포는 암 성장 억제와 종양 경계 형성에 중요한 역할을 하며, 궁극적으로 환자의 장기적 결과 개선에 기여합니다. 그러나 이러한 비암세포는 시각적으로 분석하기 어려운 경우가 많아 의사가 적절한 치료 접근법을 결정하기 어렵습니다.

AI 모델이 병리학자를 대체하기 위한 것이 아니라 그들의 전문성을 보완하기 위한 것임을 주목하는 것이 중요합니다. 병리학자는 암세포의 외관을 등급 매기고 성장을 예측하며, 이 AI 도구는 종양학자가 환자와 협력하여 치료 계획을 수립할 때 부여하는 등급에 대한 병리학자의 자신감을 높이는 것을 목표로 합니다.

다양한 데이터의 중요성

알고리즘의 훈련은 미국 암 협회(American Cancer Society)의 암 예방 연구 프로그램과의 파트너십을 통해 수집된 3,177명의 유방암 환자 데이터에 의존했습니다. 이 프로그램은 진단 전에 개인이 암 조직을 기증하는 것을 포함하며, 이로 인해 제거된 조직의 고해상도 디지털 이미지가 생성되어 데이터셋에 통합됩니다.

전 세계의 약 40명의 의사, 레지던트, 연구원 팀은 세포 분석에 알고리즘을 훈련시키기 위해 이러한 조직 샘플을 분석했습니다. 이 다양한 데이터셋은 저소득 및 농촌 지역을 포함한 광범위한 환자 조직을 대표하므로 전통적인 학술 의학 기관 데이터에서 소외될 수 있는 부분을 보완하는 데 필수적입니다.

AI 모델의 잠재력은 잘 갖춰진 의료 센터를 넘어섭니다. 카메라가 달린 현미경과 인터넷 연결만 있다면 전 세계 어디에 있는 의사든 이 기술을 사용하여 환자에게 더 정확한 등급과 치료 옵션을 제공할 수 있습니다. 이는 전문 병리학자에 대한 접근이 제한된 저소득 지역 환자에게 상당한 혜택을 줄 잠재력을 가지고 있습니다.

의학에서의 AI의 미래

이 AI 모델이 유방암 치료에서 중요한 도약임을 나타내지만, 임상 시험 수행 및 운영상의 과제 해결을 포함한 추가 평가가 필요합니다. 임상 사용이 승인된다면 이 모델은 다른 암 유형에도 템플릿으로 사용될 수 있습니다.

미국 암 협회는 AI의 암 연구에서의 역할에 대해 신중한 낙관론을 나타내며, 의사가 환자 치료에서 중요한 역할을 계속할 것이라고 강조합니다. AI는 의사가 더 정보에 입각한 결정을 내리고 궁극적으로 환자 결과를 개선하는 데 도움을 줄 수 있는 강력한 도구가 될 수 있습니다.