재발과 전이위험이 큰 신장암 수술 후 10년까지 재발을 예측하는 알고리즘이 개발됐다. 특히 세계적으로도 신장암 환자의 빅데이터가 체계적으로 구축되지 않은 분야이기 때문에 향후 환자예후를 향상시킬 수 있는 전략 수립의 근거로 활용될 것으로 기대된다.

가톨릭대 서울성모병원 비뇨의학과 홍성후 교수, 의과대학 의료정보학교실 최인영 교수, 김형민 연구원 연구팀은 신장암 수술 후 5년 및 10년 이내 재발확률을 예측하는 알고리즘을 인공지능(AI) 기계학습(머신러닝) 기법을 이용해 개발하는데 성공했다.

연구팀은 국내 8개 의료기관의 신장암 환자의 코호트 빅데이터를 이용해 6천849명 환자의 데이터 중 신장암 재발에 영향을 미치는 변수 31개를 1차 통계법(T-test, 카이제곱검정)을 통해 추출, 이중 실제 임상에 유의한 영향을 미치는 10개 변수를 2차적으로 선택해 8개 종류의 기계학습 알고리즘에 적용했다.

연구결과, 기계학습 알고리즘 중 나이브베이즈 알고리즘 결과값이 가장 우수하게 나타났으며 나이브베이즈 알고리즘의 모수(Parameter) 최적화 작업을 통해 알고리즘의 성능을 향상시켰다. 수술 후 5년 이내 재발 예측값 0.84, 10년 이내는 0.79로 나타났다.

신장암은 발생률이 가파르게 증가하는 암으로 소리없는 암으로 불린다. 옆구리 통증, 혈변, 복부 종괴 등의 증상이 모두 나타날 확률이 10~15%에 불과하다. 특히 신장암 수술 후 재발은 대개 1~2년 사이에 많이 발생하지만 수술 후 길게는 15년 이상된 경우에도 재발한 보고가 있어 추적검사가 반드시 필요하다.

홍성후 교수는 “이번 연구에서 개발한 알고리즘은 향후 임상의사가 신장암 수술 후 환자의 예후 관리와 개인별 맞춤치료전략을 수립하는 데 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구결과는 국제학술지 ‘JMIR MEDICAL INFORMATICS’ 3월호에 게재됐으며 ‘서울성모병원 2019년도 R&D성과창출 촉진사업’의 지원으로 연구가 진행됐다.