전립선암은 남성 암 중 가장 많이 발생하는 암 중 하나입니다. 기존에는 혈액검사를 통해 일차적인 전립선암 여부를 판별하고 있습니다. 하지만 진단의 정확도가 30%에 불과해 많은 환자들이 혈액검사 후 침습적인 조직검사를 받아야 하고, 그에 따른 출혈과 고통 등의 부작용을 겪고 있습니다.
한국과학기술연구원(KIST)은 생체재료연구센터 이관희 박사팀이 서울아산병원 정인갑 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해 소변에서 전립선암을 단 20분 만에 100%에 가까운 정확도로 진단하는 기술을 개발했다고 밝혔습니다. 연구팀은 초고감도 전기신호 기반 바이오센서에 스마트 인공지능 분석법을 도입해 기술 개발에 성공했습니다. 해당 연구는 <ACS Nano>에 게재됐습니다.
소변검사로 암 진단한다
소변을 활용한 진단검사는 환자 편의성이 뛰어나고 침습적인 조직검사가 필요하지 않아 부작용이나 환자의 고통 없이 암을 진단 할 수 있습니다. 하지만 소변에는 암 인자의 농도가 낮기 때문에 소변 기반의 바이오센서는 그동안 정밀진단보다는 위험군을 분류하는 데 활용되어 왔습니다.
KIST 이관희 박사팀은 그동안 전기신호 기반의 초고감도 바이오센서를 활용하여 소변에서 질병을 진단하는 기술을 개발해왔습니다. 암 진단과 관련해 단일한 암 인자로는 진단 정확도를 90% 이상으로 끌어올리는 데는 한계가 있었습니다. 연구진은 이 문제를 극복하기 위해 한 종류의 암 인자가 아닌 서로 다른 여러 종의 암 인자를 동시에 활용해 진단 정확도를 획기적으로 높이는 데 성공했습니다.
- 암인자
정상적인 생물학적 과정, 질병 진행 상황, 치료방법에 대한 약물의 반응성을 객관적으로 측정하고 평가할 수 있는 암 관련 생물학적 지표이다
- 전립선 특이항원(PSA)
전립선암의 선별 검사를 위해 지표로 사용되는 전립선 특이항원(암인자)입니다.
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 개발했습니다. 이 센서를 통해 얻은 네 가지 암 인자와 전립선암 사이의 상관관계를 인공지능에게 기계학습 시키고, 얻어진 검출 신호들의 복잡한 패턴에 따라 암 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 개발해냈습니다. 이 인공지능 분석법을 활용하여 전립선암을 진단한 결과, 76개의 소변 표본에서 전립선암 환자를 95.5%로 진단했습니다. 연구진은 향후 임상을 확대하여 더욱 많은 환자 정보를 학습시켜 진단 알고리즘의 정확성을 높일 계획이라고 밝혔습니다.
KIST와 공동 연구를 진행한 서울아산병원 정인갑 교수는 "수술이나 치료가 필요한 환자를 소변을 활용해 높은 정확도로 선별함으로써 불필요한 조직검사와 치료를 최소화하여 의료비 및 의료진의 피로도를 획기적으로 줄일 수 있다"라고 말했습니다. 한편, KIST 이관희 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 전망했습니다.
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