피 한 방울로 폐암을 알아내는 인공지능(AI) 진단기술이 국내에서 개발됐다. '엑소좀'이라는 아주 작은 입자의 딱딱함을 인공지능(AI)이 분석해, 폐암 유전자 변이를 정확히 구별해내는 것이다.
24일 대구경북과학기술원(DGIST) 바이오메디컬연구부 이윤희 선임연구원과 지능형로봇연구부 구교권 선임연구원 연구팀은 혈액 속 암세포에서 나온 '엑소좀'이라는 아주 작은 입자를 원자힘현미경(AFM)으로 눌러보고, 그 입자의 '딱딱함'만으로 폐암 유전자 돌연변이를 구별하는 기술을 개발했다. 특히 이번 연구는 단일 엑소좀을 빠르고 정밀하게 분석할 수 있어, 새로운 액체생검 기반 폐암 진단 기술로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.
비소세포폐암(NSCLC)은 전체 폐암 환자의 85% 이상을 차지하는 가장 흔한 암이다. 그러나 초기에는 특별한 증상이 거의 없어 발견이 어렵고, 이미 진행된 상태에서 진단되는 경우가 많아 치료가 쉽지 않다. 이러한 이유로 비소세포폐암은 여전히 높은 사망률을 보이고 있으며, 조기에 발견해 치료할 수 있는 새로운 진단 기술 개발이 의료계의 큰 과제로 남아 있다. 특히 기존 조직생검은 환자에게 부담이 크고 반복적인 검사에 한계가 있어, 최근에는 혈액 속 정보를 활용한 비침습적 액체생검 기술이 주목받고 있다.
디지스트 이윤희·구교권 선임연구원 연구팀은 비소세포폐암 중에서도 암세포가 가진 유전자 돌연변이에 따라 다른 특징을 가진 세포들(A549: KRAS 변이, PC9: EGFR 변이, PC9/GR: EGFR 내성 변이)에서 엑소좀을 분리해 연구를 진행했다. 연구팀은 원자힘현미경(AFM)을 이용해 엑소좀 하나하나의 표면 강도, 높이-반지름 비율 등 나노 수준의 물리적 특성을 고해상도로 측정했다.
그 결과 A549 유래 엑소좀은 유의미하게 높은 강도를 보여, KRAS 돌연변이에 따른 세포막 지질 변화가 엑소좀에도 반영된 것으로 나타났다. 반면 PC9과 PC9/GR 유래 엑소좀은 유사한 특성을 보여, 이들이 공유하는 유전적 배경과의 연관성이 확인됐다. 즉, 암세포가 가진 유전자 돌연변이에 따라 엑소좀의 물리적 특성도 다르게 나타난다는 것을 밝혀낸 것이다.
연구팀은 엑소좀의 이같은 나노역학적 특징을 더 정밀하게 분류하기 위해 인공지능(AI) 기술을 접목했다. 원자힘현미경으로 획득한 엑소좀의 높이 및 강도 정보를 이미지화하고, 이를 딥러닝 기반 CNN(DenseNet-121) 모델에 학습시켜 엑소좀의 유래 세포를 분류하도록 했다. 그 결과 A549 유래 엑소좀은 96%라는 매우 높은 정확도로 구별됐고, 전체 평균 AUC는 0.92에 달했다. 이는 형광 표지 없이도 엑소좀의 물리적 특성만으로 고정밀 분류가 가능한 차세대 액체생검 플랫폼의 가능성을 제시했다.
연구진은 "소량의 엑소좀 샘플을 이용해 특정 유전자 돌연변이를 가진 폐암을 구별할 수 있는 새로운 진단 가능성을 제시했다"며 "향후 임상 시료 검증과 고속 원자힘현미경 플랫폼의 접목을 통해 기술의 실용화를 적극적으로 추진할 계획이다"라고 밝혔다.
이번 연구결과는 국제학술지 'Analytical Chemistry' 7월 8일자 온라인에 게재됐다.
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