"빅데이터에서 딥데이터로"…이 간암 환자에게는?

간암 환자의 다양한 임상정보를 인공지능(AI)으로 통합 분석해 가장 적합한 치료 방법을 제시하는 연구가 시작된다.

한지원 가톨릭의대 교수(서울성모병원 소화기내과) 연구팀이 간세포암(HCC) 환자의 예후를 예측하고 최적 치료 전략을 제시하는 멀티모달 AI모델 개발에 본격 착수한다. 과학기술정보통신부한국연구재단 2026년도 개인기초연구사업 신진연구에 선정돼 5년간 최대 6억원의 국가 연구비를 지원받는다.

간암은 폐암에 이어 국내 암 사망률 2위(2024년 통계청 기준)를 기록할 만큼 예후가 불량한 중증 질환이다. 최근 진행성 간암의 1차 표준 치료로 면역항암치료(면역관문억제제 병용요법)가 도입되며 선택지가 넓어지고 성적도 향상되고 있지만, 객관적 반응률(ORR)은 약 30%에 그치고 있다. 환자 10명 중 7명은 종양 반응을 경험하지 못하는 실정으로, 사전에 치료 효과를 예측할 수 있는 신뢰도 높은 임상 모델이나 바이오마커가 확립되지 않아 진료 현장의 과제로 꼽혀 왔다.

연구팀은 빅데이터에서 딥데이터로라는 핵심 개념 아래 영상병리임상정보 등 다양한 이종 데이터를 통합 분석하는 멀티모달 AI 예후 예측 모델개발에 나선다.

가톨릭중앙의료원 산하 다기관 임상 코호트와 생체자원을 활용해 딥러닝머신러닝 기법으로 기존 빅데이터 접근으로는 포착하기 어려웠던 환자 개개인의 고해상도 임상 정보를 분석하는 방식이다. 이를 통해 치료 전 예후 층화(risk stratification)와 치료 반응 예측이 가능해지고, 환자별 최적 치료 경로 제시 및 불필요한 부작용 감소에도 기여 할 것으로 기대된다.

이번 연구를 이끄는 한지원 교수는 간암간이식 등 간질환 전문 소화기내과 의사이자, 카이스트 의과학대학원에서 박사학위를 취득한 의사과학자다. 보건복지부 글로벌 의사과학자 양성사업, K-Medi 융합인재양성지원사업(신진의사과학자) 등에 선정되어 임상면역학인공지능을 아우르는 융합 연구를 지속해 왔다.

한 교수는 2025년 JAMA Network Open에는 국내 간암 환자 전국 코호트 3915명과 서울성모병원 외부 검증 코호트 614명을 대상으로 한 머신러닝 의사결정 지원 모델을 공개, 실제 임상 결정 대비 사망 위험을 약 54% 감소시키는 효과를 확인하면서 국제적으로 검증된 성과를 이전 연구로 축적했다.

또 2024년 Clinical Cancer Research에는 머신러닝 기반 진행성 간세포암 예후 예측 모델을 발표했으며, 2025년에는 비침습적 혈액검사 데이터만으로 PD-L1 CPS를 활용한 면역항암치료 반응 예측 AI 기술을 개발해 특허를 출원했다.

올해 1월에는 PLOS Medicine에 전국 레지스트리 환자 1만 3614명을 대상으로 ChatGPTGeminiClaude 등 대형언어모델(LLM)의 치료 권고안을 실제 의사 결정 및 생존 결과와 비교 분석한 연구를 발표, LLM의 임상 적용 가능성과 한계를 전국 규모 데이터로 규명했다.

한지원 교수는 환자 개개인의 고해상도 임상 정보를 AI로 통합 분석해 가장 적합한 치료 전략을 제시하는 게 이번 연구의 궁극적 목표라며 5년 후에는 실제 임상에서 사용 가능한 AI 예후 예측 플랫폼을 완성해 간암 환자들에게 직접적인 도움이 되고자 한다고 밝혔다.

연구팀은 5년의 연구 기간 내 SCI(E)급 논문 다수 게재 및 국내외 특허 출원을 목표로 하며, 개발된 AI 모델 방법론을 간암 외 타 소화기암 분야로도 확장 적용할 계획이다.