AI 도구, 진행성 췌장암 환자에 최적 항암요법 예측

새로운 인공지능 기반 도구가 췌장암 환자 개개인에게 이용 가능한 2가지 항암화학요법(chemotherapy) 옵션 중 어느 것이 더 효과적인지 예측할 수 있다는 연구 결과가 2026년 2월 11일자 Journal of Clinical Oncology에 게재됐다. Computational Histology Artificial Intelligence(CHAI) 디지털 병리(digital pathology) 플랫폼을 기반으로 구축된 이 도구는 진행성 췌장관선암(pancreatic ductal adenocarcinoma, PDAC)의 1차 항암요법을 선택하는 데 존재해온 미충족 임상적 필요를 해결한다.

현재 진행성 췌장암 환자에서 승인된 2가지 항암요법 레지멘 중 어느 쪽이 더 효과적인지 보여주는 결정적 데이터는 없다. 미국 Food and Drug Administration 승인을 받은 진행성 또는 전이성 PDAC 치료용 1차 다약제 항암요법 레지멘 2가지는 FOLFIRINOX(5-fluorouracil, leucovorin, irinotecan, oxaliplatin)와 gemcitabine plus nab-paclitaxel이다. 두 접근법 모두 수행능력이 좋은 환자에서 사용되며, 지질체 irinotecan, 5-fluorouracil, leucovorin, oxaliplatin을 결합한 NALIRIFOX도 최근 전이성 질환에 대해 승인됐다.

현재 접근법의 문제는 효과가 없는 항암요법 레지멘을 병든 환자에게 적용하면 건강이 개선되기보다 오히려 악화된다는 점이다. 혈액 또는 조직에서 얻는 바이오마커(biomarker)는 다른 암 유형에서 치료 반응을 예측하고 이러한 결정을 안내하는 데 도움을 줄 수 있지만, 현재 췌장암에는 바이오마커가 존재하지 않는다.

도구 개발을 위해 연구진은 CHAI를 사용해 종양 조직 샘플을 포함한 현미경 슬라이드 이미지들을 분석했으며, 이 슬라이드들은 세포의 미세한 세부를 강조하도록 염색돼 있었다. 대부분의 환자는 종양 생검을 시행할 때 이러한 샘플을 채취한다. 연구팀은 25,000명의 췌장암 환자에서 한 가지 또는 다른 한 가지 항암요법 레지멘을 받은 샘플의 조직 특성을 분석했다. 플랫폼의 AI 기능은 조직 샘플의 30,000개 이상의 특징을 분석할 수 있게 했다. 이후 연구진은 조직 특성을 치료 반응과 매칭해 예측 도구를 만들었다.

다국가 연구에서 CHAI 플랫폼은 진단 생검에서 정량적 조직형태학적(histomorphologic) 특징을 추출했다. 178명으로 구성된 개발 코호트에서, fluoropyrimidine 기반 항암요법(F-chemo) 치료군과 gemcitabine 기반 항암요법(G-chemo) 치료군 사이에서 다음 치료까지의 시간 또는 사망까지의 시간(time to next treatment or death, TNTD)으로 측정한 결과 차이와 연관된 특징들을 이용해 연속형 바이오마커 점수를 개발했으며, 이를 G-pref(G-chemo 선호) 또는 F-pref(F-chemo 선호) 결과로 이분화했다(GvF 바이오마커).

검증 코호트 299명 중 G-pref 환자는 126명, F-pref 환자는 173명이었다. G-pref 환자 중 43명은 G-chemo를 받았고, F-pref 환자 중 113명은 F-chemo를 받았다. G-pref 환자에서 G-chemo군은 F-chemo군 대비 TNTD가 유의하게 더 좋았으며(중앙값 = 9.6 vs 7.2개월, P = .038), 전체 생존(overall survival)에서는 유의한 이득이 관찰되지 않았다(중앙값 = 14.3 vs 12.4개월, P = .52).

F-pref 환자에서 F-chemo군은 G-chemo군 대비 TNTD가 유의하게 더 좋았고(중앙값 = 8.6 vs 7.5개월, P = .035), 전체 생존도 유의하게 더 좋았다(중앙값 = 14.4 vs 11.7개월, P = .003). 성향점수(propensity score) 가중 분석에서, GvF 바이오마커는 치료 효과를 예측했다(바이오마커-치료 상호작용: TNTD = P < .001, overall survival = P = .005).

대부분의 바이오마커 검사와 달리, 추가 조직이나 혈액 샘플이 필요한 것이 아니라 이 검사는 환자의 기존 생검 슬라이드를 스캔한 이미지만 필요로 한다. 이미지는 전자적으로 전송되며, 치료 선호도를 담은 결과를 빠르게 받는다. 이 결과는 어떤 치료가 선호되는지뿐 아니라 얼마나 더 효과적일 가능성이 큰지도 제시한다.

췌장관선암은 췌장암의 가장 흔한 형태다. 이는 치료가 어려운 질환으로, 비특이적 증상으로 인해 진행된 단계에서 나타나는 경우가 많고, 환자의 건강 관련 삶의 질(health-related quality of life)에 부정적 영향을 미친다. PDAC는 췌장암 전체의 80% 이상을 차지하는 것으로 추정되며, 공격적인 종양 생물학을 가진 치명적 질환으로 남아 있다. 중앙 생존기간은 약 4개월이며 **5년 생존율은 13%**다.

지난 수십 년간 췌장암의 발생률은 현저히 증가했다. 이 질환은 남성에서 암 사망 원인 4위, 여성에서 암 사망 원인 3위를 차지한다. 현재 추정치에 따르면 췌장암은 2030년까지 암 관련 사망의 2번째 주요 원인이 될 것으로 예측된다.

현재의 성과를 바탕으로 볼 때, 이 도구는 임상 적용 준비가 되기 전에 치료를 받는 환자에서 추가 검증이 필요하지만, 검증이 이뤄진다면 궁극적으로 다른 고형암(solid tumor) 유형에도 적용될 수 있다. 방사선치료(radiation therapy)와 수술 같은 서로 다른 치료 유형의 잠재적 이득을 비교하는 데에도 활용될 수 있다.

본 연구는 Pancreatic Cancer Action Network(PanCAN–Know Your Tumor), University Health Network(토론토), Valar Labs, Inc.의 지원을 받았다.