AI, 직장암 치료 효과 규명… 온라인 환자 정보는 뒤처져

UCL 연구진이 개발한 인공지능(AI)이 국소 진행성 직장암 환자에게 유망한 암 치료 병용요법을 밝혀냈다. 한편 별도의 연구에서는 환자들을 위한 AI와 암에 관한 온라인 정보가 대체로 질이 낮고 읽기 어려운 것으로 나타났다.

eBioMedicine에 게재된 동료 검토 관찰 연구에서 표준 화학방사선요법에 항암제 이리노테칸을 병용했을 때 종양 내 암세포 밀도가 높은 진행성 직장암 환자의 생존율이 개선되었다. 치료 시작 전 생검 샘플에서 종양 세포 밀도가 높았던 환자의 경우, 카페시타빈과 방사선 요법을 병용한 화학요법을 받은 환자와 비교해 이리노테칸 추가 시 암 재발 위험이 약 43%, 사망 위험이 약 50% 감소했다. 암세포 밀도가 낮은 환자에서는 차이가 없었다.

이 효과는 진단 시 채취한 종양 샘플에서 암세포 밀도에 따라 환자를 구분하도록 훈련된 특별히 개발된 AI를 통해 확인되었다. 연구진은 임상의가 생검 슬라이드를 업로드하면 분석해 주는 무료 온라인 도구 Octopath를 개발했다. AI는 생검의 표준 이미지를 스캔해 수백만 개의 세포를 세고 환자를 고밀도 및 저밀도 범주로 분류했다. 이 연구는 영국 내 75개 병원에서 환자를 모집하고 직장암 생검 샘플 414개를 분석한 3상 ARISTOTLE 시험 분석의 일부이며, 분석 결과 188개는 고밀도, 226개는 저밀도로 분류되었다. 대장암은 영국에서 네 번째로 치명적인 암이며, 이리노테칸과 카페시타빈의 병용은 설사나 낮은 백혈구 수치와 같은 심각한 부작용을 악화시킬 가능성이 있다. 연구 결과는 AI의 도움을 받는 의사가 더 집중적인 치료가 시작되기 전에 혜택을 볼 가능성이 있는 환자를 정확히 찾아낼 수 있음을 보여준다.

별도로, 펜실베이니아대학교 에이브럼슨 암센터와 펜 의대(Perelman School of Medicine) 연구진은 2026년 미국임상종양학회 연례회의에서 AI와 암 연구 및 치료에 미치는 영향에 대한 온라인 정보가 제한적이며, 이용 가능한 웹페이지와 동영상은 대체로 질이 낮고 읽기 어려우며 AI 사용의 위험을 자주 빠뜨린다는 내용의 연구를 발표했다(초록 9000). Google과 YouTube 검색에서 처음 나온 웹페이지와 동영상 320개를 선별한 뒤 AI 및 암 치료와 관련이 없거나 일반 대중을 대상으로 하지 않는 콘텐츠를 제거한 결과, 최종 분석에 웹페이지 52개(Google 검색 결과의 31%)와 동영상 29개(YouTube 검색 결과의 19%)가 포함되었다. 고품질로 간주된 것은 웹페이지 17개(33%)와 동영상 7개(23%)뿐이었다. 미국의사협회(AMA)와 국립보건원(NIH)은 소비자 건강 정보의 읽기 수준으로 6~8학년을 권장하지만, 웹페이지의 가독성 중앙값은 대학 수준이었고 웹페이지의 15%만이 AI 환각의 위험을 언급했다.

의료 AI의 전향적 및 중재적 임상 근거에 관한 컬렉션은 인공지능이 후향적 벤치마킹 연구에서 임상 워크플로우로 빠르게 이동하고 있지만, 많은 문헌이 여전히 주요 평가변수로 모델 정확도에 초점을 맞추고 있다고 지적한다. 이 컬렉션은 AI 결과와 임상의, 환자 또는 치료 팀이 기대하는 사전 정의된 조치의 결합인 'AI-행동 번들(AI-action bundles)'을 중심으로 한 연구를 환영하며, 모델 출력에서 조치, 결과로 이어지는 명시적 인과 경로를 요구한다.

두경부암의 경우 상당한 생물학적 이질성에도 불구하고 맞춤형 치료는 여전히 제한적이다. 연구진은 SuPerTreat 프로젝트를 사례로 들어 전사체 데이터와 인공지능을 통합한 임상 의사결정 지원 시스템의 프로토타입을 제시하고, 그 잠재력, 정확성 요건, 검증, 규제 부합, 임상 구현에 대한 전문가 합의를 요약했다. 이 관점 논문(Perspective)은 임상 의사결정 지원 시스템의 향후 개발과 정밀 종양학으로의 책임 있는 통합을 안내하는 로드맵을 제공한다.