머신러닝 모델, 인슐린 저항성과 12가지 암 종류의 연관성 입증

연구진이 UK 바이오뱅크의 50만 명 참가자 데이터에 머신러닝 기반 예측 모델을 적용해 인슐린 저항성이 12가지 암 종류의 위험 요인임을 처음으로 입증했다. AI-IR이라고 명명된 이 도구는 일반 건강검진을 통해 얻은 9가지 의료 정보를 기반으로 개인의 인슐린 저항성을 예측하며, 인슐린 저항성과 암의 연관성에 대한 첫 인구 규모 증거를 제공한다.

연구팀은 머신러닝 도구를 성공적으로 사용해 인슐린 저항성과 여러 종류의 암 사이의 연관성을 입증했다. 인슐린 저항성과 암 사이의 가능한 연관성은 제안된 바 있지만, 임상에서 인슐린 저항성을 평가하는 어려움으로 인해 대규모 증거는 제한적이었다. AI-IR을 통해 연구진은 인슐린 저항성이 암의 위험 요인이라는 첫 인구 규모 증거를 제공했다.

AI-IR은 고위험 개인을 식별하고 당뇨병, 심혈관 질환 및 암에 대한 집중 검진을 가능하게 하기 위해 쉽게 구현될 수 있다. 검증 데이터셋에서 직접 측정된 인슐린 저항성과 비교했을 때, AI-IR은 강력한 예측 성능을 달성했다. 직접 인슐린 저항성을 측정하는 것은 전문 당뇨병 클리닉에서 치료받는 환자를 제외하고는 비현실적이지만, AI-IR은 인구 규모에서 인슐린 저항성을 평가하기 위한 강력하고 확장 가능한 대안을 제공한다.

9가지 임상 지표를 단일 지표로 결합함으로써, AI-IR은 체질량지수(BMI)만으로 설명할 수 없는 인슐린 저항성을 감지할 수 있다. 현재 BMI는 개인의 인슐린 저항성과 관련 암에 대한 감수성을 예측하는 데 일반적으로 사용되지만, 이 접근법은 위양성과 위음성의 한계가 있다. 연구진은 AI-IR의 예측 능력뿐만 아니라 다양한 조건에서 모델이 강건함을 입증했다.

인슐린 저항성 — 신체가 혈당 수치를 조절하는 데 도움을 주는 호르몬인 인슐린에 적절히 반응하지 않는 상태 — 은 당뇨병의 근본 원인 중 하나다. 당뇨병 외에도 인슐린 저항성이 심혈관, 신장 및 간 질환을 유발할 수 있다는 것은 널리 알려져 있다. 인슐린 저항성이 비만과 밀접하게 연관되어 있지만, 임상에서 인슐린 저항성 자체를 평가하는 것은 어려웠다.

이 연구는 Nature Communications에 게재됐으며, 도쿄대학교 우수 젊은 연구자 프로그램, 일본 의료연구개발기구, 일본 학술진흥회 및 여러 기타 재단을 포함한 다수의 자금 지원을 받았다. 연구팀은 현재 개인 간 유전적 차이가 이 위험에 어떻게 영향을 미치는지 이해하고, 궁극적으로 대규모 인간 데이터를 분자생물학 연구와 연결해 인슐린 저항성을 극복하기 위한 더 나은 전략을 개발하기 위해 노력하고 있다.