메디칼타임즈=이인복 기자양전자방출단층촬영(PET)와 자기공명영상(MRI)를 결합한 'PET-MRI'가 의학적 근거를 쌓아가면서 과연 비용효과성 논란을 잠재울 수 있을지 주목된다.보다 정밀한 검사를 진행할 수 있다는 장점에도 불구하고 고가 장비와 이에 따른 비용 부담으로 인해 비용효과성을 담보할 수 없다는 의견이 여전하기 때문이다.유럽유방암학회 연례회의에서 유방암 환자에 대한 세계 최대 규모의 PET-MRI 임상 연구 결과가 공개됐다.현지시각으로 20일부터 22일까지 이탈리아 밀라노에서 진행중인 유럽유방암학회 연례회의(EBCC 2024)에서는 PET-MRI의 효과에 대한 대규모 연구 결과가 발표됐다.PET-MRI는 말 그대로 PET과 MRI의 장점을 한데 모은 결합한 제품으로 세계 각국에서 개발이 진행중인 차세대 기기다.이미 임상 현장에서 많이 쓰이고 있는 PET-CT에 비해 결합이 까다롭다는 한계로 인해 아직까지 상용화 단계에 이른 제품은 극히 드문 것이 사실. 특히 기기 자체가 워낙 고가라는 점에서 환자가 부담해야 할 비용이 크다는 점도 한계로 꼽히고 있다. 굳이 이 기기를 써야하느냐는 반문이 나오고 있는 셈이다.그러나 반론도 만만치 않다. 보다 정밀한 검사가 가능하다는 점에서 초기 암과 특히 뇌질환 등에는 유용성이 크다는 의견도 많은 이유다.이탈리아 라파엘 의과대학 로사(Rosa Di Micco) 교수가 이끄는 다기관 연구진이 이에 대한 검증에 나선 배경도 여기에 있다.실제로 PET-MRI가 초기 암 환자에게 다른 진단 기기보다 더 유용한 결과를 보여줄 수 있는지를 확인하기 위해서다.이에 따라 연구진은 2020년 7월부터 2023년 10월까지 초기 유방암 환자 205명을 대상으로 기존 표준 진단법에 더해 PET-MRI 검사를 추가로 진행하며 추적 관찰을 진행했다.종양 제거를 위한 수술을 받기 전에 PET-MRI 검사를 한번 더 실시해 그 전 진단 및 치료계획과 비교하는 방식이다.그 결과 205명의 환자 중 57명(27.8%)가 PET-MRI 결과를 바탕으로 치료 계획을 변경한 것으로 분석됐다. 현 진단법으로 찾지 못한 병변이나 부작용 등을 찾아낸 셈이다.이를 통해 이 중 18명은 절제 수술을 하지 않고 화학요법만으로 완치 판정을 받았다. 또한 39명은 PET-MRI 진단 결과에 따라 여분 림프절 제거, 유방 조직 추가 제거 수술을 시행했다.결과는 놀라웠다. 이렇게 PET-MRI 결과에 따라 추가 제거 수술을 받은 환자 21%에서 또 다른 종양이 발견됐기 때문이다.만약 PET-MRI 검사를 진행하지 않았다면 재발암 등으로 발전하거나 암 조직이 완전히 제거되지 않아 다시 수술을 받아야 하는 상황에 놓였을 거라는 의미다.연구진은 이러한 결과가 PET-MRI의 전반적 활용에 근거가 될 수 있다는 의견이다. 단순히 비용 문제로 치부하기에는 최적의 치료법을 결정하는데 매우 유용한 도구가 된다는 설명이다.또한 현재 CT나 유방조영술, 초음파 상으로 발견이 어려운 소엽 유방암 환자의 경우 PET-MRI는 빼놓을 수 없는 옵션이라고 강조했다.로사 교수는 "이번 연구는 초기 유방암 환자를 대상으로 PET-MRI의 효용성을 분석한 세계 최대 연구라는 점에서 의미가 있다"며 "PET-MRI가 유방암이 퍼지기 시작하는 초기 징후를 발견하는데 대체 불가능한 옵션이라는 것을 보여준다"고 설명했다.이어 그는 "결국 이는 환자의 생존율과 삶의 질로 이어진다는 점에서 PET-MRI의 적극적인 활용은 필수 불가결한 요소"라며 "보다 많은 환자를 대상으로 하는 임상을 통해 프로토콜을 확립해야 할 것"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자수술 후에 나타날 수 있는 부작용과 합병증까지 예측해 미리 대비할 수 있도록 하는 의료 인공지능(AI)이 개발돼 학계의 관심을 받고 있다.특히 이에 더해 향후 추가적으로 발생할 수 있는 질환까지 예측할 수 있도록 고도화가 진행중이라는 점에서 더욱 기대를 모으고 있다.현지시각으로 오늘(20일) 개막한 유럽유방암학회에서 림프부종 부작용을 예측하는 인공지능 모델이 공개됐다.유럽유방암학회(EBCC)는 현지시각으로 20일 이탈리아 밀라노에서 3일간 진행되는 연례회의를 개막했다.개막 첫날인 20일(현지시각)에는 유방암 수술 후 나타날 수 있는 고질적인 부작용과 합병증을 예측하는 인공지능 모델이 공개돼 화제를 모았다.현재 유방암은 절제술과 함께 방사선 요법이 표준 요법으로 진행되고 있다. 하지만 수술은 물론 방사선 요법을 진행할 경우 일정 확률로 부작용이 나타난다는 것이 걸림돌이 되고 있는 상황.대표적인 부작용은 림프부종으로 팔이 고통스럽게 부어오르며 일상 생활에 큰 지장을 주며 일부 환자에게서는 방사선 조사로 인한 심장 손상이 나타나기도 한다.이로 인해 의료계에서는 이같은 부작용을 최소화하며 유방암을 치료하기 위한 방법을 찾고 있다.영국 레스터 의과대학 팀 라타이(Tim Rattay) 교수가 이끄는 다국가 연구진이 이러한 위험이 있는 환자를 찾아내기 위한 인공지능을 개발한 것도 이러한 이유 때문이다.만약 부작용이 예상되는 환자를 선별할 수 있을 경우 사전 조치를 통해 이같은 부작용을 최소화하거나 다른 치료법을 고민할 수 있는 이유다.이에 따라 연구진은 영국과 프랑스 등 유럽의 6개국에서 유방암 환자 6361명의 데이터를 수집해 인공지능에 기계학습을 진행했다.목표는 방사선 치료 등을 진행한 후 3년안에 림프부종이 일어날 위험을 미리 예측하는 것이었다.성능 분석에서 이 인공지능 모델은 유럽 3개국의 데이터 세트로 검증한 결과 평균 81.6%의 확률로 림프부종이 일어날 환자를 찾아냈다.또한 평균 72.9%의 확률로 림프부종 등 부작용이 나타나지 않을 환자도 걸러냈다. 이를 통해 얻어진 곡선하면적은 0.73이었다. 73%의 정확도로 림프부종을 예측할 수 있다는 의미다.이를 기반으로 연구진은 심장 손상과 같은 부작용 데이터를 더 학습시켜 림프부종과 심장 손상이라는 두개의 가장 큰 부작용을 걸러내는 인공지능을 고도화시킬 계획이다.또한 프랑스와 네덜란드, 영국 등 3개국에서 전향적 임상시험을 진행해 2026년까지 실증을 마치고 상용화시킨다는 방침이다.팀 라타이 교수는 "현재 최종 모델은 환자가 화학요법을 받았는지, 림프절 생검이 수행됐는지 등의 데이터까지 수집해 매우 높은 정확도를 기록했다"며 "데이터가 더 모인다면 유방암 치료의 가장 큰 난관이었던 림프부종과 심장 손장을 아주 쉽게 예측할 수 있을 것"이라고 설명했다.이어 그는 "올해 말부터 3개국 유방암 환자를 대상으로 전향적 임상시험을 진행해 곧바로 임상 현장에 투입할 수 있도록 조치할 계획"이라고 밝혔다.