가톨릭대학교 성빈센트병원 위장관외과 박기범·서지원 교수가 최근 서울 롯데호텔에서 열린 대한위암학회 주관 국제학술대회 'KINGCA WEEK 2023(The Korea International Gastric Cancer Week 2023)'에서 우수구연상을 수상했다.

박기범 교수는 이번 학술대회에서 '조기 위암에서 차세대 염기서열 분석을 통한 림프절 전이에 기여하는 유전적 특성 연구(Comparison of Mutational Profiles of Early Gastric Cancer with or without lymph node metastasis: Genomic analysis using next-generation sequencing)'를 발표했다.

이번 연구에서 박기범 교수는 림프절 전이가 7개 이상인 조기 위암 샘플을 차세대 염기서열 분석을 통해 분석하고, 이를 TCGA 위암 database 중 림프절 전이가 없는 조기 위암의 염기서열과 비교‧분석했다.

그 결과, 림프절 전이가 많은 조기 위암과 전이가 없는 조기 위암 염기서열 사이에는 체세포 돌연변이(somatic mutation), 유전자복제수 변이(copy number variation), 돌연변이 서명(mutational signature)의 종류 및 빈도에 차이가 있다는 사실을 확인했다.

박기범 교수는 "조기 위암의 유전자 변이가 림프절 전이 양상에 영향을 줄 수 있다는 점을 확인한 연구였다"며 "향후 추가 연구가 이뤄진다면, 조기 위암의 유전자 변이 분석을 이용해 림프절 전이 여부를 더욱 정밀하게 판단하고, 이를 통해 보다 정확한 조기 위암의 치료법 결정에 도움이 될 수 있을 것으로 본다"고 말했다.

서지원 교수는 '점막하 침범이 있는 조기 위암의 림프절 전이 위험에 대한 기계 학습 모델(The machine learning models for the risk of lymph node metastasis in early gastric cancer with submucosal invasion)'을 발표했다.

내시경 절제술은 전 세계적으로 각광받고 있는 조기 위암 환자의 최소 침습 치료법으로 그 사용이 점점 증가하는 추세다. 하지만 내시경 절제술 후 잔여암이나 림프절 전이가 있는 경우에는 추가 수술이 필요해 올바른 치료를 위해서는 점막하암의 림프절 전이를 예측하는 것이 중요하다.

이에 연구팀은 조기 위암 환자 3468명을 대상으로 4가지 기계 학습 모델(Logistic regression, Random forest, XG Boost, Support vector machine) 훈련을 통해 점막하 침범을 동반한 조기 위암의 림프절 전이 위험도에 대해 예측할 수 있는 새로운 모델을 개발했다.

서 교수는 "이번 연구를 통해 개발된 새로운 학습모델이 점막하 침범을 동반한 조기 위암의 림프절 전이를 예측하고 치료를 결정하는 데 도움이 될 것으로 기대된다"고 소감을 밝혔다.