전립선암은 남성에게 두 번째로 흔한 암이며, 매년 미국에서 거의 30만 명이 진단받음.
전립선암 크기를 일관되게 추정하는 방법을 개발하기 위해, 매스 제너럴 브리검 연구자들은 700명 이상의 전립선암 환자 MRI 스캔을 기반으로 AI 모델을 훈련하고 검증함.
이 모델은 가장 방사선학적으로 공격적인 전립선 병변의 경계를 85% 식별하고 구분할 수 있었음.
AI 모델에 의해 추정된 더 큰 종양 부피는 치료 실패 및 전이의 더 높은 위험과 관련이 있었음. 이는 일반적으로 이 위험을 추정하는 데 사용되는 다른 요인들과는 독립적임.
또한 방사선 치료를 받은 환자에게는 종양 부피가 전이를 예측하는 데 전통적인 위험 분류보다 더 나은 성과를 보였음.
연구자들은 이 도구가 임상의들이 종양의 공격성을 이해하고, 보다 개인화된 치료 계획을 수립하며, 방사선 치료를 안내하는 데 도움을 줄 수 있을 것이라고 믿음.
이 연구는 'Radiology' 저널에 발표됨.
AI에 의해 결정된 종양 부피는 전립선암 환자에게 정밀 의학을 발전시킬 잠재력이 있으며, 환자의 암 공격성을 이해하고 최적의 치료를 추천하는 데 도움을 줄 수 있음.
브리검 여성병원 방사선 종양학과의 첫 저자 David D. Yang, MD는 "MRI는 임상의들이 전립선암을 진단하는 능력을 향상시켰으며, 진단 및 치료의 일상적인 부분임"이라고 말함.
인간 임상의들은 MRI 이미지를 기반으로 종양 크기를 추정할 수 있지만, 이러한 추정은 다소 주관적이며 사람마다 다를 수 있음.
더 일관된 종양 크기 추정 방법을 개발하기 위해 연구자들은 단일 센터에서 치료를 받는 732명의 전립선암 환자의 MRI 이미지를 기반으로 AI 모델을 훈련함.
그들은 AI 모델의 크기 추정이 진단 후 5~10년 동안 치료 성공과 연관이 있는지를 조사함.
AI 모델은 환자 집단 내에서 PI-RADS 5 점수를 가진 전립선 종양의 약 85%를 찾아내고 측정할 수 있었음. 이 점수는 임상적으로 중요한 전립선암의 매우 높은 위험을 나타냄.
모델의 크기 추정은 예후 마커로서의 잠재력을 보여줌: 더 큰 종양은 전립선암이 재발할 위험이 더 높고, 이는 PSA(전립선 특이 항원) 혈중 수치로 측정됨.
AI 측정 자체는 환자 결과 측면에서 추가적인 정보를 제공할 수 있음. 환자에게는 치료 가능성과 향후 암이 재발하거나 전이될 가능성에 대해 알려줄 수 있음.
브리검 방사선 종양학과의 수석 저자 Martin King, MD, PhD는 "임상의와 환자가 자신의 암 공격성을 이해하는 데 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라, 방사선 종양학자들이 보다 표적화된 치료를 위해 종양의 초점 영역을 정확히 파악하는 데 도움을 줄 수 있음"이라고 설명함.
현재 사용되는 전립선암 공격성 예측 방법보다 훨씬 빠른 테스트임.
AI 기반 테스트는 환자들이 더 빨리 치료를 시작할 수 있게 할 수 있음.
암 연구는 매스 제너럴 브리검이 환자에게 제공하는 치료의 기초가 되는 기둥임. 연구와 시스템의 혁신, 교육 및 지역 사회 참여의 힘을 통해 매스 제너럴 브리검 암센터는 모든 환자에게 통합된 암 치료를 제공하며, 건강 형평성을 지원의 중심에 두고 있음.
앞으로 연구자들은 더 큰 다기관 데이터 세트를 사용하여 모델을 테스트할 계획임.
Yang은 "우리는 다른 기관과 다양한 질병 특성을 가진 환자 집단을 사용하여 우리의 발견을 검증하고, 이 접근 방식이 모든 환자에게 일반화될 수 있도록 하고 싶다"고 말함.
