췌장암 환자에서 조직검사 없이 혈액 검사만으로 간 전이 여부를 판별하는 AI 모델이 국내 연구진을 통해 개발됐다. 23일 세브란스병원 소화기내과 이희승 교수 연구팀은 혈액으로 췌장암 환자의 초기 간 전이 여부를 판별하는 인공지능(AI) 모델 'LiMPC(림피시)'를 개발하여 활용가능성을 확인했다고 밝혔다.

췌장암은 초기 증상이 거의 없고 진행 속도가 빨라 5년 생존율이 15% 내외에 머무는 치명적인 질환이다. 특히 췌장암 진단 시 가장 큰 변수는 중 하나는 전이 여부이다. 그 중에서도 간은 췌장과 혈류 체계가 밀접하게 연결돼 있어 암세포가 가장 먼저 가장 빈번하게 전이되는 장기다. 

미국종양합동네트워크(NCCN)의 환자를 위한 가이드라인(2025)은 주요 혈관과 인접하거나 닿아 있는 경우 선행보조항암요법이 먼저 시행 될 수 있으며, 거의 모든 췌장암은 이미 타 장기에 전이된 상태로 진단되어 많은 병원에서 선행보조항암요법을 시행한다고 말한다.¹ 또한 국내 췌장암 진료 가이드라인(2021)은 잠재적 전이병소를 조기에 치료하는 것이 생존기간 향상에 중요하며 다수의 췌장암환자들이 결국 원격 전이의 결과로 사망에 이른다고 언급했다. ²

암의 진행 정도에 따라 치료 방침이 달라지기 때문에 이를 판정하는 것은 췌장암의 치료 성패를 가를 수 있는 중요한 요소다.  하지만 현재 표준 진단법인 CT나 MRI는 해상도의 물리적 한계로 인해 1cm 미만의 미세한 '잠복 간 전이(Occult Liver Metastasis)'를 완벽히 포착해내지 못하는 경우가 많아 한계다.

세브란스병원 소화기내과 이희승 교수 연구팀은 이러한 진단 공백을 메울 수 있는 AI 모델을 개발해 주목을 받았다. 연구팀이 개발한 췌장암 간 전이 예측 모델인 'LiMPC(Liver Metastasis in Pancreatic Cancer, 림피시)'에 관한 연구 논문은 종양학 분야의 국제 학술지 'BMC Cancer' 최신호에 게재되며 그 과학적 타당성을 입증받았다.³

이번 연구는 단순히 새로운 도구를 개발한 것에 그치지 않고 별도의 고가 검사 없이 환자가 진단 시 기본적으로 시행하는 21가지 일반 혈액 검사 지표만을 활용했다는 점에서 의료 경제적 가치와 실용성을 동시에 확보했다.

연구진이 개발한 AI는 종양표지자(CA 19-9, CEA)를 비롯해 빌리루빈, ALP, 백혈구 수치, 혈색소 등 간 기능과 환자의 전신 상태를 나타내는 21가지 변수 사이의 복잡한 상관관계를 초고속으로 분석한다. 연구 결과에 따르면, LiMPC 모델의 간 전이 예측 민감도는 81%로 나타났으며, 이는 영상 의학적 판단을 보완해 잠복 전이 위험군을 사전에 선별하는 역할을 할 수 있음을 의미한다. 

이번 연구는 외부 검증을 통해 신뢰성을 확보했다. 연구팀은 세브란스병원의 대규모 데이터로 구축한 모델을 건국대학교병원, 강남세브란스병원, 용인세브란스병원 등 국내 5개 주요 의료기관의 환자 데이터에 추가적으로 적용했다. 연구 결과 5개의 병원의 데이터에서도 해당 모델이 일관되게 높은 성능을 유지했다. 연구팀은 "본 연구의 강점은 대규모 코호트, 외부 검증, 그리고 일상적인 임상 데이터만을 활용하여 구축한 해석 가능한 모델의 사용으로 시의성과 비용 효율성을 강조한다는 점"이라고 설명했다.³

연구진에 따르면 이번 연구가 임상현장에 도입된다면 AI가 간 전이 고위험군으로 분류한 환자에게 가이드라인에 근거해 빠르고 적절한 치료를 권고할 수 있다고 설명했다. 연구진은 "췌장암에서 간 전이를 예측하는 데 있어 비용 효율적인 접근 방식에 대한 미충족 요구를 해결했다"며 "일상적으로 수집되는 임상 데이터만을 사용하여 조기 위험 계층화를 가능하게 함으로써 진단 지연을 줄이고 치료 계획 수립을 지원할 수 있는 잠재력을 보여준다"고 말했다.³