[뉴스스페이스=이현주 기자] 호주 연구진이 개발한 인공지능 알고리즘이 일반 유방촬영술 이미지를 활용해 향후 4년간 여성의 유방암 발병 위험도를 추정할 수 있다는 연구결과가 나왔다.

게다가 기존 검진에서 이상 없음 판정을 받은 환자중에서도 고위험군 여성을 식별해낸다고 강조했다. 3월 3일(현지시간) The Lancet Digital Health에 게재된 이번 연구 결과는 이 도구가 인구 단위 유방암 검진을 보다 개인화된 과정으로 변화시킬 수 있음을 시사한다.

scimex.org, business-standard, healthandme에 따르면, BRAIx 위험 점수라고 불리는 이 도구는 호주의 BreastScreen 프로그램에 참여한 약 40만명의 여성으로부터 수집한 유방조영술 데이터를 사용해 개발됐다. 9만6000명의 호주 여성 데이터로 테스트되었고, 4500명 이상의 여성으로 구성된 스웨덴 코호트에서 독립적으로 검증됐다.

BRAIx는 단순히 기존 종양을 스캔하는 것이 아니라, 이미지 분석을 인구 보정 위험 점수로 변환하여 여성의 향후 진단 가능성을 예측한다는 점에서 의의가 있다. 알고리즘에 의해 위험도 상위 2%로 분류된 여성 중 9.7%가 선별검사에서 이상 없음 판정을 받았음에도 불구하고 4년 이내에 유방암 진단을 받았다. 이 비율은 연구에 따르면 유전성 BRCA1 또는 BRCA2 유전자 돌연변이를 보유한 여성에서 일반적으로 나타나는 위험도를 초과하는 수치다.

멜버른 대학교의 해당 연구 책임 저자이자 세인트 빈센트 BreastScreen의 임상 이사를 맡고 있는 Helen Frazer는 "이러한 위험 점수는 개인 맞춤형 선별검사의 미래개발을 가능하게 해 인구 집단 유방암 선별검사를 혁신하고 생명을 구할 수 있다"고 말했다.

연구 결과 BRAIx 위험 점수는 유방 밀도, 출생 국가, 가족력 등 의사들이 전통적으로 의존해온 요인들보다 유방암 위험을 더 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. 연구진은 오랫동안 주요 예측 인자로 여겨져 온 유방 촬영 밀도가 BRAIx 점수를 고려하면 위험과 약한 연관성만 보였다고 지적했다. 또한 이 알고리즘은 유방암 위험의 가족적 요인 중 23%를 설명했다.

BRAIx 점수는 특히 검진 후 1~2년 내에 진단받을 위험이 높은 여성을 식별하는 데 효과적인 것으로 입증됐으며, 3~4년 시점에서도 정확도가 감소하긴 했지만 여전히 의미 있는 수준을 유지했다.
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BRAIx는 현재 빅토리아주 유방암 검진 프로그램(BreastScreen Victoria)에서 방사선 전문의의 유방촬영술 판독을 보조하는 도구로 시험 중이며, 남호주에서도 곧 임상시험이 시작될 예정이다. 연구진은 이 도구가 5년 내에 더 광범위하게 도입될 준비가 되어 있다고 설명했다.

연구 저자들은 "BRAIx가 고위험 여성들에게는 MRI나 조영증강 유방촬영술 같은 추가 검사를 받도록 안내하고, 저위험 여성들에게는 검진 간격을 늘릴 수 있도록 함으로써 비용 증가 없이 생명을 구할 수 있을 것"이라고 밝혔다.