서울아산병원, '근침윤성 방광암' AI로 항암제 효과 예측하고 내성 단서 찾았다

AI 요약

울산의대 서울아산병원 세포유전공학교실 신동명, 병리과 조영미, 비뇨의학과 홍범식 교수팀은 근침윤성 방광암 환자의 수술 전 항암치료 효과를 예측하고 항암제 내성 원인을 분석할 수 있는 인공지능 기반 정밀의료 플랫폼을 개발했다고 3일 밝혔습니다. 전사체 데이터 환자 399명의 머신러닝 분석과 서울아산병원에서 수술 전 항암치료를 받은 91명의 병리 조직에 대한 면역조직화학·디지털 병리 검증을 통합한 결과 GLS, IL15RA, AFAP1, FOXA1 단백질 조합이 항암제 반응 예측 후보로 도출됐고, 이 모델에서 반응군은 비반응군보다 전체 생존과 무진행 생존이 유의하게 길었습니다. 연구팀은 KEAP1–NRF2 신호전달 경로가 시스플라틴 저항성과 관련 있음을 확인했으며 KEAP1 회복 또는 NRF2 억제가 세포·동물실험에서 항암제 효과를 높여 시스플라틴과 NRF2 억제제 병용시 각각 ML385는 종양을 80.29%, R16은 75.44% 감소시켰음을 보였습니다.