암 치료 분야의 정밀의학, 어디까지 왔나?

삼성서울병원 남도현 교수, 항암치료에 빅데이터 활용 사례 선보여

정밀의료를 실현하기 위한 인공지능(AI) 기반의 진단과 치료 솔루션의 개발은 현재진행형이다. 특히, 암 치료 분야에서 유전체학∙면역학∙병리학∙방사선학적 등 각 분야의 빅데이터를 기반으로 하여 AI를 활용한 진단기술을 이미 각 분야 전문가들의 진단 능력을 뛰어넘은 것으로 평가받고 있다.

국내에는 현재까지 각 분야의 빅데이터가 제대로 구축되어 있지 않아 AI를 활용한 진단기술이나 치료기술의 개발이 현실화되고 있진 않지만, 암 치료 분야에서 유전체 빅데이터와 약물정보 빅데이터를 활용해 실제 임상에서 환자 치료에 적용하고 있는 병원이 있어 화제다.

지난 9일부터 11일까지 3일간 서울 코엑스에서 개최되고 있는 ‘BIO KOREA 2018’ 컨퍼런스에서는 4차 산업혁명 시대를 맞아 ‘인공지능’, 빅데이터’, ‘디지털 헬스케어’가 집중 조명되고 있다.
 
10일 진행된 ‘아시아 빅데이터 기반 정밀의료의 미래’ 세션에서는 패널들 대부분이 암 분야에 포커스를 맞춰 정밀의료가 얼마만큼 진행되고 있는지, 향후 정밀의료를 통해 암 치료 기술이 얼마나 발전할 수 있을지 전망해보는 시간을 가졌다.

이날 패널 중 한 명인 서울삼성병원 신경외과 남도현 교수는 ‘빅데이터를 활용한 암 정밀의학의 실현’을 주제로 현재 삼성서울병원이 암치료에 활용하고 있는 ‘아바타 스캔(AVATASCAN)’ 시스템의 활용 사례를 발표했다.

‘아바타 스캔(AVATASCAN)’은 암환자의 유전체 정보를 기반으로 하여 환자 개인에 최적화된 치료약물을 스크리닝하여 솔루션을 제공할 수 있는 기술이다.

암환자로부터 조직 채취 등을 통해 유전체 정보를 분석하고 환자 개인에 특화된 바이오마커에 효과를 나타내는 약물 정보를 연동하여 암환자에 최적화된 치료약제를 제시함으로써 치료효과를 향상시킬 수 있다.

남도현 교수는 “서울삼성병원은 환자 유래 샘플 라이브러리를 통한 ‘아바타’ 모델을 확립하여 유전체 기반의 개인 맞춤 치료 플랫폼을 구축하였고, 이를 약물정보 빅데이터와 연동하여 암 환자에게 최적의 치료약물 솔루션을 제공할 수 있는 인터페이스 ‘아바타 스캔’ 시스템을 개발 2013년부터 프로젝트를 가동 중”이라고 설명했다.

남 교수의 발표에 따르면, 2013년을 시작으로 이 시스템을 통해 암치료를 받은 환자가 얼마 전 1,000건을 넘어섰으며, 그간 축적된 환자 데이터를 분석하여 치료 효과를 네이쳐지에 제출하는 등 성과를 내고 있는 것으로 나타났다.

또한 남 교수는 “현재까지 축적된 환자들의 데이터를 기반으로 약물반응과 관련된 새로운 바이오마커를 발굴하기도 했으며, 희귀한 질환으로 치료약제가 없는 환자의 경우에는 환자의 유전체 정보를 바탕으로 치료효과를 나타낼 수 있는 적합한 약제를 스크리닝해 치료효과를 보기도 했다”고 설명했다.

1,000례가 넘는 치료 전후의 데이터가 축적됨에 따라 이제는 환자 개인의 유전체 정보만으로 적합한 약제를 스크리닝하고 치료효과를 예측할 수 있는 단계가 된 것이다.

남 교수는 삼성서울병원에서는 더욱 정확한 결과를 얻기 위해 임상시험의 디자인 설계 시에도 해당 데이터를 이미 활용하여 효율을 높이고 있다고 덧붙였다.
 
뿐만 아니라 남 교수는 그간 축적된 환자들의 항암치료 전후 유전체 정보를 제공함으로써, 이날 첫 번째 패널 발표를 진행한 미국 콜롬비아대학 라울 라바단 교수팀과의 협력을 통해 의료영상 및 유전체 등 다차원의 데이터를 융합한 시공간적 진화 모델 구축 및 첨단 수학적 모델링 기법을 적용한 맞춤치료 전략을 실제 환자에게 적용하는 성과를 거두기도 했다.

이날 남 교수는 “이러한 연구는 한 기관에 단독으로 할 수 있는 일이 아니다”라고 말하며, “정밀의료로 나아가기 위해서는 양질의 빅데이터를 구축하는 게 무엇보다 중요하다”고 강조했다.

유전체 데이터뿐 아니라 면역학, 병리학, 대사학, 방사선학 등 다양한 측면의 데이터들의 연동 그리고 치료약제 데이터와의 인터페이스 나아가 환자 개인의 라이프 로그 데이터를 포함한 빅데이터와 AI가 접목될 때 정밀의료가 현실화된다는 것이다.

남도현 교수는 마지막으로 “현재까지는 병원 내 바이오뱅크를 통해 환자 정보를 기부 받고 있지만, 연구 이상의 발전을 위해서는 데이터 수집을 위한 제도적 장치를 마련할 필요가 있다”고 지적하며, “또한 이제는 환자들도 더 나은 의료서비스를 받기 위해 의료정보 데이터를 기부하는 ‘데이터 도네이션’이란 개념을 가지는 등 좀 더 혁신적인 반전적 사고가 필요할 때”라고 당부했다.