노인 급성골수성백혈병 환자의 최적 치료법, AI 모델로 제시
기계 학습(Machine Learning) 모델을 적용해 백혈병을 세포 유전학적 특성별로 세분화하고, 노인 급성골수성백혈병 환자별 맞춤형 치료 전략에 응용한 연구가 국내 처음으로 혈액학 분야의 저명한 국제학술지 'Haematologica (IF=10.1)' 최근호에 게재됐다. 급성골수성백혈병은 인구의 고령화로 늘고 있는 혈액암이며, 평균 발병 연령이 65~67세로 노인에서 많이 발병한다. 이러한 고령환자는 고강도 항암치료를 고려할 수 있을 정도로 양호한 환자부터 전신수행능력 감소로 표준 치료가 부적합해 저강도 치료를 선택해야 하는 환자까지 다양하다. 이에 획일화된 치료법을 적용할 수 없어 치료 선택에 각별한 주의가 필요했다. 가톨릭대학교 서울성모병원 혈액내과 조병식(교신저자)·박실비아(공동제1저자), 여의도성모병원 혈액내과 김동윤 (공동제1저자) 교수팀은 신체능력 저하로 항암 치료제 선택에 각별히 주의해야 하는 노인성 급성백혈병 환자를 인공지능 학습 모델에 근간해 유전학적으로 분류한 결과, 치료제 선택에 따라 생존 예후에 큰 영향을 준다는 연구 결과를 발표했다. 연구팀은 2017년부터 2021년까지 1) 고강도 항암, 2) 메틸화 억제제 단독 저강도 항암,