살찔수록 위험한 이 암..40%는 CT 찍고도 조기발견 못했다는데
북미방사선학회 영상의학 학술지인 '레디올로지'에 발표된 연구에 따르면
인공지능(AI)을 활용하면 컴퓨터단층촬영(CT)에서
췌장암을 감지할 수 있는 확률이 크게 높아지는 것으로 확인됐다.
췌장암은 5년 생존률이 가장 낮은 암이다.
최근들어 췌장암의 발병률이 높아지면서 2030년까지 미국에서는
암 사망률 2위로 올라설 것으로 보인다.
국내에서는 췌장암이 암 중 사망률 5위를 기록하고 있지만
역시 발병률이 크게 늘고 있다.
특히 종양이 2cm 이상으로 자라면 예후가 크게 악화되기 때문에 조기 발견이
가장 중요하지만 몸 속 깊은 곳에 있어 초기에 발견이 매우 어렵다.
CT의 경우 췌장암을 진단하는 핵심 영상법이지만 CT를 통해서도
2cm이하의 종양 중 40%를 놓치고 있는 것이 현실이다.
대만 국립대학 연구진들은 췌장암을 감지하기 위해 딥러닝을 기반으로 하는
컴퓨터 보조진단(CAD) 시스템을 연구해왔다.
이들이 개발한 인공지능(AI) 도구는
CT내에서 췌장을 자동으로 식별하는 데 성공했다.
췌장이 여러 장기 구조와 접해있을 뿐 아니라 사람마다 모양과
크기가 매우 다양하다는 점을 고려하면 중요한 발전이다.
연구진들은 췌장암 환자 546명과 대조군 733명으로 구성된
CT 이미지를 통해 인공지능을 학습시켰다.
이후 대만 전역의 의료기관에서 수집한 1437개의 개별 CT 영상을 통해
췌장암을 식별하는 검증실험을 진행했다.
이 결과 AI는 췌장암과 대조군을 구별하는 데 90%의 민감도(양성을 가리는 능력)와
93%의 특이도(음성을 가리는 능력)를 달성했다.
2cm 미만의 췌장암을 감지하는 민감도 역시 75%에 달했다.
연구 주저자인 웨이청 왕 대만 국립대 교수는
"딥 러닝 도구의 성능은 종양의 크기에 상관없이
3차 의료기관의 방사선과 전문의의 민감도와 비슷했다"며
"향후 방사선 전문의들의 췌장암 진단을 돕기 위해
활용될 수 있을 것으로 보인다"고 설명했다.
췌장암이 의심되는 영역을 AI가 먼저 표기해주면
임상의가 췌장암 여부를 판단하고 가리기 위한
더 신속한 결정을 내릴 수 있다는 게 그의 설명이다.
논문 공동저자인 웨이차이 라오 국립 대만대 병원 박사 역시
"방사선 전문의가 췌장암을 탐지해 낼 수 있는 확률을 높이는
보완책으로 쓰일 수 있을것"이라고 밝혔다.
한편 한국인 췌장암 발병의 최고 위험요인은
흡연과 비만 당뇨병이 꼽혔다.
국민건강보험 일산병원 소화기내과 박병규·서정훈 교수 연구팀은
지난 2005년과 2006년 국민건강보험 건강검진에 참여한 40세 이상의
성인 744만 5947명을 대상으로 11.5년에 걸쳐 발병 위험요인을
추적관찰한 결과 이같은 결론을 냈다.
이번 분석 결과에서는 추적 관찰 기간 전체 연구 참여자의
0.3%(2만2천543명)에서 췌장암이 발생했다.
췌장암은 체질량지수(BMI)상 비만이 심할수록 발병 위험이 높았다.
BMI는 몸무게(㎏)를 키의 제곱(㎡)으로 나눈 것으로,
이 수치가 25 이상이면 비만, 30 이상이면 고도비만으로 각각 분류된다.
연구팀은 BMI가 5㎏/㎡ 증가함에 따라
췌장암 발병 위험이 6% 증가하는 것으로 추산했다.
BMI가 고도비만에 근접한 28㎏/㎡ 이상 그룹의
췌장암 발병 위험은 BMI가 정상인 그룹보다 16% 높았다.
당뇨병도 췌장암 발생과 연관성이 컸다.
이번 분석에서 당뇨병을 가진 사람의 췌장암 발생 위험은
당뇨병이 없는 사람에 견줘 48%나 높았다.
흡연은 전체적으로 췌장암 위험을 43% 높이는 요인이었다.
이런 위험은 하루에 피우는 담배가 10개비 이하면 32%,
20개비 이하이면 44%, 20개비 이상이면 54% 등으로
흡연량에 비례해 커지는 특징을 보였다.
특히 이런 위험 요인을 여러 개 가진 경우에는 췌장암 발병 위험이 더욱 높아진다.
당뇨병이 있으면서 흡연하는 경우 당뇨병이 없는 비흡연자와 비교해
위험도가 2.13배로 크게 늘었다.
또 BMI 기준 비만에 해당하면서 흡연하는 사람은 정상체중이면서
비흡연자인 사람보다 상대위험도가 1.55배로 상승했다.
[이새봄 기자]
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