국내 연구진이 소변 냄새만으로 전립선암을 높은 정확도로 조기에 진단할 수 있는 인공지능(AI) 기반 진단 플랫폼을 개발했다. 사람의 후각 원리를 모방한 '바이오 나노 코'를 활용해 소변 속 암세포 대사 과정에서 생성되는 휘발성 유기화합물(VOCs)을 분석하는 방식으로, 기존 전립선특이항원(PSA) 검사의 한계를 보완할 수 있는 비침습적 진단 기술로 주목된다.연세대학교 강남세브란스병원 비뇨의학과 구교철 교수(사진 좌)와 이화여자대학교 식품영양학과 박태현 교수(우) 공동연구팀은 후각 바이오센서와 머신러닝을 결합한 전립선암 조기 진단 플랫폼을 개발하고 연구 결과를 발표했다고 8일 밝혔다.
전립선암은 국내 남성암 발생 상위 질환으로, 현재는 혈액을 이용한 PSA 검사가 대표적인 선별검사로 활용된다. 그러나 PSA는 특이도가 낮아 전립선비대증이나 전립선염 환자에서도 수치가 높게 나타날 수 있어 불필요한 조직검사로 이어지는 경우가 적지 않다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 훈련된 독일 셰퍼드(German Shepherd)가 환자의 소변 냄새만으로 전립선암을 높은 정확도로 구별했다는 기존 연구에 착안해 인공 후각 기반 진단 시스템을 개발했다.
연구팀은 인간 후각 수용체 단백질 6종을 지질 성분의 인공 세포막 나노입자인 '나노디스크(Nanodisc)'에 결합해 바이오 나노 센서를 제작했다. 소변 속 휘발성 유기화합물이 센서와 반응하면 형광 신호가 변화하도록 설계했으며, 이 신호를 머신러닝 알고리즘이 분석해 전립선암 여부를 판별하도록 했다.
연구에는 엄격한 선정 기준을 적용해 전립선암 환자 40명과 정상 대조군 33명 등 총 73명이 참여했으며, 인공지능 모델의 신뢰도를 높이기 위해 총 290개의 소변 샘플을 활용한 교차 검증도 실시했다.
분석 결과 연구팀은 전립선암 진단에 핵심적인 역할을 하는 후각 수용체 3종(OR2W1, OR51E1, OR51E2)을 확인했다. 이를 기반으로 개발한 AI 모델은 정확도(Accuracy) 89.0%를 기록했으며, 진단 성능을 종합적으로 평가하는 AUC(Area Under the Curve)는 0.964±0.01을 나타냈다. 이는 전립선암 환자와 정상인을 96.4% 수준의 정확도로 구분할 수 있음을 의미하며, 통계적으로도 매우 우수한 진단 성능으로 평가된다.
연구팀은 이번 기술이 단순히 전립선암 유무를 판별하는 데 그치지 않고 기존 PSA 검사만으로는 확인하기 어려운 암의 공격성(글리슨 점수)까지 예측할 가능성을 보여 향후 정밀 진단에도 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
구교철 교수는 "통증 없이 간편하게 소변만으로 전립선암 진단 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 크다"며 "높은 정확도를 보였을 뿐 아니라 암의 공격성까지 확인할 수 있어 다양한 임상 정보를 제공할 수 있었다. 앞으로 대규모 임상연구를 통해 실제 의료현장에서 활용 가능한 진단기술로 발전시켜 나갈 계획"이라고 말했다.
이번 연구 결과는 분석화학 분야 국제학술지 『ACS Biosensors』(IF 9.1)에 'Urine-Based Non-Invasive Detection of Prostate Cancer Using Human Olfactory Receptor-Embedded Nanodiscs'라는 제목으로 게재됐다.
