[연구의 필요성]

간세포암(Hepatocellular Carcinoma, HCC)은 환자별 유전적 특성과 치료 반응의 차이가 커 정밀한 진단과 맞춤형 치료 전략이 요구되는 대표적인 난치성 암이다. 최근 면역항암제와 표적치료제가 도입되었지만, 일부 환자에서는 치료 효과가 제한적이거나 내성이 발생하는 문제가 있다. 특히 종양억제 유전자인 RB1의 이상은 간암의 발생 및 진행과 관련된 것으로 알려져 있었으나, RB1 유전자의 단일 결손과 양측 대립유전자 결손이 갖는 임상적 의미는 충분히 규명되지 않았다. 또한 이러한 유전적 특성을 확인하기 위해서는 복잡하고 비용이 높은 분자진단 검사가 필요하다는 한계가 있었다. 이에 공동연구팀은 RB1 유전자의 완전 결손이 간암 환자의 예후에 미치는 영향을 규명하고, 일반적인 병리조직 영상만으로 해당 유전자 이상을 예측할 수 있는 인공지능 기술을 개발하였다.

[포스텍이 가진 고유의 기술]

이번 연구에서는 본 연구팀이 보유하고 있던 딥러닝 기반 병리영상 분석 모델인 FR-MIL을 활용하여, 간암 환자의 일반적인 H&E 염색 병리조직 영상으로부터 RB1 유전자의 완전 결손 여부를 예측하였다. FR-MIL은 병리영상에 포함된 형태학적 특징을 인공지능으로 분석하여, 별도의 고비용 유전체 검사 없이도 RB1 완전 결손과 관련된 고위험 환자군을 선별할 수 있도록 설계되었다. 특히 외부 검증 코호트에서 F1-score 84.39~91.58%를 달성하여, 병리영상 기반 AI 분석이 분자적 특성 예측에 활용될 수 있음을 입증하였다. 이는 의료영상 인공지능 기술을 단순한 조직 분류나 암 진단을 넘어, 암의 유전적 특성 예측 및 환자별 맞춤형 치료 의사결정 지원으로 확장할 수 있다는 점에서 의미가 있다.

[연구의 의미]

공동연구팀은 서울아산병원과 미국 TCGA의 간암 환자 총 561명을 대상으로 다중오믹스 분석을 수행하고, 추가 450명의 검증 코호트를 활용하여 연구 결과를 검증하였다. 분석 결과, RB1 유전자의 양측 대립유전자가 모두 결손되거나 비활성화된 환자는 전체 간암 환자의 약 14.6%를 차지하였다. 해당 환자군은 일반 환자군에 비해 사망 위험이 3.32배, 재발 위험이 3.15배 높아, RB1 완전 결손이 간암의 중요한 불량 예후 바이오마커임을 확인하였다. 또한 연구팀은 876종의 약물을 활용한 스크리닝을 통해 RB1 결손 간암 세포의 선택적인 약물 취약성을 분석하였다. 그 결과, 세포분열 억제제와 PARP 억제제를 함께 활용하는 병용 치료가 강력한 항암 효과를 나타낼 수 있음을 세포 및 동물 실험에서 확인하였다. 이번 연구는 유전체 기반 바이오마커 발굴, 인공지능 병리 진단, 맞춤형 표적 치료 전략을 통합적으로 제시하였다는 점에서 학술적 의의가 크다.

[연구결과의 진행 상태 및 향후 계획]

이번 연구 결과는 국제학술지 Signal Transduction and Targeted Therapy (Impact Factor: 81.2)에 2026년 게재되었다. 향후에는 다양한 임상 환경과 독립적인 환자군을 대상으로 AI 진단 모델의 일반화 성능을 추가 검증하고, RB1 완전 결손 환자군을 대상으로 제안된 병용 치료 전략의 임상적 유효성과 안전성을 평가할 필요가 있다. 이를 통해 병리영상 기반 인공지능이 간암 환자의 분자적 특성을 예측하고, 환자별 정밀 치료 전략 수립을 지원하는 기술로 발전할 것으로 기대된다.

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  [성과와 관련된 실적]

Jihyun An*, Wonkyung Kim*, Xiumei Zhang*, Philip Chikontwe*, Jin-Sung Ju*, Bora Oh, Ji-Hye Oh, Eun Ju Yang, Hyun Namgung, Dakeun Lee, Yue Pu, Li-Jie Chen, Sang Hyun Park†, Joong Sup Shim†, Chang Ohk Sung†, Ju Hyun Shim†, "Biallelic loss of RB1 in hepatocellular carcinoma as synthetic lethal target for artificial intelligence-guided therapy," Signal Transduction and Targeted Therapy, 2026

 (* 공동 제1저자, † 교신저자)

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  [성과와 관련된 이미지]

그림1. 본 연구의 설계 및 주요결과