AI 도구 'Fragle', 소량 혈액으로 빠르고 값싸게 암 감시 가능

싱가포르 ASTAR 게놈 연구소(ASTAR GIS)의 과학자들은 혈액 검사를 통해 암을 더 쉽고 빠르게 추적할 수 있는 새로운 인공지능(AI) 기반 방법인 "Fragle"을 개발했습니다. 이 방법은 혈액 내 DNA 조각의 크기를 분석하여 암 DNA와 건강한 DNA를 구별하는 독특한 패턴을 밝혀냅니다. 이는 의료진이 암 치료 반응을 더 정확하고 자주 추적할 수 있게 도와줍니다. 해당 연구는 2025년 3월에 Nature Biomedical Engineering에 발표되었습니다. 기존의 혈액 내 암 DNA 측정 방법, 즉 순환 종양 DNA(ctDNA) 측정은 일반적인 암 변이를 검출하기 위해 복잡하고 비싼 DNA 시퀀싱이 필요했습니다. 그러나 암 변이는 환자마다 다르므로, 이러한 검사 결과가 일관되지 않아 혈액 검사를 통해 암 치료 반응을 효과적으로 추적하는 것이 어려웠습니다. Fragle은 AI를 활용하여 혈액 내 DNA 조각의 크기를 분석합니다. 암 DNA는 건강한 DNA보다 다른 크기 패턴을 보이는데, Fragle AI 모델은 매우 적은 양의 DNA를 사용해 이러한 차이를 식별할 수 있습니다. 따라서 이 방법은 암 추적을 빠르고 저렴하게 만들어줍니다. Fragle은 높은 신뢰성을 보여주며, 수백 명의 암 환자 및 다양한 암 유형의 혈액 샘플에서 정확한 결과를 제공합니다. 또한, 이 방법은 대부분의 병원에서 사용하거나 상업적으로 제공되는 DNA 프로파일링 기술과 호환되어 유연성이 뛰어납니다. A*STAR GIS의 계산 암 게놈학 연구실 수석 주임 과학자인 안더스 스칸더럽 박사는 "과학자들이 폐수에서 바이러스 입자를 감지하여 코로나19 유행을 추적하듯, Fragle은 혈액 내 DNA 조각을 분석하여 암 치료 반응을 모니터링하고 재발을 조기에 감지합니다"라고 설명합니다. 그는 "기존 방법들도 장점이 있지만, 종종 복잡하고 비용이 많이 듭니다. 우리는 임상 워크플로우에 부담을 주지 않는 더 간단하고 저렴하며 접근하기 쉬운 방법을 개발하고자 했습니다"라고 덧붙였습니다. 연구팀은 Fragle의 민감도를 더욱 향상시키는 방안을 탐구하고 있습니다. 이는 암 환자의 질병 재발을 더욱 조기에 감지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 실현하기 위해 연구팀은 싱가포르 국립암센터(NCCS)와 협력하여 임상 적용 기회를 찾아내고 있습니다. 앞으로 연구팀은 Fragle을 현지 병원에서 어떻게 구현할 수 있을지 탐색하여 암 환자 관리를 개선할 계획입니다. NCCS의 의학 종양학과 수석 상담의이자 연구 공동저자인 단다니 교수는 "Fragle 같은 방법이 현지 폐암 환자의 질병 재발을 더 일찍 감지할 수 있을지 연구를 시작하게 되어 매우 기쁩니다"라고 말했습니다. 현재 100명 이상의 임상 시험 환자를 대상으로 GIS-NCCS 팀은 치료 중 두 달마다 ctDNA 수준을 모니터링하고 있습니다. 이는 재발 징후가 루틴 스캔에 나타나기 전에 이를 포착하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한, 치료에 대한 긍정적이거나 부정적인 반응을 보일 가능성이 높은 환자를 식별하기 위해 ctDNA의 조기 변화를 연구하고 있습니다. 이 연구의 목표는 치료 중 암 환자를 루틴으로 모니터링하는 데 ctDNA 검사를 통합하는 가치를 평가하는 것입니다. A*STAR GIS의 집행 이사인 완위 박사는 "Fragle이 우리 의료진이 암을 더 정확히 감지하고 추적하며 치료를 더 효과적으로 모니터링할 수 있도록 도움을 줄 가능성을 매우 기대하고 있습니다. 우리는 이 연구가 싱가포르뿐만 아니라 전 세계 인구 건강에 이익을 줄 수 있기를 희망합니다"라고 말했습니다. 산업 내부자들은 Fragle이 암 진단과 치료 모니터링의 표준을 새롭게 설정할 가능성이 있다고 평가하고 있습니다. 이 기술은 저렴한 비용과 빠른 처리 시간으로, 의료 현장에서 널리 사용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. A*STAR GIS는 싱가포르의 선도적인 게놈 연구 기관으로, 암 연구 및 치료에 대한 혁신적인 접근 방식을 지속적으로 개발하고 있습니다. NCCS 역시 싱가포르 내에서 가장 권위 있는 암 치료 센터 중 하나로, 이번 연구를 통해 더욱 효과적인 암 관리가 가능해질 것으로 기대되고 있습니다.