새로운 영상 분석 기술로 두경부 암 진단에 혁명이 일어나다

두경부 편평세포 암은 가장 흔한 암 10가지 중 하나입니다.

헬싱키 대학의 연구자들은 기계 학습을 기반으로 한 방법을 사용하여 투르쿠 대학과 독일의 막스 플랑크 분자 생물 의학 연구소와 협력하여 수백 개의 바이오뱅크 환자 샘플을 개별 세포의 정확도 수준에서 분석했습니다. 이 새로운 기술은 암 세포 행동의 지표와 종양의 구조, 그리고 주변 건강한 조직을 결합하여 각 환자에 대한 일종의 '지문'을 생성하여 암에 대한 예후와 치료 반응을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

이 연구에서 가장 중요한 발견은 세포 행동의 바이오마커 분석과 단일 세포 모양 및 전체 종양 조직의 구조에 대한 형태학적 분석을 결합하는 새로운 영상 분석 기술의 개발이었습니다. 이 방법을 통해 이전에 발견되지 않은 두 개의 새로운 환자 그룹을 식별할 수 있었습니다. 첫 번째 그룹의 예후는 예외적으로 좋았지만 두 번째 그룹의 예후는 예외적으로 나빴습니다. 그 차이는 특정 암 세포 상태와 암 세포를 둘러싼 조직의 구성의 특정 조합으로 설명되었습니다. 후자 그룹에서 질병의 공격성은 상피 성장 인자(EGF)를 매개로 암 조직과 주변의 건강한 결합 조직 간의 신호 전달과 관련이 있었습니다.

"이러한 결과는 암 발병 및 진단을 이해하는 데 있어 획기적인 진전입니다. 처음으로 건강한 조직으로 간주되는 악성 세포와 조직 세포 유형의 특정 조합이 암 진행에 강력한 예후 효과가 있음을 보여주었습니다. 또한 이 화합물 효과를 설명하고 약리학적으로 표적으로 삼을 수 있는 핵심 신호 전달 경로를 식별하여 결과적으로 암 진행에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다."라고 연구 책임자 사라 윅스트롬이 말했습니다.

"또한, 저희의 방법은 공격적인 치료 전략의 혜택을 볼 수 있는 특히 예후가 나쁜 환자를 식별할 수 있었습니다. 반면에, 저희는 또한 예후가 좋고 수술적 시술과 같은 덜 공격적인 치료만으로 충분할 수 있는 환자 그룹을 식별했습니다. 이는 환자의 삶의 질을 보존하는 데 도움이 될 것입니다." Wickström의 연구 그룹의 박사후 연구원 Karolina Punovuori가 말했습니다.

개발 중인 진단 테스트

새로운 영상화 방법은 두경부 암에 대한 정밀 진단의 문을 엽니다. 연구자들은 현재 이 유형의 암을 보다 정확하게 진단하기 위한 진단 검사를 개발하고 있습니다. 또한 대장암과 같은 다른 유형의 암을 진단하는 데 이 방법을 사용하는 방법도 연구하고 있습니다. 그들은 암 클리닉에서 사용할 수 있는 애플리케이션을 개발하는 Multivision Diagnostics 프로젝트에 대한 Business Finland의 Research to Business 기금을 받았습니다.

"저희 연구는 머신 러닝과 공간 생물학의 최신 분석 방법을 활용합니다. 저희는 수백 개의 환자 샘플과 수백만 개의 세포를 분석하는데, 이는 고성능 컴퓨터와 인공 지능의 도움으로만 가능합니다. 이 연구는 암 진단의 새로운 혁명의 일부입니다. 저희는 이 기술이 암 진단과 치료 전략의 정확성을 크게 향상시킬 것이라고 믿습니다." 사라 윅스트롬이 설명합니다.

"항체 염색을 이용한 암 바이오마커 영상화는 이미 임상적으로 사용되고 있습니다. 따라서 이 방법은 우리가 개발한 알고리즘과 특별한 항체 조합만 필요하기 때문에 특별히 비싸지 않을 것입니다. 암 치료 비용을 고려하면 실제로 상당히 저렴합니다." 그녀는 계속해서 말합니다.

두경부암은 지난 30년 동안 상당히 증가했습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/10/241029121103.htm