그간 AI를 활용한 암 조기 진단 기술은 의료 영상 분석, 유전자 데이터 처리, 생체 표지자 탐지를 통해 빠르게 발전해왔다. 딥러닝 알고리듬은 CT, MRI, 병리 슬라이드 등에서 미세한 암 징후를 인간보다 높은 정확도로 탐지하고, 빅데이터 기반의 패턴 분석은 환자 맞춤형 예측을 가능하게 한다. 또한, 액체 생검과 AI를 결합한 기술은 초기 단계의 암을 혈액 내 DNA 변화를 통해 탐지하며, 진단 시간과 비용을 획기적으로 줄이고 있다.

최근에는 AI와 개의 후각을 활용해 호흡 샘플에서 암을 조기 진단하는 기술이 개발되어 주목받고 있다.

생명공학 스타트업인 스팟잇얼리(SpotitEarly)가 새로운 바이오-AI 하이브리드 암 선별 검사 기술을 개발했다고 발표했다.

네이처 출판 그룹의 학술지인 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 최근 게재된 ‘레인보우 연구(Rainbow Study)’ 결과에 따르면, 스팟잇얼리의 단일 호흡 검사 기법을 통해 유방암, 폐암, 전립선암, 대장암 등 주요 암의 조기 단계를 매우 높은 민감도와 특이도로 탐지할 수 있는 것으로 나타났다.

스팟잇얼리는 22세부터 94세까지 1400명 이상의 참가자들을 대상으로 호흡 마스크를 통해 빠르고 비침습적인 방식으로 호흡 샘플을 수집했다. 수집된 샘플은 스팟잇얼리 연구소에서 AI와 개의 하이브리드 시스템을 통해 선별 검사되었다.

연구 결과, 4가지 표적 암 유형에 대해 93.9%의 민감도와 94.3%의 특이도를 달성했다. 특히 암의 초기 단계(0~2기)에 대한 탐지 능력은 95%에 달했다.

암 유형별 조기 진단 정확도 86~97%

연구 결과에 따르면, 검사의 조기 단계 민감도는 유방암 94%, 폐암 97%, 전립선암 97%, 대장암 86%로 나타났다. 이 검사는 다른 암 유형에 대해서도 효과적인 탐지 능력을 입증했다.

이 기술의 핵심은 암 초기 단계에 호흡기로 분비되는 휘발성 유기 화합물(VOCs) 패턴인 암 냄새 특징을 탐지하는 데 기반한다. 스팟잇얼리의 바이오-AI 하이브리드 플랫폼은 훈련된 후각견의 암 탐지 능력에서 비롯된다. 후각견들과 동적 센서, AI 모델, 머신러닝 알고리듬을 결합해 호흡 샘플에서 암 냄새 특징의 존재 여부를 불과 몇 초 만에 판별할 수 있다.

이 기술은 개들의 물리적, 행동적 반응에서 수백 개의 실시간 신호를 해독하고, 이를 의료 데이터와 통합해 정확하고 비침습적이며 확장 가능한 암 선별 솔루션을 제공한다.

스팟잇얼리는 수라스키 의료센터, 하다사 대학 의료센터, 람밤 의료 캠퍼스 등 이스라엘의 3개 주요 의료기관과 협력하여 이번 연구를 진행했다. 미국의 주요 의료센터들과도 협력하여 유방암과 폐암에 대한 호흡 기반 선별 검사의 증거를 더욱 강화할 계획이다.

스팟잇얼리의 최고 의료 책임자인 렌 리히텐펠드(Len Lichtenfeld)는 “암의 조기 발견은 회복에 매우 중요하다.”면서 “개의 고유한 후각 생체 정보와 AI를 결합함으로써, 단일 검사로 여러 일반적인 암을 조기에 탐지할 수 있는 기술을 성공적으로 개발했다. 이 연구 결과는 새로운 세대의 암 선별 검사 개발을 위한 길을 열어줄 것”이라고 전망했다.