과제: 뇌암 치료는 일반적으로 종양을 최대한 많이 제거하는 수술로 시작된다. 때로는 외과의사가 뇌종양 전체를 추출할 수 있지만, 뇌종양 전체를 잘라내면 심각한 부작용이 발생할 수 있으므로 일부를 남겨 두어야 할 수도 있다.

그들은 이것이 올바른 결정인지 여부를 앞으로 1~2주 동안 확신하지 못할 것이다. 이는 병리의사가 제거된 종양의 DNA를 분석하고 환자가 가지고 있는 80개 이상의 종양 하위 유형을 결정하는 데 걸리는 시간이다.

재발 가능성이 있는 특히 공격적인 유형의 암이라면 가능한 한 빨리 뇌종양의 나머지 부분을 제거하는 것이 위험을 감수할 가치가 있지만 환자에게 두 번째 뇌 수술을 하게 하는 것을 의미한다.

새로운 소식: 네덜란드 연구자들은 이제 90분 이내에 종양 하위 유형을 식별할 수 있는 Sturgeon이라는 알고리즘을 개발했다. 이는 외과의사가 종양의 일부를 제거하고 분석하여 환자가 수술대에 있는 동안에도 하위 유형을 알 수 있음을 의미한다.

UMC Utrecht의 연구 그룹 리더인 제로엔 드 라이더(Jeroen de Ridder)는 "의사는 종양 하위 유형에 따라 수술 전략을 매우 공격적으로 적용하거나 보다 보수적으로 적용할 수 있다"고 말했다.

작동 방식: Sturgeon은 DNA 샘플의 염기 서열(A, G, T 및 C)을 실시간으로 작성할 수 있는 "나노포어 시퀀싱"이라는 새로운 기술을 사용한다.

DNA를 두 가닥으로 나누고 한 가닥을 작은 구멍을 통해 꿰어 이를 수행한다. 전류가 기공을 통과하고 DNA가 이를 통해 이동할 때 각 염기는 서열을 결정하는 데 사용할 수 있는 특정 방식으로 전류를 방해한다.

연구자들이 목표로 삼은 짧은 기간 내에 뇌종양 샘플의 모든 DNA를 서열화 하는 것은 불가능하므로, 그들은 가능한 짧은 서열화량을 기반으로 종양 하위 유형을 예측할 수 있는 알고리즘을 만들기 시작했다.

이를 훈련시키기 위해 그들은 네덜란드의 소아 종양학 센터인 프린세스 막시마 센터의 바이오뱅크에 보관된 뇌종양 조직 샘플을 사용했다.

테스트 중에 알고리즘은 50개 샘플 중 45개에 대해 종양 하위 유형을 올바르게 식별했다(다른 5개 샘플에 대해서는 진단을 내릴 만큼 확신이 없었다). 이러한 진단은 연구원이 시퀀싱 프로세스를 시작한 후 40분 이내에 전달되었다.

실제 수술(어린이 20회, 성인 5회) 중에 Sturgeon을 사용했을 때 Sturgeon은 25회 중 18회 뇌종양 하위 유형을 정확하게 식별했다. 나머지 7번은 하위 유형을 자신 있게 예측하지 못했다.

미래 전망: 연구원들은 이제 더 많은 뇌 암 환자를 대상으로 기술을 검증하는 동시에 더 많은 훈련을 통해 AI를 개선하는 것을 목표로 하고 있다. 그들은 또한 이 접근법과 표준 방법으로 치료받은 환자의 결과를 비교하려고 한다.

드 라이더는 “기초 연구자부터 병리학자, 외과의사에 이르기까지 모든 전문 분야를 결합하여 실제로 임상 실습으로 나아갈 수 있다는 것은 정말 흥미로운 일이다.”라고 말했다. “이를 통해 우리는 외과의사가 뇌종양 수술의 결과를 최적화하도록 도울 수 있다.”