소변 냄새 속 미세한 화학물질을 인공지능(AI)이 분석해 전립선암을 조기에 진단하는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 간단한 소변 검사만으로 높은 정확도의 진단이 가능해 기존 전립선특이항원(PSA) 검사의 한계를 보완할 차세대 비침습 진단기술로 주목된다.

강남세브란스병원 비뇨의학과 구교철 교수와 이화여자대학교 식품영양학과 박태현 연구팀은 후각 바이오센서와 머신러닝을 결합한 전립선암 조기진단 플랫폼을 개발하고 연구 결과를 발표했다.

연구팀은 특이도가 낮아 불필요한 조직검사로 이어질 수 있는 PSA 검사의 한계를 극복하기 위해 비침습적 진단기술 개발에 착수했다. 연구의 출발점은 훈련된 독일 셰퍼드 탐지견이 환자의 소변 냄새만으로 전립선암을 높은 정확도로 구별했다는 기존 연구였다.

이를 바탕으로 연구팀은 인간 후각 수용체 단백질 6종을 지질 기반 나노입자인 '나노디스크(Nanodisc)'에 결합한 인공 후각 바이오센서를 제작했다. 소변에서 발생하는 휘발성 유기화합물이 후각 수용체와 반응하면 형광 신호가 변화하고, 이를 머신러닝 알고리즘이 분석해 전립선암 여부를 판별하는 방식이다.

연구팀은 참가자 143명 가운데 엄격한 선정 기준을 적용해 전립선암 환자 40명과 대조군 33명 등 총 73명을 대상으로 연구를 진행했다. 또 AI 모델의 신뢰도를 높이기 위해 290개의 소변 샘플을 활용한 교차 검증도 실시했다.

분석 결과 전립선암을 구별하는 데 핵심적인 역할을 하는 후각 수용체인 OR2W1, OR51E1, OR51E2를 확인했으며, 이를 기반으로 구축한 AI 모델은 정확도 89%를 기록했다.

특히 진단 성능을 종합적으로 평가하는 AUC(곡선하면적)는 0.964를 기록해 전립선암 환자와 정상인의 소변을 96.4% 수준의 정확도로 구별하는 것으로 나타났다. 이는 진단 예측 성능이 매우 우수한 수준으로 평가된다.

연구팀은 이번 기술이 단순히 암 유무를 판별하는 데 그치지 않고 기존 PSA 검사로는 확인하기 어려웠던 암의 공격성(글리슨 점수)과 관련된 정보까지 예측할 수 있는 가능성도 확인했다고 설명했다.

구교철 교수는 "통증 없이 간편한 소변 검사만으로 전립선암을 진단할 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 크다"며 "높은 정확도는 물론 암의 공격성까지 파악할 수 있어 향후 대규모 임상 연구를 통해 실제 의료현장에서 활용 가능한 진단기술로 발전시켜 나갈 계획"이라고 말했다.

이번 연구 결과는 분석화학 분야 국제학술지 ACS Biosensors(IF 9.1)에 'Urine-Based Non-Invasive Detection of Prostate Cancer Using Human Olfactory Receptor-Embedded Nanodiscs'라는 제목으로 게재됐다.