과학기술정보통신부 · 한국연구재단 2026년도 개인기초연구사업 신진연구(유형B)에 선정되어 5년간 최대 6억 원의 국가 연구비를 지원받는다.
간암은 폐암에 이어 국내 암 사망률 2위(2024년 통계청 기준)를 기록할 만큼 예후가 불량한 중증 질환이다. 최근 진행성 간암의 1차 표준 치료로 면역항암치료(면역관문억제제 병용요법)가 도입되며 선택지가 넓어지고, 성적도 향상되고 있다. 하지만 객관적 반응률(ORR)은 약 30%에 그치고 있다. 환자 10명 중 7명은 종양 반응을 경험하지 못하는 실정이나, 사전에 치료 효과를 예측할 수 있는 신뢰도 높은 임상 모델이나 바이오마커가 확립되지 않아 진료 현장의 큰 과제로 꼽혀왔다.
연구팀은 ‘빅데이터에서 딥데이터로’라는 핵심 개념 아래 영상·병리·임상정보 등 다양한 이종 데이터를 통합 분석하는 멀티모달 AI 예후 예측 모델을 개발한다.
이번 연구를 이끄는 한지원 교수는 간암 · 간이식 등 간질환 전문 소화기내과 의사이자, 카이스트 의과학대학원에서 박사학위를 취득한 의사과학자다. 보건복지부 글로벌 의사과학자 양성사업, K-Medi 융합인재양성지원사업(신진의사과학자) 등에 선정되어 임상·면역학·인공지능을 아우르는 융합 연구를 지속해 왔다.
한 교수는 2025년 JAMA Network Open에는 국내 간암 환자 전국 코호트 3,915명과 서울성모병원 외부 검증 코호트 614명을 대상으로 한 머신러닝 의사결정 지원 모델을 공개, 실제 임상 결정 대비 사망 위험을 약 54% 감소시키는 효과를 확인하여 국제적으로 검증된 성과를 이전 연구로 축적하기도 했다.
또한 2024년 Clinical Cancer Research에는 머신러닝 기반 진행성 간세포암 예후 예측 모델을 발표했으며, 2025년에는 비침습적 혈액검사 데이터만으로 PD-L1 CPS를 활용한 면역항암치료 반응 예측 AI 기술을 개발해 특허를 출원했다.
연구팀은 5년의 연구 기간 내 SCI(E)급 논문 다수 게재 및 국내외 특허 출원을 목표로 하며, 개발된 AI 모델 방법론을 간암 외 타 소화기암 분야로도 확장 적용할 계획이다.
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