매년 전 세계적으로 암으로 인한 부담이 증가함에 따라, 종양학 전문가들은 종양을 식별하고 그 성장을 모니터링하기 위한 표적화되고 정밀하며 민감한 방법을 찾고 있습니다. 10년이 넘는 기간 동안 많은 전문가들은 진단 도구의 일부로 혈청 종양 표지자(Serum Tumour Marker, STM)를 사용해 왔습니다. 현재 STM이 어떻게 활용되고 있는지, 이 접근법의 미래가 어떻게 전개될지 더 잘 이해하기 위해 Lab Insights는 중국의 저명한 보건 의료 전문가 두 명과 대화를 나누었습니다. Da Lian Medical University 종양학 과장 Liu Ji Wei 교수와 Chinese Academy of Medical Science National Cancer Centre 검사실 의학 책임자 Cui Wei 교수입니다.
오늘날 혈청 종양 표지자의 임상적 활용
임상적 관점: Liu Ji Wei 교수
임상 진료에서 Liu 교수는 STM을 이용해 화학 요법 또는 표적 암 요법에 대한 반응을 평가하고, 재발을 모니터링하고, 정확한 감별 진단을 제공하고, 암 병기를 결정합니다. 그가 진료하는 환자 대부분은 수술 후 4기 전이성 또는 재발성 암 환자이므로 STM은 매우 특이적이고 민감한 암 검출 및 모니터링에 유용합니다. Liu 교수에 따르면 STM의 장점 중 하나는 비침습적이라 접근성이 좋다는 점입니다. 또한 경우에 따라 영상 기술과 함께 사용할 때 매우 유용한 정보를 제공할 수 있다고 덧붙입니다. 예를 들어 CEA 수치가 감소하면 치료 효과가 있음을 나타낼 수 있는 반면, CT 스캔이나 MRI와 같은 영상 기법은 시야 밖에 있거나 너무 작아서 탐지되지 않는 종양을 놓칠 수 있습니다. STM은 또한 표적 치료나 면역 치료를 시작하기 전에 중요한 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 접근법을 선택할 때 STM이 유일하거나 결정적인 요인은 아니지만, 종양 돌연변이 부담(tumour mutational burden), 현미부수체 불안정성(microsatellite instability) 또는 기타 지표에 대한 데이터와 결합하여 치료 선택을 도와줄 수 있습니다. 앞으로 Liu 교수는 이러한 검사에 면역 치료 유발 독성 가능성을 나타내는 표지자가 포함될 것으로 내다보고 있습니다. 이는 성공적인 치료 결과를 보장하는 데 매우 중요할 것입니다.
검사실 관점: Cui Wei 교수
Cui 교수의 임상 검사실에서는 폐암, 난소암, 전립선암을 포함한 다양한 암에서 흔히 관찰되는 20개 이상의 종양 표지자를 찾기 위해 혈청과 혈장 검체를 정기적으로 검사합니다. 그녀의 검사실은 환자의 종양 특성에 대한 포괄적이고 정확한 관점을 제공하기 위해 STM 검사와 분자, 방사선, 영상, 조직학적 검사를 결합합니다. 예를 들어 비소세포성 폐암(Non Small-Cell Lung Cancer, NSCLC)의 경우, 그녀는 NSE, CYFRA 21-1, ProGRP, CEA, SCC와 같은 STM뿐만 아니라 EGFR 등 주요 유전자의 돌연변이도 함께 분석합니다. 난소암의 경우에는 HE4와 CA125 검사가 시행됩니다. STM에는 일반적으로 소량의 검체만 필요하므로 여러 검사가 필요한 암 환자에게 유리할 수 있습니다. 또한 Cui 교수는 종양 아형을 구별하고 암 위험을 평가하며 질환 진행을 모니터링하기 위해 STM 패널 검사를 사용합니다. 그녀는 또한 순환 종양 DNA 검사와 같은 최신 분석법이나 새로운 분자 도구를 STM 검사와 결합하여 치료 반응을 진단 및 모니터링하고 잔여 병변을 탐지하며 약물 내성 돌연변이를 표적으로 삼습니다.
혈청 종양 표지자와 암 치료의 미래
AI, 알고리즘 그리고 STM의 미래
현재 STM의 활용 범위는 제한적이지만, 많은 사람이 데이터 과학, 인공 지능, 머신 러닝의 혁신이 임상적 활용도를 확장할 것이라고 믿습니다. 다변량 데이터 세트, 새로운 알고리즘, 분석 도구를 결합하면 임상의가 환자의 STM을 기반으로 더 구체적이거나 적합한 치료를 선택할 수 있습니다. 머신 러닝 기술은 이제 암의 초기 단계와 비종양성의 통제된 성장 상태를 구별할 수 있습니다. 지능형 알고리즘은 영상, 분자 검사, 종양 표지자, 심지어 환자의 병력이나 가족력 같은 요인까지 통합할 수 있습니다. 이러한 통합 기술을 통해 머지않아 암 치료 여정의 주요 의사 결정 시점에 임상의가 활용할 수 있는 가장 의미 있는 STM을 정확히 찾아낼 수 있을 것으로 보입니다. “10년 전 중국 연구진은 5개 폐암 STM의 검출 결과를 빅 데이터 알고리즘과 결합해 질병 단계별로 폐암을 분류하는 연구를 진행했습니다.”라고 Cui 교수는 말합니다. “이제 우리는 정교한 플랫폼에서 새로운 지능형 알고리즘과 다학제 데이터를 통합해 환자 데이터를 더 잘 이해할 수 있습니다.” Cui 교수는 대부분의 검사실이 이제 막 이러한 방식으로 AI, 머신 러닝, 지능형 알고리즘을 도입하기 시작했다고 언급했습니다. 그녀는 알고리즘을 환자 치료에 원활하게 연계하기 위해서는 추가 연구가 필요하다는 점을 인정하면서도, 이러한 과정을 통해 다양한 유형의 암에서 STM의 실용성과 활용 가치를 높일 수 있을 것이라고 낙관적으로 내다봅니다.
검사실과 임상의 간의 소통은 여전히 필수적이다
이러한 발전에도 불구하고 Cui 교수는 어떤 기술도 종양학 데이터를 동시에 분석하고, 해석하며, 임상적으로 설명할 수는 없다고 지적합니다. Chinese Society of Laboratory Medicine은 유전자 선별 검사 데이터를 올바르게 해석할 때만 STM의 가치가 극대화된다는 점을 인식하고 있으며, 검사실과 의사 간의 소통 개선에 집중해 왔습니다. Cui 교수는 검사실 임상의가 환자를 진료하는 임상의에게 직접 데이터 해석과 치료 제안을 제공하는 등 환자 진료 과정에서 임상의와 긴밀히 협력해야 한다고 믿습니다. 고도로 민감한 STM 검사 결과를 분석할 때, 그녀의 임상 동료들은 때때로 검사 한계에 대한 교육을 받아야 할 수도 있습니다. 예를 들어 일부 임상의는 STM이 양성 종양이나 정상적인 생리적 상태에서도 나타날 수 있다는 점(예: 임신 초기의 CA125, CEA, AFP 수치 상승)을 인지하지 못할 수 있습니다. 이해관계자들이 모여 알고리즘과 질병 모델을 구축함에 따라 암 진료에서 STM의 잠재력을 완전히 실현하기 위해서는 더 광범위한 지역적 및 세계적 협력이 필요할 것입니다. 이러한 협력은 중국에서 뿌리내리기 시작했으며, 국경을 넘어 영향을 미치는 진전을 이끌 가능성이 큽니다.
