암연구의 미래 함께 만들어 가다
- 국립암센터 연구소 워크숍 개최 -
국립암센터 연구소 워크숍이 의사 및 연구진 등 100여명이 참석한 가운데 지난 4월 3일(목) 검진동 8층 대강당에서 개최되었다.
이날 워크숍에서는 국립암센터의 R&D 관련 현안에 대한 해법과 발전방향을 모색하고, 연구소의 암연구 활성화를 촉진하고 발전시키기 위한 전략을 논의하는 자리로 마련됐다.
첫 번째 세션에서는 ‘암등록자료를 활용한 연구 방향’이라는 주제로 ▲국가암등록통계 소개 및 활용(정규원 암등록감시부장) ▲ 암등록통계를 이용한 암예방과 검진사업의 효과 분석(김열 암검진사업부) ▲ 희귀암 영역에서 암등록자료의 활용(정유석 암빅데이터인공지능연구과)에 대한 발표가 진행되었다.
두 번째 세션에서는 ‘암연구 활성화 방안’ 주제로 이건국 연구소장이 국립암센터의 연구활성화를 위한 연구소 운영계획에 대한 청사진을 제시하였고, 연구소의 윤홍만 임상연구부장, 장현철 암생물학연구부장, 박찬이 암데이터과학연구부장, 김선신 암연구코어센터장이 각각 부별 연구활성화 방안에 대해 발표했다.
마지막 세션에서는 ‘기술이전 및 창업 활성화 방안’이라는 주제로 ▲보유기술의 사업화 관련 제도 및 법규(김중배 한국건설기술연구원 기술사업화실 변리사) ▲창업과 관련된 경험 공유(조영남 융합진단치료기술연구과) 발표가 진행되어 창업시 유의사항 및 투자 유치 전략 등 반드시 창업자가 숙지해야 할 핵심 사항에 대해 알게된 의미 있는 자리였다는 평가다.
이건국 연구소장은 “암 연구사업 관리 및 연구소 행정을 모든 연구자가 예측 가능하도록 공정하고 투명하게 운영할 것이며, 암 연구 분야의 현황과 방향성 분석을 바탕으로 연구 사업의 기획을 상시화하여 국가 암 연구 정책을 주도할 수 있도록 준비하고,
기초-임상-정책을 연결하는 협력-연계 연구를 활성화하고 적극 지원할 예정이다. 또한, 연구소가 부과장회의를 중심으로 국가 암연구 사업을 계획하고 운영하는 주체가 될 수 있도록 노력할 것”이라고 밝혔다.
양한광 원장은 “이번 연구소 워크숍을 통하여 국립암센터 암연구의 방향성과 목표를 공유하고 서로의 아이디어와 지식을 나누며 협력할 수 있는 소중한 기회였다”면서 “워크숍에서 도출된 결과물들은 국립암센터의 암연구 역량을 강화하고, 새로운 연구기획 및 전략을 개발하는 데 많은 도움이 될 것”이라고 강조하며 “연구소 리더십의 의사결정과정 투명성 및 권위회복, 국립암센터 암연구의 차별화 및 탁월성을 추구해줄 것” 을 당부하였다.
NCC Research Capsule 신규 과정 개설
면역세포치료의 현재와 미래(혈액암센터 이은영)
NCC Research Capsule은 2025년 2월 6일부터 운영된 신규 과정으로, 국립암센터 직원들에게 연구 협업 및 융합연구의 기회를 제공하고, 효율적인 지식 전달과 연구 성과 공유를 목적으로 시작되었다. 이 과정을 통해 최신 연구 결과를 공유하고, 서로의 의견을 나누는 중요한 장이 되고 있다.
이 과정은 점심시간에 진행되어 현재까지 8회에 걸쳐 659명이 참석하였으며, 원내에서 다양한 분야의 직원 및 연구자들이 함께 하여 큰 관심을 끌고 있다. 앞으로 창업자, 암연구코어센터, 코트디부아르 국제협력과 관련된 다양한 주제로 Research Capsule 강의가 예정되어 있다. 단순히 연구 성과를 발표하는 자리에 그치지 않고, 다양한 분야의 연구자와 직원들이 협업하고, 상호작용할 수 있는 기회를 제공하는 중요한 플랫폼으로 자리잡을 것으로 보인다.
| 회차 | 일자 | 강사명(소속) | 제목 | 세부내용 | 참석자 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2.6.(목) | 김수열 (암분자생물학연구과) |
KN510713: NCC가 발견하고 NCC가 개발하는 암특이적 대사 표적치료제 (항암치료의 새로운 패러다임을 여는 혁신 신약) |
국립암센터가 발견하고 개발하는 암특이적 대사 표적치료제 KN510713 관련 내용 공유 |
54 |
| 2 | 2.13.(목) | 한지영 (교육수련팀장 |
Acceptance of Digital Health Care Technology and the Role of Nursing Education (디지털 헬스 케어 기술 수용과 간호교육의 역할) |
국립암센터 간호사(총 237명)를 대상으로 진행된 디지털 헬스케어 기술의 수용 의도에 대한 실증연구 결과 공유 |
50 |
| 3 | 3.7.(금) | Ho David Joon (보건AI학과) |
임상에서의 인공지능 활용 | 인공지능을 소개하고, 임상에서 어떻게 활용할 수 있는지 설명 |
85 |
| 4 | 3.27.(목) | 정경채 (표적치료연구과) |
과거에 머무를 것인가, 미래를 창조할 것인가? | 국립암센터가 직면한 선택의 기로에서, 우리는 과거의 성과에 안주할 것인가, 아니면 미래를 향한 담대한 도전을 시작할 것인가를 공유 |
56 |
| 5 | 4.2.(수) | 황보율 (암빅데이터인공지능연구과) |
생성형 인공지능과 의료 마이데이터가 가져올 미래 | 의료마이데이터 시대의 생성형 인공지능이 미래를 어떻게 변화시킬 것인지 공유 |
114 |
| 6 | 4.16.(수) | 차효성 (데이터운영팀) |
암빅데이터센터 어디까지 왔나? | 암빅데이터센터의탄생 배경과 현재 추진 중인 주요 과제, 향후 목표 공유 |
108 |
| 7 | 4.22.(화) | 이동옥 (산부인과) |
한 때 여성암 1위였던 자궁경부암, 현재의 상황은? | APEC, WHO가 진행하는 자궁경부암 퇴치운동 상황과 우리나라의 실정에 대해 설명 |
85 |
| 8 | 4.30.(수) | 이은영 (혈액종양내과) |
면역세포치료의 현재와 미래 | CAR-T세포치료 소개와 연구개발과정에 대하여 설명 | 107 |
국립암센터-뉴캔서큐어바이오 공동개발 혁신항암제,
세계 최초 임상1상시험 성공
뉴캔서뉴어바이오
대표 김수열
김수열 국립암센터 최고연구원은 뉴캔서큐어바이오㈜ 대표로서 국립암센터와 공동 개발한 혁신항암제 KN510713가 세계 최초로 임상1상에 성공하였다고 밝혔다.
혁신항암제 KN510713는 국립암센터 단독으로(우상명, 최원영 교수팀) 2023년 9월 임상1상을 시작하고, 2025년 3월 14일 성공적으로 완료하여 식약처에 보고하였다. 본 임상 1상의 성공으로 췌장암 환자를 대상으로하는 임상2상시험에 본격적으로 들어간다고 밝혔다. 이에 따라 임상2상시험 신청서가 식약처에 접수되었다.
이 항암제는 국립암센터 연구소에서 암특이적 대사를 대상으로 16년 넘게 새로운 치료법 개발연구에 매진한 귀중한 성과이다. 연구팀의 신약개발은 제약계에서 신약개발이 기피되고 있는 희귀·난치 고형암 치료를 위한 치료를 1차 목표로 추진됐다. 이번 임상시험은 국립암센터 연구진이 발견한 ‘Kim Effect’라는 새로운 패러다임을 기반으로 암 지방산산화대사를 억제하는 세계 최초, 세계 유일의 혁신신약 임상시험을 실시하는 것이라 의미가 크다.
임상2상시험에서는 췌장암 1차 치료제와 KN510713 약물을 병용으로 처리할 예정이며, 비임상효력시험에서는 탁월한 효과가 입증되었다. 지방산산화를 억제하는 KN510과 KN713 두가지 약물을 병용하는 전략으로, 임상1상 시험에서 유효 약용량에서 부작용이 전혀 나타나지않아 약물의 혼합 병용에 의한 독성 및 부작용 우려가 해소됨에 따라 임상2상의 좋은 결과가 기대된다고 밝혔다.
| KN510713은 무엇인가? - 암세포는 지방산산화를 주요 에너지 원으로 사용한다 (Kim Effect : Seminars in Cancer Biology, 86, 347-357, 2022) - KN510과 KN713 는 암세포의 주요 에너지 원인 지방산산화를 억제한다.
SC2: Carnitine Acyl-carnitine Carrier (CAC) SC3: Acetyl-CoA Acyltransferase (ACAA) KN510713: KN510과 KN713을 1:1 비율(120 mg/120 mg)로 결합한 복합 치료제입니다.
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임상 2상 췌장암시험에서 좋은 결과가 기대되며, 성공할 경우 모든 암종으로 치료제 적응증을 확장 할 계획이다. 특별히 치료제가 없는 희귀 난치암환자들에게 기쁜 소식이 될 것으로 예상한다. |
암세포가 지방산산화에서 에너지를 절대적으로 의존하는 것은, 와버그 효과에 의해서 포도당을 모두 젖산으로 대사하여 에너지로 사용하지 않음으로, 실제적으로 기아상태가 발생하고, 지방산에 의존 할 수 밖에 없는것이다. 동면을하는 동물의 경우 지방산을 주 에너지로 사용한다.
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국립암센터, 한국인 암 환자의 PALB2 유전자 변이 연구 성과 발표
국립암센터
강민채
연구원
국립암센터 공선영, 강민채 연구팀은 한국인 암 환자 3,987명을 대상으로 암을 일으키는 유전적 소인이 있는지 확인하기 위해 유전자 검사를 시행한 결과, PALB2 유전자 생식세포 변이가 있는 환자의 비율을 밝히는 연구성과를 세계 3대 암 학회 중 하나인 유럽종양학회 공식 저널(ESMO Open) (IF 7.1, 종양학 분야 상위 12%)에 게재했다고 밝혔다.
PALB2 유전자는 유방암, 난소암, 췌장암, 전립선암 등 다양한 암 발생 위험도를 높이는 것으로 알려진 유전자로, BRCA1/2 유전자만큼 흔하지는 않지만 외국에서는 일찍부터 해당유전자에 대한 검사가 시작되었으나, 국내에서는 2017년 차세대염기서열 분석법(NGS, Next-Generation Sequencing)이 도입되면서 본격적인 검사가 가능하게 되었다.
아직까지 국내의 PALB2 유전자 생식세포 변이 빈도를 분석한 대규모 연구가 부족한 가운데, 연구팀은 이전에 진행한 한양대학교 구리병원 박종은 교수와의 공동 연구에서 동아시아 일반 인구집단의 대규모 유전체 데이터베이스를 분석한 결과, PALB2 유전자 변이 빈도가 0.13%의 빈도로 나타나는 것을 확인한 후(Cancers. 2024;16(19):3318), 이번 연구를 통해 한국인 암 환자에서 해당 유전자 변이가 더 높은 빈도로 나타난다는 사실을 밝혀냈다. 연구 결과, 한국인 전체 암 환자의 0.6%, 유방암 환자의 0.9%, 난소암 환자의 0.3%에서 PALB2 유전자 병원성 변이가 확인되었다.
특히, 연구팀은 한국인에서 특이적으로 높은 빈도로 나타나는 PALB2 유전자의 c.3350+5G>A 변이가 유전자의 일부(엑손 11-12)를 삭제하는 대체 스플라이싱 (alternative splicing)을 유발한다는 사실을 실험 결과를 통해 밝혔다. 스플라이싱이란, 단백질을 만들 때 불필요한 유전자 부분을 제거하고 필요한 유전자 부분만 연결하는 과정으로, 대체 스플라이싱이 일어나면 비정상적인 단백질이 생성되어 암 발생 위험을 높일 수 있다.
또한, 연구에 따르면 PALB2 유전자 병원성 변이를 가진 환자들은 일반적인 암 환자보다 더 낮은 연령에서 암이 발병했으며, 여러 종류의 암(다중암)을 보유하는 경향이 있는 것으로 나타났다.
이번 연구는 국립암센터 표적치료연구과 강민채 연구원(제1저자)과 유방암센터, 자궁·난소암센터, 희귀암센터 등의 다학제 연구진과의 협력으로 진행되었으며, 국립암센터 공익적 암 연구사업(NCC-2410821-1) 및 보건복지부 재원으로 암생존자헬스케어연구사업(RS-2023-CC139201)의 지원을 받아 수행되었다.
연구를 이끈 공선영 교수는“이번 연구는 한국인 암 환자에서 PALB2 유전자의 병원성 변이 빈도와 특성을 분석한 첫 대규모 연구로서 중요한 의미를 갖는다”며, “앞으로도 국내 데이터를 바탕으로 유전자 병원성 변이에 대한 가이드라인을 수립하도록 다양한 과의 의료진과 협력하고 연구를 지속하여 환자들에게 도움이 될 수 있도록 노력하겠다”라고 말했다.
국립암센터-성균관대 의대, 암 생존자에서 대기오염 노출이 골다공증 위험 증가시킨다는 연구성과 발표
국립암센터
데이터결합팀장
김현진
국립암센터
데이터활용팀
황주연
국립암센터 김현진, 황주연 연구팀은 한국인 암 생존자 2,245명과 건강인 6,732명을 대상으로 대기오염과 골다공증 간의 연관성을 각각 확인한 결과, 암 생존자는 건강인에 비해 대기오염 노출로 인한 골다공증의 위험이 더 높다는 연구 결과를 확인했다고 밝혔다. 이번 연구는 예방의학 분야의 대표 저널인 예방의학(Preventive Medicine)에 게재됐다.
골다공증은 대표적인 대사성ㆍ노화성 뼈 질환으로, 관련 합병증 및 사망률이 전 세계적으로 증가하고 있어 조절 가능한 위험인자의 규명이 예방적 측면에서 매우 중요하다. 대기오염을 비롯한 환경적 요인이 골다공증 발생과 관련이 있다는 연구가 진행되어 왔지만, 연구 참여자의 인종, 성별, 기저질환 유무 등에 따라 결과가 상이하여, 대기오염에 따른 건강 취약집단의 설정과 맞춤형 예방 및 관리지침을 마련하는데 어려움이 있었다.
특히, 암 생존자는 암 치료 후 골소실 및 골밀도 감소가 진행되어 골다공증으로 이어질 위험이 매우 높은 취약집단으로 분류된다. 국립암센터와 성균관대 의과대학 연구팀은 장기간의 대기오염 노출이 암생존자의 골다공증 위험을 더욱 증가시킬 것이라는 가설을 바탕으로 세계 최초로 공동 연구를 수행했다. 연구팀은 골다공증에 대한 조사가 수행된 국민건강영양조사 제4기(2007~2009), 제6기~8기(2015~2021) 자료 및 연계된 대기오염 데이터를 활용하여 암 생존자 2,245명과 건강인 6,732명을 대상으로 각 집단에서 대기오염으로 인한 골다공증의 위험도가 다른지 분석했다.
연구 결과, 건강인에서는 이러한 연관성이 뚜렷하게 관찰되지 않았으나, 암 생존자는 미세먼지에 장기간 노출될 경우, 골다공증의 높은 위험도와 관련이 있는 것으로 나타났다. 특히, 여성 암 생존자에서 초미세먼지(PM2.5)와 미세먼지(PM10)의 연평균 농도가 각각 4μg/m3, 8μg/m3 증가하면 골다공증의 위험이 약 1.25배와 1.29배 각각 증가하는 것으로 나타났다.
이번 연구는 국립암센터 데이터결합팀 황주연 연구원(제1저자)과 성균관대 의대 사회의학교실 김경현 연구원(제1저자)이 공동 수행했으며, 암 생존자를 대상으로 대기오염과 골다공증 위험의 연관성을 분석한 최초의 연구라는 점에서 그 의미가 크다.
연구를 이끈 김기주(성균관대 의과대학) 교수는“암 생존자는 건강인에 비해 미세먼지로 인한 골다공증 위험이 높으므로, 평소 미세먼지 노출을 최소화하는 생활 습관을 지니려고 노력해야 한다”고 조언했다. 또한, 연구를 공동으로 이끈 김현진(국립암센터 국제암대학원대학교) 교수는“앞으로도 암 생존자의 치료 이후 건강한 삶을 유지하기 위한 다양한 연구를 지속하여 환자들에게 도움이 될 수 있도록 노력하겠다”라고 말했다.
국립암센터 한성식 교수 연구팀,
조직학적 분류에 따른 한국 췌장암 환자의 역학 및 생존율 연구 발표
국립암센터
진료부원장
한성식
한성식 교수 연구팀은 췌장암의 조직학적 분류에 따른 역학적 특성과 생존율 차이를 분석한 대규모 인구 기반 코호트 연구 결과를 발표했다고 밝혔다. 이번 연구는 1999년부터 2019년까지 보건복지부 중앙암등록본부(Korea Central Cancer Registry, KCCR)의 국가암등록통계 데이터를 활용하여 췌장암 환자 101,446명을 대상으로, 조직학적 분류에 따른 발생율과 생존율을 평가한 것으로, 향후 맞춤형 치료 전략 개발에 중요한 근거를 제공할 것으로 기대된다.
대부분의 암에서 생존율이 꾸준히 개선되고 있는 것과 달리, 췌장암은 5년 생존율이 미국은 9%, 한국은 13.9% 로 극히 낮은 생존율을 보이는 암 중 하나이다. 진단 시점에서 이미 진행된 상태인 경우가 많아 효과적인 치료 전략 수립이 어려운 점이 따른다. 이에 연구팀은 췌장암의 조직학적 분류에 따른 역학적 특성과 생존율 차이를 규명하기 위해 국가 단위의 대규모 코호트 데이터를 활용하여 분석을 진행하였다.
최근 발표된 2022년 국가암등록통계(2024년 12월 발표)에 따르면, 한국의 췌장암 5년 생존율은 16.5% 로 집계되었다. 이는 국내 주요 10대 암종 중 가장 낮은 생존율이다. 수술 및 항암요법 등 적극적인 치료가 가능한 국한 병기에서 진단된 경우에도 갑상선암, 대장암, 위암, 유방암, 전립선암, 신장암은 94% 이상의 높은 생존율을 보인 반면, 폐암(79.8%), 간암(62.3%)과 더불어 췌장암(46.6%)은 특히 낮은 생존율을 보였다.
한편, 이번 연구는 후향적 코호트 연구로 진행되었다. 코호트(Cohort)란 특정한 사건을 함께 경험한 사람들의 집단을 의미하며, 이번 연구에서는 1999년부터 2019년 사이에 암 진단을 받은 환자의 생존율을 분석했다. 연구팀은 기존에 수집된 데이터를 바탕으로 2020년 12월 31일까지의 추적 관찰 결과를 분석하여 췌장암의 조직학적 분류별 생존율 차이를 규명하고자 했다.
연구에 따르면, 췌장암의 조직학적 분류에 따라 발생율의 증가 속도가 다르며 내분비종양은 연평균 13.9%, 상피암(췌관선암)은 1.0%, 낭성 및 점액성 종양은 6.5%의 발생 증가율을 보였다. 췌장암의 5년 생존율을 전체 연구 기간을 3개 기간(1999-2005, 2006-2012, 2013-2019)으로 분류하여 비교하였을 때 국내 전체 췌장암의 약 93.7%를 차지하는 상피암(췌관선암) 환자의 5년 생존율은 각각 7.1%, 6.8%, 8.5% 로 매우 낮았던 반면, 내분비종양과 낭성 및 점액성 종양 환자의 5년 생존율은 각각 약 52.3%, 59.7%, 75.3%와 41.3%, 47.9%, 58.1%로 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 이는 과거 5년 생존율보다 유의하게 개선되었으나 분류별로 개선 정도의 차이를 보였다. 또한 최근 발표된 2022년 국가암등록통계(2024년 12월 발표)에 따르면, 국내 췌장암 발생률이 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 췌장암을 포함한 고령에서 주로 발생하는 암종이 증가하는 추세이며, 여성의 암 발생 순위에서도 췌장암이 유방암, 갑상선암, 대장암, 폐암, 위암에 이어 여섯 번째로 높게 나타났다. 이에 연구팀은 췌장암의 생존율을 개선하기 위해 보다 정밀한 치료 전략이 필요하다고 강조했다.
한성식 교수는 "전국에서 충실하게 등록해서 모여진 국가암데이터를 기반으로 이번 연구를 통해 췌장암의 조직학적 분류에 따라 발생율과 생존율에 큰 차이가 있으며, 시간에 따른 증가 및 개선 정도도 다름을 확인했다"고 밝혔다. 또한, “진단 기술의 발전으로 췌장암의 조기 진단이 증가하고 있으며, 수술과 약물 치료 등 치료 기술의 발전이 췌장암의 생존율 증가에 영향을 미치는 것으로 볼 수 있다”고 설명했다. 이어 "앞으로 이러한 연구 결과를 기반으로 조기 진단 및 맞춤형 치료 전략을 마련해 환자들에게 보다 최적화된 치료법을 제공하는 것이 중요하다"고 강조했다.
- 연구는 2025년 1월 대한외과학회지(ANNALS OF SURGICAL TREATMENT AND RESEARCH, ASTR)에 게재됐다.
국립암센터, 인공지능(AI) 기반 자연어처리로 병리보고서 정보 자동 추출 성공 연구성과 발표
- 고품질 암 연구 활성화 기대 -
국립암센터
데이터결합팀장
김현진
국립암센터
데이터활용팀
박필립
김현진, 박필립 연구팀은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기반 자연어처리 기술을 통해 유방암 병리보고서 내 주요한 정보들을 추출하는 것이 가능하다고 밝혔다. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 기계 학습(Machine-Learning) 및 심층 학습(Deep Learning)을 사용하여 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 소통하도록 돕는 인공 지능(AI) 기술이다.
병리보고서는 환자의 조직세포 등을 검사하여 보고하기 위해 작성하는 문서로, 종양의 등급과 암의 진행정도를 나타내는 병기(pathologic stage)가 포함되어 있어 암의 예후 예측 및 치료를 결정에 매우 중요한 정보를 제공한다. 하지만 자유입력 형식의 반정형 데이터로 작성되기 때문에 그동안 활용이 쉽지 않았다. 2020년 9월 제정된 보건의료데이터 활용 가이드라인에서는 자유입력정보는 가명처리 가능 여부가 유보되어 활용이 불가능했으나, 최근 개정된 가이드라인에 따르면 진료기록 등 자유입력 데이터는 자연어처리 기술 등을 활용해 정형데이터로 변환 후 가명처리하여 활용할 수 있도록 안내하고 있다.
국내 의료기관들은 임상 데이터셋을 구축하여 연구에 활용하고자 노력을 하고 있으나, 대부분의 의료기관들은 병리보고서 내 주요 정보들을 정형화하는데 한계가 있었다. 연구팀은 수작업으로 데이터를 정형화하거나 일정한 패턴을 기반으로 데이터를 추출하는 정규 표현식(Regular Expression) 방법이 노동집약적일 뿐만 아니라 지속적으로 누적되는 데이터를 최신화하기 어렵다는 한계를 극복하고자 자연어처리 기술을 적용하였다.
연구팀은 자연어처리 기술을 활용하여 병리보고서의 주요 정보를 자동으로 추출하는 연구를 수행하였다. 구글에서 공개한 사전 훈련된(Pre-trained) 자연어처리 언어모델(BERT-basic, BioBERT, ClinicalBERT)에, 국립암센터의 1,215개 유방암 병리보고서를 추가 학습(fine-tuning)하여 최종 모델을 개발하였다. 그 결과, 모든 모델에서 0.96 이상의 정확도를 보였다.
이번 연구를 주도한 국립암센터 데이터활용팀 박필립 연구원(제1저자)은 “자연어처리 모델이 기존의 정형화 방법인 정규표현식보다 높은 정확도와 빠른 속도로 병리보고서 정보를 정형화할 수 있음을 확인했다”며, “향후 병리보고서 형태가 달라지더라도 추가 학습을 통해 유연한 대응이 가능하다고 설명했다.
본 연구는 국립암센터 암빅데이터센터, 병리과, 유방암센터 등 다학제 연구진과의 협력으로 수행되었으며, 국립암센터 공익적 암 연구사업의 지원을 받아 최근 SCI급 국제학술지 ‘플로스 원(PLOS ONE)’에 발표되었다.
연구를 이끈 김현진 데이터결합팀장은 “이번 연구는 최신 자연어처리 기술을 활용하여 유방암 병리보고서의 주요 항목들을 성공적으로 추출함으로써 의료 자유입력 정보의 유연한 활용을 위한 첫걸음을 내딛었다”고 밝혔으며, 최귀선 국가암데이터센터장은 “향후 다양한 암종으로 확대하고 다기관과의 협력을 통해 검증을 진행하여, 더욱더 연구자와 환자들에게 실질적인 도움이 될 수 있는 모델로 개선되기를 바란다”고 말했다.
