수학을 활용한 갑상선암 치료 최적화

베트남 국립 하노이 과학대학의 학생 그룹은 수학적 모델을 사용하여 갑상선암 치료를 최적화하는 데 앞장섰습니다.

갑상선암은 흔한 내분비암 중 하나로, 높은 성공률을 보이지만 재발 위험은 환자들의 끊임없는 우려이자 의학계의 과제입니다. 하노이 국립대학교 자연과학대학의 쩐 반 루앗(K66 수학-IT) 학생과 응우옌 딘 꽝(K67 수학 영재 프로그램) 학생이 수행한 "갑상선암 진단 및 치료에 수학 적용" 연구 는 수학적 모델을 활용하여 갑상선암 치료 요법을 최적화하고 개인 맞춤형 치료를 실현하는 새롭고 유망한 접근법을 제시했습니다.

응우옌 딘 꽝(왼쪽 표지)과 트란 반 루앗이 자연과학대학 2025년 학생 과학 컨퍼런스에서 자신의 연구에 대한 포스터를 들고 있다.

실용적인 문제에서 획기적인 수학적 솔루션까지

응우옌 딘 꽝(Nguyen Dinh Quang) 박사는 이 프로젝트 설립에 대한 아이디어를 공유하며, 연구팀은 실제 연구를 통해 현재 분화 갑상선암 치료가 주로 갑상선 절제술 후 방사성 요오드(RAI) 보조 요법에 의존한다는 것을 깨달았다고 밝혔습니다. 그러나 각 환자에게 최적의 RAI 용량을 결정하는 것은 여전히 ​​주관적이며, 정확한 용량 측정 도구보다는 의사의 임상 경험에 크게 의존합니다. 이로 인해 일부 환자는 필요한 용량을 투여받지 못해 재발 위험이 높아지고, 다른 환자는 과도한 방사선량으로 인해 원치 않는 부작용을 겪을 수 있습니다.

현재 베트남의 갑상선암 치료 과정은 환자의 방사선량 결정을 포함하여 보건부 의 규정을 엄격히 준수하고 있습니다. 그러나 현실적으로 의사들은 최적의 방사선량을 결정하기 위해 여전히 임상 경험에 크게 의존해야 합니다. 동시에, 질병의 진행 상황을 종합적으로 파악하고 정확하게 예측할 수 있는 효과적인 지원 도구가 부족합니다.

"이러한 우려를 바탕으로, 부교수인 응우옌 쫑 히에우 박사, 탕 꾸옥 바오 박사(그라츠 대학교, 오스트리아), 그리고 레지던트 겸 석사인 응우옌 티 푸옹 박사(108 군 중앙 병원)의 지도를 받아, 저희는 수학에 대한 저희의 강점을 과감하게 적용하여 해결책을 찾았습니다. 이는 베트남에서 수학을 적용하여 치료 과정을 지원하는 선구적인 연구 중 하나라고 할 수 있습니다."라고 꽝 박사는 말했습니다.

모델링 및 최적화 문제: 개인화된 치료의 핵심

위의 문제를 해결하기 위해 연구팀은 분화된 갑상선암 치료에 있어서 핵심적인 생물학적 양을 시뮬레이션하는 데 초점을 맞춘 수학적 모델을 구축했습니다. 여기에는 암세포 수(N), 티로글로불린 농도(Tg)와 항티로글로불린 항체(AbTg)(치료 반응을 모니터링하는 데 중요한 바이오마커)와 사용된 방사성 요오드의 복용량(A)이 포함됩니다.

꽝 박사와 그의 연구팀은 학생 과학 학술대회 본회의에서 자신들의 주제를 발표했고, 해당 주제는 2등을 차지했습니다.

특히, 이 모델은 핵심적인 생물학적 상호작용을 정확하게 반영하면서도 기존의 복잡한 모델들보다 더 단순하게 설계되었습니다. 팀의 목표는 임상 환경에서 적용성이 높고 통합 및 사용이 쉬운 모델을 구축하는 것입니다.

수학적 모델을 기반으로, 학생들은 최적 제어 문제를 계속해서 개발했습니다. 이 문제의 목표는 각 환자에게 최적의 방사성 동위원소(RAI) 투여량과 투여 일정을 찾아 여러 목표를 동시에 달성하는 것입니다. 암세포 수를 가장 효과적으로 감소시키고, Tg 및 AbTg 바이오마커의 농도를 안정화시키며, 마찬가지로 중요하게도 방사선량으로 인한 불필요한 부작용을 최소화하는 것입니다.

치료 결과 시뮬레이션에 적용하면 계산 결과가 타당하고, 환자의 치료 기간을 단축하는 데 도움이 되며, 동시에 의사가 치료 용량을 줄이는 것을 고려하는 데에도 도움이 됩니다.

치료에 잘 반응한 환자, 중간 정도의 방사성의약품(RAI) 내성 환자, 그리고 높은 방사성의약품(RAI) 내성 환자, 이렇게 세 가지 전형적인 환자군을 대상으로 시뮬레이션을 실시한 결과, 이 모델은 기준 검사 데이터를 기반으로 질병 진행을 정확하게 예측할 수 있었습니다. 결과적으로, 이 모델은 실제 적용된 치료 요법보다 더 적절한 방사성의약품(RAI) 투여 일정과 용량을 제공할 수 있었습니다.

"실제 복용량"과 "모델 권장 복용량"을 비교했을 때, 모델이 제안한 최적의 치료 전략은 암세포 제어율을 크게 개선하고 중요한 생물학적 농도를 정상 수준으로 되돌리는 것으로 나타났습니다.

개인화 의학에 대한 잠재적 응용 분야

특히 수학과 의학을 결합한 이러한 학제간 프로젝트를 구체화하려면 구성원들의 엄청난 노력이 필요합니다. 꽝 씨는 수학을 전공하는 학생으로서 의학 관련 분야로 전향하는 데 처음에는 많은 어려움을 겪었다고 말했습니다. 처음 두세 달 동안은 의학적 메커니즘을 배우고 이해하는 데 많은 노력을 기울여야 했습니다. 밤을 새워 문서를 읽어야 하는 날도 있었습니다.

다행히 의료 전문가와 의사들의 열렬한 지지를 받았습니다. 명확하게 이해되지 않는 문제는 직접 또는 온라인으로 논의했습니다. 가장 기억에 남는 경험 중 하나는 108군중앙병원을 처음 방문하여 의료진과 직접 소통하고 협력하며 자료를 수집하고 검진 및 치료 과정을 참관한 것입니다.

"의사들과 약 3시간 동안 함께 앉아 데이터를 수집하고 전문 지식을 공유했습니다. 또한, 검진 및 치료 과정, 환자의 치료 과정 일부를 직접 관찰할 기회도 있었습니다. 정말 흥미롭고 유익한 경험이었습니다."라고 Quang은 말했습니다.

꽝 박사는 이 연구에 대한 관심과 투자, 그리고 개발이 이루어진다면 의사들에게 강력한 지원 도구가 될 것이라고 말했습니다. 이 연구는 향후 4~5년 후의 질병 진행을 예측하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 각 환자에게 가장 적합한 다음 치료 용량을 제시하는 데에도 도움이 될 것입니다.

연구팀은 현재 더 많은 환자 데이터 세트를 사용하여 모델을 적극적으로 테스트하고 있으며, 특히 AbTg 수치가 높은 환자에 초점을 맞추고 있습니다. 이 환자는 이전에 다른 연구에서 별로 주목받지 못했던 집단입니다.

또한, 연구팀은 입력 데이터를 기반으로 각 개인에게 적합한 RAI 치료 용량을 자동으로 추천하는 소프트웨어 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 프로젝트가 성공하면, 특정 애플리케이션(앱)을 개발하는 것이 최종 목표입니다.

특히, 연구팀은 권위 있는 국제 학술지에 게재할 과학 논문을 준비하고 있습니다. 꽝 박사는 "이 연구가 현대 의학에서 점점 더 강력하게 발전하고 있는 개인 맞춤형 치료 추세에 기여하기를 바랍니다."라고 밝혔습니다.

출처: https://khoahocdoisong.vn/dung-toan-hoc-toi-uu-hoa-dieu-tri-ung-thu-tuyen-giap-post1544500.html