갑상선암은 가장 흔한 내분비암 중 하나입니다. 높은 성공률에도 불구하고 재발 위험은 환자들에게는 끊임없는 우려거리이며 의학계에 대한 과제로 남아 있습니다. 베트남 국립 하노이 대학교 자연 과학 대학의 Tran Van Luat(K66 수학-IT) 학생과 Nguyen Dinh Quang(K67 수학 재능 프로그램) 학생이 수행한 "갑상선암 진단 및 치료에 수학을 적용하는 방법"이라는 연구는 수학적 모델을 사용하여 갑상선암에 대한 치료 계획을 최적화하고 개인 맞춤형 치료를 지향하는 새롭고 유망한 접근 방식을 제시했습니다.
응우옌 딘 꽝(왼쪽 표지)과 트란 반 루앗이 자연과학대학 2025년 학생 과학 컨퍼런스에서 자신들의 연구에 대한 포스터를 들고 있다.
실용적인 문제에서 획기적인 수학적 솔루션까지
Nguyen Dinh Quang은 이 프로젝트를 구성하게 된 아이디어에 대해, 연구팀은 실제 연구를 통해 현재 분화형 갑상선암의 치료 요법은 주로 갑상선 절제술에 이어 방사성 요오드(RAI)를 이용한 보조 치료에 의존한다는 것을 깨달았다고 말했습니다. 그러나 각 환자에게 가장 적합한 RAI 용량을 결정하는 것은 주관적이며, 정확한 투여 도구보다는 임상의의 임상 경험에 크게 의존합니다. 이로 인해 일부 환자는 필요한 복용량을 받지 못해 재발 위험이 높아지고, 다른 환자는 너무 높은 복용량의 방사선으로 인해 원치 않는 부작용을 겪을 수 있습니다.
현재 베트남의 갑상선암 치료 과정은 환자의 방사선량 결정을 포함하여 보건부 의 규정을 엄격히 따르고 있습니다. 그러나 실제로 의사들은 최적의 방사선량을 결정하기 위해 여전히 임상 경험에 크게 의존해야 합니다. 동시에, 포괄적인 관점을 갖고 질병 진행을 정확하게 예측할 수 있는 효과적인 지원 도구가 없습니다.
"이러한 우려를 바탕으로, 부교수인 응우옌 트롱 히에우 박사, 탕 꾸옥 바오 박사(그라츠 대학교, 오스트리아), 그리고 석사 겸 레지던트인 응우옌 티 푸옹 박사(108 중앙군병원)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: 개인화된 치료의 핵심
연구팀은 위 문제를 해결하기 위해 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 중요한 바이오마커)와 사용된 방사성 요오드의 복용량(A)이 포함됩니다.
Quang과 그의 연구팀은 학생 과학 컨퍼런스의 전체 회의에서 자신들의 주제를 보고했습니다. 해당 주제는 2등을 차지했습니다.
이 모델은 지금까지 나온 복잡한 모델들보다 더 간단하게 설계되었지만, 핵심적인 생물학적 상호작용을 정확하게 반영한다는 점이 주목할 만합니다. 이 팀의 목표는 임상 환경에서 매우 실용적이며 통합과 사용이 쉬운 모델을 만드는 것입니다.
학생 그룹은 구축된 수학적 모델을 기반으로 최적 제어 문제를 계속 개발했습니다. 이 문제의 목표는 각 환자에게 최적의 RAI 용량과 일정을 찾아 동시에 여러 가지 목표를 달성하는 것입니다. 즉, 암세포 수를 가장 효과적으로 줄이고, Tg와 AbTg 바이오마커의 농도를 안정화하고, 마찬가지로 중요하게는 방사선 용량으로 인한 불필요한 부작용을 최소화하는 것입니다.
치료 결과를 시뮬레이션하는 데 적용할 경우 계산은 타당성을 보여주고 환자의 치료 기간을 단축하는 데 도움이 되며 의사가 치료 용량을 줄이는 것을 고려하는 데 도움이 될 수 있습니다.
치료에 대한 반응이 좋은 환자, 중간 정도의 RAI 저항성을 보이는 환자, 강한 RAI 저항성을 보이는 환자 등 세 가지 대표적인 환자 그룹에 대한 시뮬레이션을 통해, 이 모델이 초기 실험실 데이터를 기반으로 질병 진행을 잘 예측할 수 있음을 보여주었습니다. 이를 통해 이 모델은 실제로 적용된 치료 계획보다 더 합리적인 RAI 일정과 복용량을 제공할 수 있습니다.
"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 의학을 향한 잠재적 응용 분야
이처럼 학제간적인 연구, 특히 수학과 의학을 결합한 연구가 이루어지려면 구성원들의 많은 노력이 필요합니다. 광 씨는 수학을 전공하던 학생이 의학 분야로 전향했을 때 처음에는 많은 어려움에 부딪혔다고 말했습니다. 처음 몇 달, 약 2~3개월 동안 팀은 의학적 메커니즘을 배우고 이해하기 위해 매우 열심히 노력해야 했습니다. 문서를 읽기 위해 밤새 깨어 있어야 했던 날도 있었습니다."
다행히도 이 그룹은 의료 전문가와 의사로부터 열렬한 지원을 받았습니다. 명확하게 이해되지 않는 문제가 있는 경우, 그룹에서 직접 또는 온라인으로 토론합니다. 가장 기억에 남는 경험 중 하나는 이들이 처음으로 108군중앙병원을 방문한 것입니다. 그곳에서 그들은 의료진과 직접 소통하고 협력하며, 데이터를 수집하고, 검진과 치료 과정을 관찰할 수 있었습니다.
"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 주의를 기울이고, 투자하고, 개발한다면 의사들에게 강력한 지원 도구가 될 것이라고 말했습니다. 이는 가까운 미래, 즉 향후 4~5년 뒤의 질병 진행을 예측하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 각 환자에게 가장 적합한 다음 치료 용량에 대한 제안을 제공하는 데에도 도움이 됩니다.
연구팀은 현재 더 많은 환자 데이터 세트를 이용해 모델을 적극적으로 테스트하고 있으며, 특히 AbTg 수치가 높은 환자 그룹에 초점을 맞추고 있습니다. 이 그룹은 이전에 다른 연구에서 별로 주목받지 못했습니다.
또한, 연구팀은 입력 데이터를 기반으로 각 개인에게 적합한 RAI 치료 용량을 자동으로 추천할 수 있는 소프트웨어 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 프로젝트가 성공하면, 추가 목표는 특정 애플리케이션(앱)을 개발하는 것입니다.
특히, 이 그룹은 권위 있는 국제 저널에 게재하기 위해 과학 원고를 준비하고 있습니다. Quang은 "이 프로젝트가 현대 의학에서 급속히 성장하고 있는 개인맞춤 치료 추세에 기여하기를 바랍니다."라고 말했습니다.
출처: https://khoahocdoisong.vn/dung-toan-hoc-toi-uu-hoa-dieu-tri-ung-thu-tuyen-giap-post1544500.html
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