한빛사 인터뷰
1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
세계보건기구에 따르면 유방암은 전세계적으로 여성암 중 가장 많은 암으로 전체 여성암의 약 25%를 차지하고 있습니다. 대한민국에서도 마찬가지로 여성에서 발생하는 암 중에서 가장 흔한 암으로, 1999년 이후로 지속적인 증가를 하고 있습니다. 이런 유방암의 국내 역학적 특성 중 하나는 젊은 유방암 환자의 비율이 서양에 비해 상대적으로 많다는 것입니다. 또한 유방암의 특성과 치료, 예후와 관련하여 유방암의 subtype에 따른 차이가 있는데, 그 중 호르몬 수용체 양성/HER2 음성 유방암은 전체 유방암의 약 60~75%로 가장 흔한 아형으로 분류됩니다. 이 유방암은 5년 이후 시점에도 재발 및 전이가 발생하는 후기 원격 전이가 5-10% 정도 보고되고 있으며, 다른 subtype의 유방암에 비해 상대적으로 후기원격전이 위험이 높은 암으로 알려져 있습니다. 이러한 이유 때문에 유방암의 완치라는 표현은 적합하지 않으며, 5년 이후에도 장기적인 추적관찰이 필요합니다. 이번 연구의 결과에서 제시된 바와 같이, 젊은 나이에 진단된 유방암 환자일수록 그 위험이 높아지는 후기원격전이에 대해 고민하고, 환자에 대한 향후 치료 및 추적관찰 전략을 마련해야 합니다.
본 연구는 한국인을 대상으로 젊은 유방암 환자에서 후기 원격전이 위험도를 예측하는 모델을 개발하기 위한 project의 sub-study로 진행된 연구입니다. 영국 Dowsett group에서 후기원격전이 예측 모델인 CTS5 모델을 개발하고 소개하였지만, 폐경후 여성을 대상으로 modeling 되어서 폐경전 여성에게 적용할 경우 underestimation 될 수 있는 가능성이 있어 새로운 모델 개발의 필요성을 느끼고 한국형 후기원격전이 예측모델 개발을 진행하게 되었습니다. 호르몬 수용체 양성/HER2 수용체 음성 유방암 환자의 임상정보 및 항호르몬 치료에 대한 자세한 정보는 각 환자마다 치료의 기간이나 추적관찰 기간이 달라서 수집하기 어려운 정보임에도 불구하고 2000명이 넘는, 45세 이전에 진단받은 젊은 유방암 환자들의 후향적 코호트를 구축하여 연구를 진행했다는 점이 본 연구의 강력한 장점입니다. 이 환자들을 대상으로 현재 머신러닝 기술을 이용한 후기 원격전이 위험도를 예측하는 모델을 개발하였고, validation 연구를 진행 중에 있습니다. 이 연구의 결과들을 바탕으로 임상적으로 항호르몬 치료의 연장요법 선택과정에서 도움을 받을 수 있을 것으로 기대됩니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
저는 삼성서울병원 유방외과 소속으로 현재 임상강사로서 근무하고 있고, 제가 2022년 삼성서울병원 외과 전공의를 마치고 유방외과 임상강사로 근무를 시작하면서부터 유재민 교수님 지도하에 연구에 참여하게 되었습니다. 본 연구는 젊은 유방암 환자의 치료에 관심이 많은 삼성서울병원 유방외과 유재민 교수님, 강남세브란스병원 유방외과 안성귀 교수님, 서울대학교병원 유방내분비외과 이한별교수님이 제가 연구에 참여하기 이전부터 함께 구상하고 진행해 오신 연구였습니다. 각 병원에서 실무를 맡아서 연구에 참여해주신 이준희 선생님 (현 순천향대학교서울병원), 이장희 선생님 (동탄성심병원), 천종호선생님 (서울특별시보라매병원), 강은혜 선생님 (서울대학교병원), 정교한 예측모델을 개발하기 위해 머신러닝 기술을 활용하여 후기 원격 전이 예측모델 개발을 맡아 진행해주신 부산대학교 데이터사이언스 Medical-AI Lab의 권선영 교수님, 노다솜선생님, 손연경 선생님도 참여해 주고 계십니다. 다기관 study 로 진행중인 연구로서 많은 사람들이 협력하여 함께 하고 있는 project입니다.
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
유방암은 전 세계적으로 활발히 연구되고 있는 분야로, 한국에서도 유방암 치료를 선도하는 첨단 기술들이 적용되고 있으며 다양한 임상 연구가 진행되고 있습니다. 이러한 연구들은 환자들에게 더 나은 치료와 예후를 제공하는 데 기여하고 있어 큰 보람을 느낍니다. 특히, 젊은 유방암 환자들을 위한 예측 모델 개발은 단순한 통계 연구를 넘어 환자의 삶의 질과 생존율을 향상시키는 데 직접적으로 기여한다는 점에서 매우 의미 있는 일이라고 생각합니다.
또한, 이번 연구 과정에서 가장 자랑스러웠던 점은 연구팀의 협력을 통해 복잡한 문제를 해결하고, 환자 중심의 결과를 도출해낼 수 있었다는 것입니다. 팀원들의 모든 노력이 모여 환자들에게 실질적인 도움을 줄 수 있는 결과를 만들어 냈다는 점에서 큰 자부심을 느낍니다. 앞으로도 더 많은 유방암 환자들이 나은 치료와 예후를 기대할 수 있도록 다양한 연구와 진료에 최선을 다하고자 합니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
저는 유방외과 임상강사로서 유방암에 대한 다양한 지식을 배우고, 이제 막 임상 경험을 시작한 연구의 초심자입니다. 제가 배우는 입장에서 생각해본 것들을 함께 공유해 보자면, 유방암 연구 및 치료 과정은 다른 분야에 비해 유방암 수술, 영상 진단, 병리 진단, 방사선 치료, 항암 치료 등 여러 가지를 고려한 다학제적 접근과 이에 따른 다양한 협력이 요구되는 분야라고 생각합니다. 여러 각도에서 유방암을 바라보는 시각이 필요하고, 다른 분야의 전문가 및 동료들과 협력할 때 훌륭한 치료 성적과 연구의 성과를 얻을 수 있을 것으로 기대합니다.
또한 이번 연구를 함께 수행하면서 글로벌 트렌드를 따라가는 것도 중요하지만, 국내 환자들의 특성에 맞는 연구를 통해 지역적 특성에 기반한 독창적인 결과를 도출하려는 노력도 중요함을 느꼈습니다.
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
앞서 말씀드린 바와 같이 본 연구는 한국인을 대상으로 젊은 유방암 환자에서 후기 원격전이 위험도를 예측하는 모델을 개발하기 위한 project의 sub-study로 진행된 연구입니다. 젊은 호르몬 수용체 양성/HER2 음성 유방암 환자들을 대상으로 현재 머신러닝 기술을 이용한 후기 원격전이 위험도를 예측하는 모델을 개발하였고, validation 연구를 진행 중에 있습니다. 이 예측모델 개발과 유효성 검증을 잘 맺음 하여, 훌륭한 연구 성과를 내는 것에 기여하고 싶습니다. 이 연구의 결과를 바탕으로 임상적으로 항호르몬 치료의 연장요법 선택과정에서 많은 환자들과 의사들이 도움을 받을 수 있을 것으로 기대됩니다.
본 연구를 함께 하면서 젊은 유방암환자에 대한 관심이 생겼습니다. 사회적으로 왕성한 활동을 함과 동시에 유방암 생존자로서 살아가야 할 여생이 많은 환자들의 치료와 추적관찰은 여러 요인들을 고려하여 결정되어야 하고, 환자와 긴밀한 상의를 통해 신중히 결정해야 합니다. 이러한 관심을 바탕으로 젊은 유방암 환자들의 치료와 예후 향상을 위한 연구를 수행하고 싶고, 여러 교수님들의 지도를 바탕으로 연구에 이제 막 관심을 가지게 된 초심자로서, 앞으로 다양한 유방암 연구 주제들을 고민해보고 싶습니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
가장 먼저 본 연구에 함께 할 수 있도록 기회를 주시고, 지도를 해 주신 유재민 교수님께 특별한 감사의 말씀을 드리고 싶습니다. 바쁜 하루 하루를 보내시며 연구와 진료에 매진하시는 교수님의 열정과 노력을 가까이에서 보며 참 많은 것들을 배웁니다. 또한, 다기관으로 진행된 본 연구를 위해 많은 가르침을 주시고, 조언과 격려를 아끼지 않으셨던 안성귀 교수님, 이한별 교수님께 감사를 드립니다. 연구의 실무를 맡아 여러가지로 많은 도움을 주신 이준희 선생님, 이장희 선생님, 천종호 선생님, 강은혜 선생님, 예측 모델 개발에서 머신러닝 분석으로 아름다운 결과를 도출해 주고 계신 권선영 교수님, 그리고 노다솜 선생님, 손연경 선생님께 감사의 인사를 드립니다.
여러 기관들의 임상자료를 취합하는 과정에서 환자들의 정보가 뒤섞여 데이터 분석을 다시 해야 하는 순간도 있었는데, 비난과 질책보다는 위로와 격려를 해 주셨던 그 순간을 잊지 못할 것 같습니다. 천사와 같은 마음으로 넓은 아량과 이해를 해 주신 덕분에 연구가 잘 진행되고 있는 것 같습니다. 정말 감사드리고, 앞으로도 잘 부탁드립니다.
마지막으로 제가 하는 일에 늘 응원을 해주는 사랑하는 아내에게도 고마운 마음을 전하고 싶습니다.
#Breast cancer
#Late distant recurrence
#Endocrine therapy
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