재단법인 서울의과학연구소(SCL)는 간암 조기 예측을 위한 'ASAP 알고리즘'을 국내에 첫 도입했다고 3일 밝혔다.

ASAP 알고리즘은 환자의 나이(Age), 성별(Sex), AFP, PIVKA-II 수치를 종합적으로 분석해 맞춤형 조기 간암 위험도를 예측하는 혁신적인 기술이다. 

기존 국가 간암 검진 프로그램은 AFP(알파태아단백)와 초음파검사를 활용하고 있으나, 양성예측도 5.7%, 민감도 41.3%로 한계가 명확했다. 

AFP는 대표적인 종양 표지자이지만 간암 환자의 약 35%는 정상 수치를 보이거나, 간염 등 양성 질환에서도 수치가 상승할 수 있어 정확도가 떨어진다.

반면 ASAP 알고리즘은 AFP와 PIVKA-II를 함께 분석함으로써 AFP 단독 검사에 비해 간암 조기 진단의 민감도가 약 20%p 이상 향상된 것으로 나타났다. 특히 만성 간질환 환자와 같은 고위험군에서 높은 정확도로 간암 위험을 조기 예측해 환자들이 적시에 치료와 예방 조치를 받을 수 있도록 지원한다.

PIVKA-II (Proteins Induced by Vitamin K Absence or Antagonist)는 간에서 생성되는 응고인자인 프로트롬빈의 비정상적인 형태다. 간 종양에서 생산될 수 있기 때문에 간세포 암종의 존재나 재발을 의미하는 종양표지자로서 유용하게 활용된다. 

오종원 SCL 진단검사의학과 부원장은 “간암은 조기 발견이 생존율을 좌우하는 핵심 요소”라며 “ASAP 알고리즘을 통해 더 많은 환자에게 간암 조기 진단과 적절한 치료 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. 

간암을 조기에 진단하면 환자의 생존율과 삶의 질을 높일 수 있을 뿐만 아니라, 불필요한 의료비도 절감할 수 있다. 

ASAP 알고리즘은 비용 효율적이면서 신뢰도 높은 검사로 간암 조기 발견을 촉진하고, 조기 치료를 유도함으로써 국가 의료 시스템에 긍정적인 영향을 미칠 전망이다.