소아암 퇴치를 위한 인실리코 종양학 활용

María Ángeles Pérez Ansón 박사는 암이 없는 세상을 상상하며, 시뮬레이션이 그 비전을 현실로 만드는 열쇠라고 생각합니다. 종양학자가 암 종양의 환자별 디지털 모델에 대한 치료를 정확하게 시뮬레이션할 수 있다면 의사는 최상의 치료 옵션을 신속하게 선택하고 환자의 스트레스를 완화할 수 있습니다.  

Pérez는 20년 넘게 인체 시뮬레이션을 연구해 왔습니다. 2004년 논문 "시멘트 열화 및 시멘트 고관절 임플란트의 인터페이스 디본딩 시뮬레이션(Simulation of Cement Deterioration and Interfaces Debonding in Cemented Hip Implant)"으로 사라고사 대학교에서 박사 학위를 받았으며 그 후 당시 올해의 최고 기술 논문을 수상했습니다.

현재 사라고사 대학교의 기계 공학과에서 구조 역학 교수로 재직하고 있습니다. 동 대학교 내 Aragon Institute of Engineering Research의 Multiscale in Mechanical and Biological Engineering(M2BE) 연구 그룹의 일원으로서 시뮬레이션 기술의 최전선에서 계속 일하고 있습니다.

M2BE의 구성원은 전산 모델링, 재료 강도 및 구조 역학 분야의 전문가입니다. Pérez와 그녀의 팀은 건축 또는 항공 우주 공학과 같은 분야에 대한 전문 지식을 지휘하는 대신 생물학적 프로세스와 암 기계생물학의 복잡한 과정을 탐구하고 있습니다. 조직 엔지니어링, 컴퓨터 지원 진단 및 환자별 모델링의 발전을 통해 의료 서비스를 향상시키는 것을 목표로 합니다.​​

궁극적으로, 그들은 이러한 노력이 암 관리를 위한 의사 결정을 지원하고 치료 또는 수술 중재 관리 계획을 개선하기 위한 클라우드 기반 플랫폼 구축을 용이하게 할 것으로 기대합니다.

강력한 한 쌍의 적

Pérez의 작업은 PRIMAGE 프로젝트와 밀접한 관련이 있습니다. PRIMAGE는 PRedictive In-silico Multiscale Analytics to support cancer personalized diaGnosis and prognosis, Empowered by imaging biomarkers의 약자입니다.

유럽연합 집행위원회의 자금을 지원받은 이 프로젝트는 전산 모델링 및 시뮬레이션(CM&S) 또는 인실리코(in silico) 의학을 전통적인 의료 이미징에 적용하여 소아암을 평가하고 치료하는 방법을 개발하는 것을 목표로 합니다. 특히, 드물지만 사망률이 높은 두 가지 유형의 암, 즉 신경아세포종과 미만성 내재성 교뇌 교종(DIPG, Diffuse Intrinsic Pontine Glioma )을 평가하고 치료하는 것을 목표로 합니다.

DIPG는 뇌간에서 발생하는 뇌종양의 한 유형으로, 호흡, 혈압, 심박수, 수면 주기와 같은 신체의 무의식적 중요한 기능을 제어합니다. 매년 10만 명 중 1~2명의 어린이만이 DIPG 진단을 받습니다. 불행히도 사망률은 매우 높습니다. 평균적으로 DIPG 환자의 90%가 진단 후 첫 2년 이내에 사망합니다.

Pérez가 PRIMAGE 프로젝트를 위해 M2BE와 함께 작업하는 데 중점을 둔 신경모세포종은 신체 어느 곳에서나 나타날 수 있는 고형 종양입니다. 드물지만, 신경모세포종은 5세 미만 어린이에게 영향을 미치는 가장 흔한 형태의 고형암입니다. 전반적으로 고위험 사례의 5년 생존율은 50%입니다.

두 가지 유형의 암에 대해 치료제가 투여되기 전에 연구원들은 이것이 얼마나 효과적인지 이해하려고 했습니다. 보다 표적화된 치료법을 통해 의사는 과치료의 위험과 이로 인해 발생할 수 있는 건강 합병증을 피할 수 있습니다. M2BE의 시뮬레이션 작업은 결국 암 연구원들에게 바로 그 능력을 갖추게 할 것입니다.

Pérez는 "우리는 실제 생리학적 현상을 재현하고 치료가 종양의 행동에 어떻게 영향을 미치거나 변화시킬 수 있는지 배우려고 노력하고 있습니다." 라며 "우리가 만드는 모델은 종양학자가 특정 환자에게 가장 적합한 치료 또는 치료 전략을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다."라고 설명합니다.

디지털 역량 강화

신경모세포종 종양의 디지털 모델을 구축하기 위해 M2BE는 뼈와 세포에 대한 초기 연구를 활용했습니다.

이전에는 인간의 뼈가 기계적 부하에 반응하는 방식을 성공적으로 모델링하고 골절 후 골격 조직이 어떻게 치유되는지 보여주는 시뮬레이션을 생성했습니다. 미세유체 및 세포 배양과 관련된 인비트로 실험실 작업을 통해 모델을 검증했습니다. 이 팀은 이러한 경험에서 도출된 기술을 적용하여 치료에 대한 반응으로 종양 성장과 탈증식을 예측하고 시뮬레이션할 수 있는 다중규모 계산 모델 개발에 적용했습니다.

Ansys 제품의 시뮬레이션 기능은 사라고사 대학교에서 M2BE가 참여하는 연구 및 실험의 기초입니다. “우리의 분석은 매우 복잡하며, Ansys 소프트웨어는 높은 수준의 사용자 정의와 제어를 가능하게 합니다.”

M2BE 팀은 Ansys Mechanical APDL 및 Ansys Workbench 의 기능을 활용하여 신경모세포종 스캔에서 기존 MRI(자기공명영상) 데이터를 가져와 디지털 모델의 기초로 변환했습니다.

다양한 MRI 시퀀스는 신체 및 종양 생리학에 대한 상세한 보기를 제공합니다. T2-가중 영상(T2w)은 기관 또는 종양의 기하학적 구조를 제공합니다. DCE(Dynamic Contrast-Enhanced) 영상은 장기 혈관화에 대한 자세한 정보를 제공하는 반면, DWI(Diffusion Weighted Images)는 종양의 세포성을 파악하는 데 도움이 됩니다. 주제에 대한 세부 정보를 바탕으로 팀은 모델에 대한 작동 유한 요소(FE) 메시를 구성하기 시작했습니다.

팀은 종양의 T2w-MRI 슬라이스를 적층하여 모델을 위한 기본 포인트 클라우드를 구축한 다음 3D 프린팅에 사용되는 것과 동일한 파일 유형인 .stl 파일로 변환하여 체적 3D 메싱을 가능하게 했습니다.

다음으로, 메시의 기반을 개선하고 잠재적인 수렴 문제를 방지하기 위해 팀은 모델의 형상을 부드럽게 만들었습니다. 그런 다음 종양의 혈관분포도와 세포분포도에 대한 임상 데이터를 통합하여 본질적으로 내부 혈관의 로드맵과 성장 방식에 대한 세포별 청사진을 제공했습니다.

이를 통해 팀은 환자별 종 확산 모델 또는 내부 구성과 유체가 어떻게 움직이는지를 반영하는 종양의 보다 포괄적인 모델을 만들 수 있었습니다.       

종 확산 모델

마지막으로, 팀은 종양의 환자별 기계 모델과 FE 메시를 제어하는 공식을 개발했습니다. 이 모델은 종양 성장 중에 발생하는 세포 과정을 시뮬레이션할 수 있습니다. 또한 산소와 영양소의 가용성 또는 화학 요법 약물의 도입에 반응할 수 있습니다. 이러한 개발을 통해 팀은 특정 약물의 효과 또는 부재를 시뮬레이션할 수 있었습니다.

임상 사례에 모델을 적용하면, 실제 치료 후 결과와 일치하는 환자별 기계 모델의 종양 성장 및 수축 시뮬레이션에서 도출된 팀의 예측이 약 90%의 정확도를 달성했습니다. 이 유망한 초기 결과는 암 연구를 위한 다중 스케일 계산 모델링의 타당성을 확보하고 현장에서 향후 발전을 위한 기반을 마련했습니다.

암 연구의 새로운 시대로 진입

Pérez는 모델이 실제 암 사례의 1%에만 도움을 주어도 놀라운 성과일 것임을 인정하지만, 이미 그룹이 달성한 진전의 중요성은 부인할 수 없습니다.​​

M2BE는 신경모세포종의 디지털 모델을 생성하기 위한 프로토콜을 확립함으로써 다른 연구자들이 모든 유형의 암에 대해 동일한 작업을 수행할 수 있는 기회를 열었습니다. 디지털 엔지니어링 소프트웨어의 발전으로 이 모든 것이 가능해짐에 따라 글로벌 클라우드 기반 지식 뱅크가 가능한 것처럼 느껴집니다. 갑자기, 암이 없는 미래라는 개념이 그리 멀지 않은 것처럼 보입니다.

의료 혁신에 Ansys Mechanical 및 Ansys Workbench가 어떻게 도움이 될 수 있는지 자세히 알아보십시오.