정밀의료 플랫폼 사이앱스 1년 운영 경험 미국 보건의료정보관리스템협회서 발표

[의학신문·일간보사=정윤식 기자]서울대병원이 전세계 암 정밀의료를 선도하기 위한 유의미한 한발을 내딛었다.

서울대학교병원(원장 서창석)은 지난해 국내 최초로 도입해 운영한 암 정밀의료 플랫폼을 최근 미국 올랜도에서 개최된 ‘미국보건의료정보관리시스템협회 글로벌 컨퍼런스’에서 발표했다고 18일 밝혔다.

미국보건의료정보관리시스템협회(Healthcare Information and Management Systems Society; HIMSS)는 1961년 설립됐으며 의료서비스를 제공하는 3만여 개 회원사가 참여하고 있다.

HIMSS가 매년 개최하는 국제컨퍼런스는 올해의 경우 90개국, 4만5000명 이상의 전문가가 참석해 성황을 이뤘다.

이날 서울대병원 정보화실장 김경환(흉부외과)·미래의료담당 고영일(혈액종양내과) 교수는 ‘글로벌 유전체학’ 포럼에서 ‘한국의 정밀의학 플랫폼의 미래’라는 주제로 암 정밀의료 플랫폼 구축 및 운영 사례를 소개했다.

HIMSS 국제 컨퍼런스에서 암 정밀의료 플랫폼과 관련된 유전체학 분야에 대해 정규 1시간의 세션으로 채택돼 발표한 것은 서울대병원이 국내 최초이다.

앞서 서울대병원은 지난해 암 정밀의료 플랫폼 사이앱스(Syapse)를 도입, 임상과 유전체 데이터를 통합해 유전체 해석을 강화하고 이를 바탕으로 암환자에게 효과적이고 다양한 치료 옵션을 제공하고 있다.

특히 한국의 의료시스템에서는 유전자 패널검사에 선별급여가 적용되기 때문에 세계에서 처음으로 차세대 염기서열분석을 모든 환자에게 제공할 수 있었다.

이 때문에 비교적 짧은 시간에 다수의 환자를 대상으로 임상 및 유전자 데이터 생성이 가능했다는 것이 서울대병원의 설명이다.

서울대병원은 지난 2014년 보건복지부의 연구중심병원 사업을 진행하면서 유전체 검사를 암 환자에 적용한 연구를 진행하고 유전체 검사 방법을 자체적으로 개발한 바 있다.

또한 2017년 5월부터 특정 유전체 검사들이 국민건강보험 선별급여 대상으로 선정된 이후에는 실제 의료 현장에 암 환자를 대상으로 유전체 검사를 수행하는 과정을 수립하고 미국의 암 정밀의료 플랫폼 사이앱스를 도입한 서울대병원이다.

서울대병원은 현재 암 환자에 대한 유전체 검사를 적극 활용, 각 환자에 맞춤형 치료 옵션을 제공하고 있다.

서울대병원은 유전체 검사를 실제 환자 치료과정에 적용하기 위해 기존 임상 데이터와 유전체 분석 데이터를 통합했다.

이번 발표에서 서울대병원은 이 같은 프로세스 정립 과정을 발표하고 시사점을 제시해 눈길을 끌었다.

또한 서울대병원은 환자 맞춤형 치료를 위해 국내외 의료기관들과 유전체 검사 정보를 교환 및 공유하는 방안을 제안하기도 했다.

고영일 교수는 “한국에서는 각 병원마다 맞춤식 검사를 통해 차세대 염기서열분석을 실시하고 있다”며 “이 프로젝트는 암 정밀의료 플랫폼 활성화의 초석을 다지는 기회가 됐다”라고 강조했다.

김경환 교수도 “향후 정밀의료 플랫폼 구축을 위해서 다양한 유전자 분석 데이터를 통합하는 솔루션 논의가 필요한 시점”이라며 “한국의 사이앱스 구축 및 운영 경험은 전 세계 정밀의료 연구에 선례가 될 것”이라고 말했다.

김 교수는 이어 “의료의 세계화 추세를 고려할 때, 여러 대륙 간 임상 유전체 자료를 통합하는 플랫폼이 미래의 정밀의료를 주도할 것”이라며 “국가중앙병원 서울대병원이 그 역할을 충실히 이행할 계획”이라고 덧붙였다.

‘사이앱스(Syapse)’란?

기존 병원정보시스템에서는 임상과 유전체 데이터가 분리되어 단편적 해석만 가능한 반면, 사이앱스는 한 화면에 통합된 임상과 유전체 데이터 분석기반을 제공해 효과적 치료를 위한 의사결정 근거를 제공하는 플랫폼이다. 또한, 암 환자 데이터를 안전하게 유지하면서 다수의 관련 전문 의료진이 임상/유전체 데이터를 공유해 논의할 수 있는 장을 만들었다. 과학적 근거를 바탕으로 의학적 판단을 하는 근거중심 정밀 암 치료에 새로운 기준을 제시한 것이다. 특히 이 플랫폼은 단일 기관을 넘어 전국과 전세계의 정밀의료 데이터를 공유하는 네트워크가 가능하다. 네트워크에 참여한 의료기관과 연구소는 환자 치료 결과 데이터를 비교, 분석해 효과적 치료법을 도출하여 암 치료법을 개선할 수 있다.

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