미국은 2017년 기준 170만명의 암 환자가 발생하고 60만명이 암으로 생명을 잃은 것으로 나타났다.
특히, 유전적 요인과 연결되는 암은 전체의 5-10%에 불과하고 90-95%는 각종 유해환경 노출이 의심되고 있다.
미국 보스턴대 의대 연구진이 화학물질의 발암성을 매우 효율적으로 가려내는 AI(인공지능) 검사방법을 개발해 주목받고 있다.
4월9일(현지시간) 온라인(www.eurekalert.org)에 배포한 보도자료에 따르면, 보스턴대 스테파노 몬티 교수팀은 화학물질의 발암성을 판별하는 AI 알고리즘과 관련 데이터베이스(DB)의 개발과정을 담은 연구보고서를 과학저널 Environmental Health Perspectives 온라인판에 발표했다.
수만 종의 상업용 화학물질 가운데 잠재적 발암성이 완전히 검증된 것은 2%도 되지 않는 것으로 나타나고 있다. 부분적으로 비용과 시간이 매우 많이 드는 현행 화학물질 검사 절차 때문이다.
연구팀이 개발한 검사방법은 AI를 이용해 화학물질의 발암성을 저비용으로 신속하고 정확하게 판별하며, 어떤 화학물질에 노출되면 장기적으로 암에 걸릴 위험이 커지는지 가려낸다.
연구팀은 발암성이거나 발암성이 아닌 것으로 판명된 수백종의 화학물질에 인간의 세포주(Cell Lines: 여러 대에 걸친 배양 세포계)를 노출한 다음 세포주에 발현한 유전자 프로파일을 기계학습 알고리즘(Machine Learning Algorithm)에 입력했다. 알고리즘은 발암성 물질과 비발암성 물질을 구별하는 훈련을 받아 알려진 발암물질의 발암성을 정확히 추론하는 능력을 나타냈다.
확보한 발암성 화학물질 정보는 최대의 독성유전체학 데이터 세트로 만들어져 인터넷 포털사이트(http://carcinogenome.org/)에 공개했다. 
몬티 교수는 “소정의 검증과 개량 절차를 거치면 코스트가 더 많이 들고 포괄적인 보완검사 대상을 정할 때 (후보) 화학물질의 우선순위를 매기는 신속하고 저렴한 접근법이 될 것”이라며 “아울러 내분비계 교란이나 대사장애와 같은 화학물질 노출이 가져오는 발암성 이외의 역효과를 평가하는데도 쉽게 적용할 수 있다”고 주장했다.