(AI타임스=전승진 기자) 지난 28일 국내 연구진이 정확한 예후 예측이 어려운 대장암을 AI(인공지능)를 이용해 정확하게 판별하는데 성공했다. 서울대병원 병리과 강경훈·배정모 교수팀(제1저자: 유승연)은 2005~2012년 채취한 환자 578명의 대장암 조직 슬라이드를 디지털화해 AI 분석했다. 연구진은 기존 고가의 대장암 병기 진단 방법과 비교했을 때 큰 차이가 없었다고 밝혔다.
연구진은 조직 슬라이드를 스캔해 디지털 이미지로 만든 뒤, 종양 조직 내 면역세포 침윤 및 섬유화 정도를 208종의 파라미터로 엄밀히 측정하는 AI 프로그램을 제작해 대장암을 다섯 가지 유형으로 분류했다.
연구 결과, 이 다섯 가지 유형은 CMS의 종양 유형과 1:1 대응되는 특성을 갖는 것으로 나타났다. 이 분류법의 신뢰성을 검증하기 위해 분당서울대병원에서 2007년부터 2012년 사이에 모집된 또 다른 대장암 환자 283명에게 적용한 결과 역시 마찬가지였다.
배정모 교수는 “새로 개발한 분류법으로 CMS와 동일한 결과를 얻었다는 것은 조직병리 이미지에 대한 AI 기반 분석이 RNA를 이용한 전체 유전자 발현 분석만큼 유용한 정보를 추출할 수 있는 방법임을 입증한 것이다”며 “이 정보를 기존에 알려진 예후 인자들과 함께 활용하면 재발 위험성이 높은 대장암 환자를 보다 잘 찾아내어 치료할 수 있을 것”이라고 설명했다.
최근 조직병리 슬라이드의 보관 공간 부족 및 관리의 어려움에 대한 해결책으로서 디지털화된 병리 시스템의 필요성이 한층 대두되고 있다. 이런 상황에서 디지털 병리가 환자 진단 및 치료 계획 수립에도 큰 기여를 할 수 있다는 근거를 제시한 것으로 연구에 의의가 있다.
이번 연구결과는 최근 임상암연구(Clinical Cancer Research) 온라인에 게재됐다.
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