대장암의 병리조직 이미지를 인공지능(AI)으로 디지털하는 디지털병리가 고가의 분석법과 동일한 판별 결과를 가져온다는 연구결과가 나왔다.

서울대병원 병리과 강경훈·배정모 교수팀(제1저자: 유승연)은 578명의 대장암 조직 슬라이드를 디지털화해 AI 분석한 결과, 기존 고가의 대장암 병기 진단법과 비슷하다고 국제학술지 임상암연구(Clinical Cancer Research) 온라인에 발표했다.

대장암 2기 환자는 3기 보다 더 나쁜 경과를 보이기도 하는 등 대장암의 예후는 정확하지 않다고 알려져 있다. 전체 유전자 발현 양상을 파악해 대장암을 분류하는 CMA 분석법이 있지만 고가라서 실제 환자에 적용하기에는 한계가 있다. 

교수팀은 조직 슬라이드를 디지털 이미지로 만든 후 종양조직 내 면역세포 침윤 및 섬유화 정도에 따라 AI 프로그램으로 대장암을 다섯개 유형으로 나누었다.

연구 결과, 이들 유형은 고가의 분석법에서 나타난 종양 유형과 1:1 대응되는 특성을 보인 것으로 나타났다. 다른 대장암 환자 283명에게 적용해도 결과는 마찬가지였다. 

배정모 교수는 "디지털병리와 CMS에서 동일한 결과가 나타났다는 사실은 조직병리 이미지에 대한 AI 기반 분석이 RNA를 이용한 전체 유전자 발현 분석만큼 유용한 정보를 추출할 수 있는 방법임을 입증한 것"이라고 말했다. 

배 교수는 또 "이 정보를 기존의 예후 인자와 함께 활용하면 재발 위험성이 높은 대장암 환자를 더 많이 발견해 치료할 수 있을 것"이라고 설명했다.  

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