포스텍, 비표지 광음향 조직학 이용…간암 조직검사 결과 신뢰성 높인다

포스텍 김철홍 교수와 가톨릭대 의대 정찬권 교수 공동 연구팀이 비표지 광(光) 음향 조직 영상 분석 인공지능(AI) 시스템을 개발했다고 3일 밝혔다.

이 시스템은 간암 조직검사를 위한 것으로 질병을 진단하고 적절한 치료 계획을 수립하는데 중요한 역할을 한다.

조직을 관찰하기 위해서는 염색 등의 과정이 필요한데 이 과정에서 추가적인 인력과 비용, 화학약품을 사용되며 환경오염을 유발하는 문제점이 있다.

이 같은 작업을 줄이기 위해서 광음향 조직영상(Photoacoustic Histology, PAH) 기술이 등장했는데 해석과 진단이 어렵고 검사 정확도가 비교적 낮은 단점이 있었다.

연구팀은 PAH에 최첨단 인공지능 기술을 결합해 가상 염색, 분할, 분류 단계를 수행해 인간 조직 영상을 분석하는 딥러닝 모델을 개발했다.

가상 염색 단계에서는 세포핵과 세포질 등이 포함된 흑백 비표지 영상을 염색된 것처럼 변환한다.

이 단계에서 연구팀은 조직 구조를 잘 유지하면서 실제 염색 작업을 진행한 샘플과 유사한 이미지를 생성하도록 설계했다.

설명 가능한 딥러닝 방법을 사용해 염색 결과의 신뢰성을 높였다.

분할 단계에서는 비표지 영상과 가상 염색 정보를 사용해 세포 면적과 수, 세포 간 거리 등 해당 샘플의 특징을 세부적으로 분할한다.

또 분류 단계는 비표지 영상과 가상 염색 영상, 분할 정보를 모두 사용해 샘플 조직의 암 여부를 분류한다.

연구팀은 사람의 간암조직에서 얻은 PAH에 개발한 딥러닝 모델을 적용했다.

적용한 결과, AI 모델의 암성 간세포와 비암성 간세포를 98%의 높은 정확도로 분석했다.

김철홍 교수는 “PAH와 AI의 결합으로 조직검사에 소요되는 시간을 줄이고, 신뢰성을 높였다”며 “환자의 정확한 질병 진단과 효과적인 치료 계획 수립에 이번 연구가 큰 도움이 되기를 바란다”고 말했다.

한편, 이번 연구는 국제 학술지 ‘라이트: 사이언스 앤 어플리케이션’(Light: Science and Application)에 게재됐고 포스텍 박사과정 윤치호, 박은우, 박사후 연구원, Sampa Misra가 공동 참여했다.