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2019년11월28일 18시48분
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서울대병원, 병리조직 디지털화로 '암 예후' 정확히 판별
예후 예측 어려운 대장암 환자 578명 암 조직 디지털화해 AI로 '5개 유형' 분류

병리과 강경훈·배정모(유승연) 교수팀
기존 고가 분석방법과 분석 결과 '동일'
논문 'Clinical Cancer Research 온라인'에 게재

[보건타임즈] 정확한 예후 예측이 어려운 대장암을 AI(인공지능)를 이용, 정확하게 판별할 방법(논문)을 국내 연구진이 찾아냈다.(사진 조직 슬라이드를 스캐너로 디지털화하는 장면)

서울대병원 병리과 강경훈·배정모 교수팀(제1저자 유승연)은 2005~2012년 채취한 환자 578명의 대장암 조직 슬라이드를 디지털화해 AI 분석한 결과 기존 고가의 대장암 병기 진단 방법과 비교했을 때와 큰 차이가 없었다고 28일 밝혔다.

대장암은 우리나라에서 발생률 2위, 사망률 3위인 주요 암이다.
대개 암 환자의 치료 계획은 종양 크기와 임파선·원격 전이 여부를 기반으로 한 TNM 병기를 기준으로 수립한다.

이른 병기로 진단된 환자는 수술 후 추적 관찰하며 진행된 병기는 수술 후 항암치료를 추가한다.

많이 악화가 돼 수술 효과가 없다고 판단되면 항암을 위주로 치료한다.
TNM 병기가 환자의 예후, 즉 5년 생존율을 잘 반영하기 때문이다.

하지만 대장암은 TNM으로 예후가 명확히 예측되지 않는다고 알려져 있다.
2기로 판정된 환자가 3기보다 더 나쁜 경과를 보일 때도 있다.
그간 이를 보완하기 위한 많은 연구가 진행돼왔다.

이 가운데 대장암 조직에서 RNA를 추출한 뒤 마이크로어레이 또는 RNA시퀀싱으로 전체 유전자 발현 양상을 파악해 대장암을 분류하는 CMS 기법이 있다.
CMS는 여러 연구를 통해 검증됐으며 종양 유형에 따라 5년 생존율뿐만 아니라 치료제 반응까지 다를 수 있다는 수준까지 이르렀다.
그러나 아쉽게도 이런 분석법은 매우 고가여서 실제 환자에게 적용하기엔 한계가 있어왔다.

이번에 연구팀이 새로운 방법을 개발했다.

조직 슬라이드를 스캔해 디지털 이미지로 만든 뒤, 종양 조직 내 면역세포 침윤과 섬유화 정도를 208종의 파라미터로 엄밀히 측정하는 AI 프로그램을 제작해 대장암을 다섯 가지 유형으로 분류해냈다.

이 결과, 이 다섯 가지 유형은 CMS의 종양 유형과 1대1 대응되는 특성을 갖는 것으로 나타났다.
이 분류법의 신뢰성을 검증하기 위해 분당서울대병원에서 2007년부터 2012년 사이 모집된 또 다른 대장암 환자 283명에게 적용한 결과 같았다.

배 교수는 "새로 개발한 분류법으로 CMS와 같은 결과를 얻었다는 것은 조직 병리 이미지에 대한 AI 기반 분석이 RNA를 이용한 전체 유전자 발현 분석만큼 유용한 정보를 추출할 방법임을 입증한 것"이라며 "이 정보를 기존에 알려진 예후 인자들과 함께 활용하면 재발 위험성이 높은 대장암 환자를 잘 찾아내 치료할 수 있을 것"이라고 전망했다.

최근 조직병리 슬라이드의 보관 공간 부족과 관리의 어려움에 대한 해결책으로서 디지털화된 병리 시스템의 필요성이 한층 대두되고 있다.
이런 상황에서 이번에 디지털 병리가 환자 진단과 치료 계획 수립에 크게 기여할 수 있다는 근거를 제시한 것이어서 연구에 의의가 있다.

이 연구의 제1저자 유승연 전공의는 학부 전공인 컴퓨터공학 지식을 활용해 AI 업체와 협업 없이 공개된 소프트웨어를 통해 연구를 진행했다고 전했다.

이 연구논문은 'Whole-slide image analysis reveals quantitative landscape of tumor-immune microenvironment in colorectal cancers'란 제목으로 최근 '임상암연구(Clinical Cancer Research) 온라인'에 게재됐다.

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조현진 (bktimes@naver.com) 기자 
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