딥바이오 "전립선암 진단보조 소프트웨어 美 학회서 성능 발표"

전문가 수준 성능 확인

딥바이오는 미국 비뇨기과 학회(AUA) 정기학술대회에서 스탠포드 의대 연구팀이 딥바이오의 ‘DeepDx Prostate’에 대한 새로운 연구 결과를 공개했다고 18일 밝혔다. DeepDx Prostate는 딥바이오의 딥러닝 기반 전립선암 진단 보조 소프트웨어다. 

먼저, 전립선암 악성도 분류 기준인 글리슨 등급 및 전립선암 유무 확인에 DeepDx Prostate 성능을 확인하는 외부 검증 연구가 진행됐다.

연구팀은 150개의 전립선 절제술 검체를 500개의 타일로 나눴다. 이후 각 타일 내 종양 비율, 종양의 글리슨 등급 및 글리슨 패턴 4와 5의 비율 구분 항목에 따라 DeepDx Prostate와 두 명의 요로병리학자의 분석 결과를 비교했다.

딥바이오 관계자는 “DeepDx Prostate는 전립선 바늘생검 조직 이미지로 학습된 소프트웨어임에도 전립선 절제술 검체 조직 분석 연구에서 정답과의 유사도를 나타내는 일치도 계수(Cohen’s kappa score) 값이 κ0.79(95% CI 0.75 -0.82)로 나타났다”며 “두 명의 요로병리학자가 합의해 생성한 참조 표준과 전반적으로 높은 일치율을 보였다”고 말했다.

특히 양성과 음성, 저위험과 고위험 전립선암을 분류할 때 각각 κ0.927, κ0.858의 일치도 값을 보여 전문가 수준의 성능을 입증했다는 설명이다.

DeepDx Prostate는 전립선 절제술 검체 내 암 유무를 발견하는 데 있어, 수술 전 자기공명영상(MRI) 검사와 조직병리학 간 일치도를 측정하는 데도 사용됐다. 연구에는 전립선 절제술을 받은 남성 30명의 검체가 사용됐다. 검체 이미지는 3차원(3D) 방식을 사용해 MRI에 등록됐다.

DeepDx Prostate는 종양을 찾아내고 악성도 등급을 책정하는 데 사용됐다. 회사에 따르면  DeepDx Prostate가 종양의 크기와 관계없이 모든 암 영역을 확인하고 악성도를 등급별로 나타냈다. 반면 MRI는 전체 종양의 66%를 잡아내지 못했다. 놓친 부분 중 37%는 임상적으로 유의한 종양이었다는 것이다. ‘어노테이션(annotation)’과 악성도 등급 구분에 걸리는 시간도 크게 단축했다는 설명이다.

김선우 딥바이오 대표는 “세계 최고 회원수를 가진 미국 비뇨기과 학회 학술대회에서 연구 결과가 주목받으며 제픔 성능을 입증할 수 있는 계기가 됐다”며 "인공지능(AI) 기반 암 진단 보조 소프트웨어가 현재 병리학이 직면한 인력 부족 현상 및 병리학자간 진단 불일치를 해결할 수 있는 수단으로 주목받고 있는 만큼 DeepDx Prostate의 성능 강화는 물론 사용 분야를 넓히기 위해 노력하겠다”고 말했다.

이도희 기자

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