서울대 연구진, AI 기술 적용한 차세대 암 진단 지표 개발

이희진 2022. 8. 20. 01:04
자동요약 기사 제목과 주요 문장을 기반으로 자동요약한 결과입니다.
전체 맥락을 이해하기 위해서는 본문 보기를 권장합니다.

서울대 연구진이 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 적용해 새로운 암 진단 지표를 발견했다.

서울대는 19일 권성훈 전기정보공학부 교수와 문경철·박정환 의대 교수 공동 연구팀이 암 조직의 이미지를 '암세포 네트워크'로 표현하고, 의료진이 해석할 수 있는 형태의 진단 지표를 제공하는 딥러닝 기술을 개발했다고 밝혔다.

음성재생 설정
번역beta Translated by kaka i
글자크기 설정 파란원을 좌우로 움직이시면 글자크기가 변경 됩니다.

이 글자크기로 변경됩니다.

(예시) 가장 빠른 뉴스가 있고 다양한 정보, 쌍방향 소통이 숨쉬는 다음뉴스를 만나보세요. 다음뉴스는 국내외 주요이슈와 실시간 속보, 문화생활 및 다양한 분야의 뉴스를 입체적으로 전달하고 있습니다.

서울대 연구진이 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 적용해 새로운 암 진단 지표를 발견했다.

서울대는 19일 권성훈 전기정보공학부 교수와 문경철·박정환 의대 교수 공동 연구팀이 암 조직의 이미지를 ‘암세포 네트워크’로 표현하고, 의료진이 해석할 수 있는 형태의 진단 지표를 제공하는 딥러닝 기술을 개발했다고 밝혔다. 이 같은 연구 결과가 담긴 논문은 국제학술지인 네이처 바이오메디컬 엔지니어링에 게재됐다.

최근 암 치료 방법으로는 면역 치료제 투여가 주목받고 있는데, 면역 치료제는 암 조직 내부의 세포 간 상호작용인 ‘암 미세환경’에 따라 치료 성공 여부가 결정된다. 이 때문에 최근 의료 현장에서는 암 미세환경 자체가 새로운 암 진단 지표로 활용되고 있다. 문제는 암 미세환경 정보를 의료진이 진단지표로 활용하기 위해선 대량의 데이터에 기반한 검증이 필요하다는 점이다.

이를 위해 AI 딥러닝 기술이 도입되기도 했지만, 지금까지는 AI가 국소적인 암세포의 모양만을 학습·판단할 수 있고 의료진이 현장에서 해석 가능한 데이터를 제공하지 못해 큰 도움이 되지 못했다. 이런 한계를 이번 연구로 극복하게 됐다는 게 연구진의 설명이다.

연구진은 “암 환자의 생존율을 예측하는 AI를 만들어 이를 해석한 결과, 암 조직 내 혈관 형성과 암세포·면역 세포 간의 관계가 생존율을 진단하는 지표가 될 수있음을 입증할 수 있었다”고 밝혔다. 이어 “본 연구에서 개발된 암세포 네트워크 제작 방식과 그래프 딥러닝 기술은 암 조직뿐 아니라 MRI, 엑스선 등 어떤 의료 영상 데이터에도 적용 가능한 획기적인 방식”이라고 평가했다.

이희진 기자 heejin@segye.com

Copyright © 세계일보. 무단전재 및 재배포 금지.

이 기사에 대해 어떻게 생각하시나요?