딥바이오 "전립선암 위험 계층화 분석 가능성 확인"

학회서 존스홉킨스 의대 공동연구 결과 공개

딥바이오는 미국 존스홉킨스 의대의 타마라 로탄 박사 연구진과 공동으로 진행한 '전립선암 진단 보조와 딥러닝 기반 알고리즘 활용' 관련 연구 초록을 미국비뇨기과학회 연례학술대회에서 발표했다고 10일 밝혔다.

구두로 발표된 이 연구는 근치적 전립선 절제술 후 생화학적 재발을 예측하기 위한 생검 표본의 글리슨 등급 부여에 있어 병리학자와 인공지능(AI) 알고리즘의 결과를 비교했다. 글리슨 점수는 전립선암의 등급을 수치화한 것이다. 글리슨 점수는 '3+4'와 '4+3' 등으로 표현된다. 합은 7로 동일하지만, 각각 다른 예후를 갖는다. 글리슨 점수 4+3은 표본에서 4의 악성도를 보이는 암세포가 가장 많았고, 3 악성도의 암세포가 두번째로 많았다는 의미다. 통상 3+4보다 4+3 글리슨 점수를 가진 환자의 예후가 더 좋지 않다. 

병리학자들은 생검 표본을 슬라이드에 넣어 현미경을 통해 관찰해 글리슨 점수를 매긴다. 딥바이오의 AI 알고리즘은 디지털 이미지화한 표본 슬라이드를 분석한다.  

연구진은 글리슨 등급 2(글리슨 점수 3+4)로 진단되고, 2000년부터 2014년까지 존스홉킨스 병원에서 근치적 전립선 절제술을 받은 284명 환자의 진단을 재평가했다. 글리슨 등급 2 환자군은 처음 3+4로 진단받았더라도, 4+3으로 재평가될 수 있기 때문에 진단이 까다롭다고 했다. 환자들의 추적 데이터는 평균 4년, 최대 14년이었다. 환자의 약 16%가 전립선암이 재발됐다. AI 분석에는 딥바이오의 전립선암 진단 보조 소프트웨어 'DeepDx Prostate'가 활용됐다.

연구 결과 두 병리학자 간 분석 일치도 및 합의된 병리 판독문과 알고리즘의 분석 일치도는 각각 0.17과 0.33으로 낮았다. 1에 가까울수록 분석 결과의 일치도가 높다는 의미다. 

다만 딥바이오 측은 "그러나 연구에서 AI 알고리즘이 병리학자와 비교해 절제술 후 재발과 관련한 환자의 위험도를 더 잘 예측했다"며 "이러한 위험 계층화는 불필요한 수술을 방지하고, 의료진이 환자의 치료 방법을 선택하는 데 도움이 될 수 있다"고 했다. 

딥바이오는 현재 스탠퍼드 의대를 비롯해 다나파버 암센터 등 국내외 유수 대학 및 의료기관과 공동연구를 진행하고 있다. 병리 의료영상 관리 플랫폼 업체들과도 협력하고 있다고 했다. 최근에는 전립선암 조직병리진단 보조 소프트웨어 'DeepDx-Prostate Pro'가 조달청 혁신제품으로 선정돼, 국내 병원 5곳에 서비스를 제공하고 있다.

한민수 기자 hms@hankyung.com

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