KAIST "암 조직 절개 없이 관찰…비침습 병리진단 혁신 기대"

국제공동연구팀이 암 조직을 절개하지 않고 관찰할 수 있는 혁신기술을 개발했다. 암 조직을 얇게 절단해 염색한 후 관찰하던 전통 방식에서 벗어나 암 조직의 3차원 구조를 인공지능(AI) 기반 딥러닝 알고리즘에 접목해 실제처럼 가상 염색 영상으로 구현하는 것이 공동연구팀이 개발한 기술의 핵심이다.

(하단 왼쪽부터) 물리학과 박주연 박사과정, 물리학과 박용근 교수, (상단 왼쪽부터) 강남세브란스병원 신수진 교수, 반더빌트 의대 메이요 클리닉 황태현 교수. KAIST 제공

KAIST는 박용근 물리학과 교수 연구팀이 연세대 강남세브란스병원 신수진 교수팀, 미국 메이오클리닉(Mayo Clinic) 황태현 교수팀, 토모큐브 AI 연구팀과의 공동연구로 별도의 염색 없이 암 조직의 3차원 구조를 생생하게 관찰할 수 있는 혁신기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

병리학에서 암 조직을 현미경으로 관찰하던 기존 방식은 3차원으로 이뤄진 암 조직의 특정 단면만을 관찰할 수 있어 세포 간 입체적 연결구조나 공간적 배치를 파악하는 데 한계가 따랐다.

이에 공동연구팀은 '홀로토모그래피(Holotomography·HT)'라는 첨단 광학 기술을 활용해 조직의 3차원 굴절률 정보를 측정하고, 인공지능 기반 딥러닝 알고리즘을 접목해 '가상의 염색(Hematoxylin & Eosin·H&E)' 이미지를 생성했다. 가상의 염색은 병리 조직을 관찰할 때 가장 널리 사용되는 염색법이다.

기존 3차원 조직 병리학 절차와 공동연구팀이 제안한 3차원 가상 H&E 염색 기술의 비교 자료. 기존 방식은 수십 장의 조직 슬라이드 제작 및 염색이 필요하다. 반면 공동연구팀이 개발한 기술은 최대 10배까지 슬라이드 수를 줄이고, 염색 과정 없이 빠르게 H&E 영상을 생성할 수 있다. KAIST 제공

공동연구팀은 이 기술로 생성한 영상이 실제 염색된 조직 영상과 매우 유사하다는 점을 정량적으로 확인했으며, 다양한 장기와 조직에서도 일관된 성능을 보여 차세대 병리 분석 도구로 범용성과 신뢰성을 갖췄다는 것을 입증했다.

또 토모큐브사의 홀로토모그래피 장비로 한국과 미국 내 병원, 연구기관과 공동으로 기술 실현 가능성을 검증함으로써 공동연구팀이 개발한 기술이 실제 병리 연구 현장에서 도입·활용될 가능성을 열었다.

박용근 교수는 "이번 연구는 병리학의 분석 단위를 2차원에서 3차원으로 확장한 매우 의미 있는 성과"라며 "연구 성과(개발 기술)는 앞으로 미세 종양 환경에서 암 종양의 경계나 주변 변역 세포들의 공간 분포를 분석하는 등 다양한 생의학 연구와 임상 진단에서 널리 활용될 수 있을 것"이라고 말했다.

한편 공동연구팀은 한국연구재단의 리더연구사업, 한국산업기술진흥원의 글로벌산업기술협력센터사업, 보건산업진흥원의 지원을 받아 연구를 수행했다.

연구에는 KAIST 박주연 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여했다. 연구 성과(논문)는 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 5월 22일자 온라인에 게재됐다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr