스탠포드의대, 미국비뇨기과학회 학술대회서 연구결과 발표
[라포르시안] 딥바이오(대표 김선우)는 2021년 미국비뇨기과학회(American Urological Association·AUA) 정기학술대회에서 스탠포드의과대학 연구팀이 자사 딥러닝 기반 전립선암 진단보조 소프트웨어 ‘DeepDx Prostate’에 대한 새로운 연구결과를 공개했다고 18일 밝혔다.
DeepDx Prostate는 전립선 바늘생검(needle biopsies) 조직 슬라이드 이미지(WSI)를 분석해 암 유무와 중증도를 구분하는 전립선암 병리 진단 보조 인공지능(AI) 소프트웨어.
딥바이오에 따르면, 스탠포드대 연구팀은 먼저 전립선암 유무 및 글리슨 등급 분류에 있어 DeepDx Prostate의 성능을 확인하는 외부 검증 연구를 진행됐다.
연구팀은 150개 전립선 절제술 검체를 500개 타일로 나누고, 각 타일 내 종양 비율, 종양의 글리슨 등급 및 글리슨 패턴 4와 5의 비율 구분 항목에 따라 DeepDx Prostate와 두 명의 요로병리학자의 분석을 각각 진행한 후 분석 결과를 비교했다.
DeepDx Prostate는 전립선 바늘생검(needle biopsies) 조직 이미지로 학습된 소프트웨어임에도 불구하고 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 나타나 두 명의 요로병리학자가 합의해 생성한 참조 표준과 전반적으로 높은 일치율을 보였다.
특히 양성과 음성을 구분할 때와 낮은 위험의 전립선 암(양성, GG 1 또는 GG2)과 고위험 전립선암(GG 3-5)을 분류할 때 각각 κ0.927·κ0.858의 일치도 값을 기록해 전문가 수준의 성능을 입증했다.
DeepDx Prostate는 전립선 절제술 검체 내 암 유무를 발견하는데 있어 수술 전 MRI 검사와 조직병리학 간 일치도를 측정하는 연구에도 사용됐다.
연구에서는 전립선 절제술을 진행한 남성 30명의 검체가 사용됐으며 검체 이미지들은 최첨단 3D 방식을 사용해 MRI에 등록됐다.
DeepDx Prostate는 종양을 찾아내고 악성도 등급을 책정하는데 사용됐다. 이 결과 종양 크기와 관계없이 모든 암 영역을 확인하고 악성도를 등급별로 나타냈다.
반면 MRI는 전체 종양의 66%를 잡아내지 못했으며, 놓친 부분 중 37%는 임상적으로 유의한 종양이었다.
병리학자가 암 유무를 확인하는 데만 표본 당 평균 45분의 긴 시간이 소요된 반면 DeepDx Prostate는 어노테이션(annotation)과 악성도 등급 구분에 걸리는 시간도 크게 단축하는 효과도 보였다.
김선우 딥바이오 대표는 “미국비뇨기과학회 학술대회에서 DeepDx Prostate 관련 연구결과가 주목받으며 소프트웨어 성능을 다시금 입증할 수 있는 계기가 됐다”고 평가했다.
이어 “AI 기반 암 진단보조 소프트웨어가 현재 병리학이 직면한 인력 부족 현상 및 병리학자 간 진단 불일치를 해결할 수 있는 수단으로 주목받고 있는 만큼 국내외에서 지속적인 연구를 진행해 DeepDx Prostate의 성능 강화는 물론 사용 분야를 넓히기 위해 노력하겠다”고 말했다.
DeepDx Prostate는 올해 4월 ‘혁신의 오스카상’으로 불리는 ‘에디슨 어워드’에서 은상을 수상하며 혁신성과 기술성을 인정받았다.
딥바이오는 2019년부터 스탠퍼드의대와 함께 전립선 절제술 검체 분석 등 다양한 분야에서 DeepDx Prostate 활용 연구를 진행하고 있다.