[라포르시안] 제이엘케이(대표 김동민)는 자사 최흥국 최고지식책임자(CKO)와 국내 대학 연구팀이 협업해 SCI급 학술지 ‘MDPI Cancers’에 전립선암 영상분석 관련 논문을 출판했다고 1일 밝혔다.
해당 논문은 제이엘케이의 원천기술력을 기반으로 전립선암의 정확한 진단과 예후 효과까지 향상시킬 수 있는 딥러닝 모델을 구현했다는 점에서 의미가 있다.
최흥국 CKO는 “전립선암은 70대 이상 남성에서 70%를 넘는 높은 발병률을 보이고 있으며, 약 10% 정도는 사망까지 이르게 하는 위험한 질환”이라며 “제이엘케이는 병리학적 관점에서 관련 연구를 진행해 왔다”고 밝혔다.
출판 논문의 주요 목표는 전립선암 영역 세분화를 기반으로 병리의사가 진단을 내리는데 도움을 줄 수 있는 자동 주석 시스템을 구축하는 것이다. 생검 조직 이미지에서 종양샘의 성장 패턴을 구별하는 것은 병리의사에게 번거로운 작업이다.
이번 연구는 암 진단을 개선하고 병리의사 업무량을 줄이기 위해서는 첨단 기술 중에서도 딥러닝 기술이 가장 필요하다고 판단해 전립선 생검의 전체 슬라이드 영상을 분석하고 딥러닝 기법을 통해 ▲스트로마 ▲양성 ▲암 조직 성분을 구별하는 것을 목표로 진행됐다.
최근 딥러닝을 통한 컴퓨터 지원 탐지 발전으로 전립선암 또한 다른 의학적 진단·예후와 마찬가지로 자동 탐지하고 높은 정확도로 인식할 수 있다. 하지만 연구자들은 여전히 글리슨 스코어 시스템에 의해 제한된다. 적절한 점수를 할당하는 것과 관련된 조직병리학적 분석은 품질과 병리의사의 전문성 수준에 의해 제약을 받는 엄격하고 시간이 소요되는 수동 프로세스다.
해당 연구에서는 전체 슬라이드 이미지에서 암 영역과 비암성 영역을 분할하기 위해 조직병리학적 이미지 세트에 대한 전이 학습을 사용하는 AI 딥러닝 모델을 구현했다.
제안된 분할 모델의 조작은 병리의사가 전립선암을 예측하는 능력을 향상시키는 전체 슬라이드 이미지에서 암 영역을 격리함으로써 전단·예후 효과에까지 긍정적인 영향을 미치게 된다.
최흥국 CKO는 “AI를 통한 딥러닝 연구는 앞으로도 의료계에서 지속적으로 연구·발전이 될 것이며 이러한 연구가 상용화를 통해 임상에 적용돼 환자에게 보다 정확한 진단과 예후 개선 측면에서 실질적인 도움이 되기를 바란다”고 전했다.