암 생존율을 보다 정확하게 예측할 수 있는 인공지능(AI)기술이 국내에서 개발됐다.
서울대는 권성훈 전기정보공학부 교수와 문경철·박정환 의대 교수 공동 연구팀이 암 조직 속 세포들 간의 상호관계를 분석해 환자의 생존율을 예측하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
연구팀은 암 조직 속에 있는 서로 다른 세포들의 상호작용을 분석했다. 암 세포와 면역 세포 간의 거리, 분포도, 암 세포의 혈관형성 정도 등을 살펴본 것이다.
미국의 암 환자 5000명을 분석한 결과, 연구팀은 생존율이 높은 환자들에게 공통적인 특징이 있음을 발견했다. 암 세포와 면역 세포의 거리가 비교적 가깝고, 세포들을 연결했을 때 특정한 패턴이 만들어진다는 사실이다.
연구팀은 암 세포와 면역 세포를 연결해 관계와 거리를 표시하는 그래프, 일명 '암 세포 네트워크'를 그렸다. 연구진은 분석한 5000명 환자의 네트워크를 인공지능에게 학습시켰고, 그 데이터를 이용해 앞으로 다른 환자에 대해서도 생존율을 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다. 기존에는 암의 투명도나 핵의 크기 등 모양만 보고 분석했는데, 그 보다 더 정확성을 높일 수 있게 된 것이다.
연구팀은 "세포 간의 상호작용을 통해 암의 위험도를 판단한 이번 모델이 암 진단 지표 발굴에 한 획을 그을 수 있을 것"이라고 기대했다.
연구 결과는 국제학술지인 '네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)'에 게재됐다.
최예린 기자 rambutan@hankyung.com
서울대는 권성훈 전기정보공학부 교수와 문경철·박정환 의대 교수 공동 연구팀이 암 조직 속 세포들 간의 상호관계를 분석해 환자의 생존율을 예측하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
연구팀은 암 조직 속에 있는 서로 다른 세포들의 상호작용을 분석했다. 암 세포와 면역 세포 간의 거리, 분포도, 암 세포의 혈관형성 정도 등을 살펴본 것이다.
미국의 암 환자 5000명을 분석한 결과, 연구팀은 생존율이 높은 환자들에게 공통적인 특징이 있음을 발견했다. 암 세포와 면역 세포의 거리가 비교적 가깝고, 세포들을 연결했을 때 특정한 패턴이 만들어진다는 사실이다.
연구팀은 암 세포와 면역 세포를 연결해 관계와 거리를 표시하는 그래프, 일명 '암 세포 네트워크'를 그렸다. 연구진은 분석한 5000명 환자의 네트워크를 인공지능에게 학습시켰고, 그 데이터를 이용해 앞으로 다른 환자에 대해서도 생존율을 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다. 기존에는 암의 투명도나 핵의 크기 등 모양만 보고 분석했는데, 그 보다 더 정확성을 높일 수 있게 된 것이다.
연구팀은 "세포 간의 상호작용을 통해 암의 위험도를 판단한 이번 모델이 암 진단 지표 발굴에 한 획을 그을 수 있을 것"이라고 기대했다.
연구 결과는 국제학술지인 '네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)'에 게재됐다.
최예린 기자 rambutan@hankyung.com
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