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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