[헬스코리아뉴스 / 박원진] 인공지능 기반 디지털 병리 이미지 분석 및 암 진단 전문 의료기업인 딥바이오(대표 김선우)가 이달 8일부터 13일(현지시간)까지 미국 뉴올리언스에서 진행되는 2022 미국암연구학회 연례학술대회(AACR)에서 암 진단 및 예후 예측 관련 자사의 딥러닝 연구 5건을 온라인 세션에서 소개했다.
딥바이오는 특히 암 예후 예측 분야에서 의미있는 성과를 선보였다. 그 중에서도 다양한 암종에 적용 가능한 공통 생존 분석 딥러닝 모델 연구 결과가 학회 참가자들의 이목을 끌었다. 해당 연구에서는 췌장암 환자 데이터로 학습한 모델이 직장암 및 유방암 환자의 예후까지 준수한 수준으로 예측했으며, 다양한 선암종의 예후 예측에 활용될 수 있는 공통적인 조직학적 특징이 존재함을 확인했다.
또한 암 병리 이미지 분석 모델을 통해 재발 고위험군과 저위험군을 분류한 연구는 조기 유방암 환자의 항암화학 치료의 필요 여부를 예측하는 분자진단검사의 스크리닝 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 제시했다.
또다른 주력 연구분야인 전립선암 분야에서도 업데이트 된 연구 결과를 공유했다. 기존에 보유하고 있던 전립선암 중증도 진단 인공지능을 활용해 전립선암 침생검 병리 이미지에 이어 동결절편 조직 이미지를 분석했을 때 성능을 확인하기 위한 연구를 진행했다. 그 결과 해당 모델은 동결절편 조직 내 전립선암의 중증도를 98%의 민감도로 감지했으며, 중증도가 높은 케이스들을 99%의 높은 정확도로 선별했다고 회사측은 설명했다.
올해 AACR에서 채택한 딥바이오의 초록은 ▲다양한 암종에 적용할 수 있는 공통 생존 분석 모델 개발, ▲유방암 환자의 생존 분석 관련 연구 2건, ▲동결절편 검체의 전립선암 분석 진단 연구, ▲전립선암 병변의 유전자 변이 연관 분석 연구이다.
곽태영 딥바이오 최고기술책임자(CTO)는 “암의 예후 예측은 환자 치료 계획 수립과 직결되는 매우 중요한 영역으로, 이번 연구들은 딥러닝 기술을 활용하면 더욱 정확하고 다양한 방법으로 암의 예후를 예측하는 데 도움이 될 수 있다는 점을 시사한다”며 “해당 기술들이 실제 임상 현장에서 사용될 수 있도록 상용화를 위한 연구를 지속해 나가겠다”고 말했다.
