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바이오스펙테이터 서윤석 기자

세계 최대규모 병리학회 ‘USCAP 2021’서 포스터 발표..검체 슬라이드 딥러닝 기반 전립선암, 방광암 등 분석

딥바이오(DeepBio)는 18일 인공지능 기반 병리분석 알고리즘을 이용한 연구결과 4건을 미국-캐나다 병리학회(United states and Canadian Academy of pathology, USCAP 2021)에서 발표한다고 밝혔다.

세계 최대 규모의 병리학회인 USCAP는 13일부터 18일까지 온라인으로 개최되며, 딥바이오는 17~18일(현지시간)에 걸쳐 △전립선암환자의 생존 분석 △경요도 절제술(TURP)에서 종양 유무진단 △경요도 방광 종양 절제술(TURB)에서 종양 유무진단 △요세포암 분석 등의 연구결과를 발표한다.

먼저, 딥바이오는 전립선암의 예후분석에 사용되는 글리슨등급(Gleason grading system)을 이용해 전립선암 환자에서 암의 재발 시간을 예측했다. 구체적으로 딥바이오는 종양학 관련 최대 데이터베이스인 TCGA(The Cancer Genome Atlas)에서 얻은 전립선암 절제 조직샘플 이미지를 자체 개발한 AI 알고리즘으로 분석해 전립선암 환자의 남은 수명을 예측할 수 있었다(제목: Survival Analysis Using Cancer and Gleason Pattern Area Ratios Obtained With Deep Learning-Based AI).

다음으로 딥바이오는 기존 전립선 바늘생검(prostate needle biopsies) 데이터로 학습된 DNN(deep neural networks) 모델을 개량한 후 경요도전립절제술(TURP) 조직 이미지를 분석해 암의 유무를 판단했다. 딥바이오는 개선된 알고리즘으로 565개의 샘플분석을 진행한 결과 94.5%의 민감도와 94.3%의 특이도를 얻을 수 있었다. 기존 검사법이 97.8%의 민감도와 46.9%의 낮은 특이도를 보이는 문제점을 개선했다는 설명이다(제목: Fine Tuning of Deep Neural Networks(DNN) Trained on Prostate Needle Biopsies to Diagnose Transurethral Resection of Prostate Images).

▲경요도 전립선 절제 슬라이드(TURP)를 진단한 이미지 (딥바이오 발표자료 참조)

또, 딥바이오는 경요도 방광암 절제술(TURB) 조직 슬라이드를 분석해 암세포 유무를 분석했다. 딥바이오는 1458개의 슬라이드를 분석해 증식성 병변(proliferative lesion)과 종양에 대해 각각 0.972과 0.928의 AUC(area under ROC curve) 값을 얻었다. AUC는 0~1의 범위를 가지며, 예측이 100% 정확할 경우 1의 값을 가진다. 특히, 이 결과는 각 병변 영역에 세부적인 위치표시정보 없이, 슬라이드 단위의 분석만으로 학습시켜 의미가 있다는 설명이다(제목: Automated Classification of Transurethral Resection of Bladder(TURB) Slides Using Deep Weakly Supervised Learning).

마지막으로, 딥바이오는 인공지능 기반 세포병리 분석 결과도 발표한다. 딥바이오는 요세포 슬라이드(urine cytology glass slides)를 머신러닝시키고, 병리학자의 실제분석(ground truth)와 비교한 결과 민감도 87.9%, 특이도 61.7%의 결과를 얻었다. 개선의 여지는 있지만 세부적인 병변영역 위치정보 없이도 이상세포(abnormal cell)를 감지해냈다는 설명이다(제목: Automated Detection of Atypical Cells in Urine Cytology Using Deep anomaly detection).

김선우 딥바이오 대표는 “우리는 지속적으로 USCAP 학회에 참가해 연구 결과와 제품을 소개하고 글로벌 네트워크 확장에 힘쓰고 있다”며 “앞으로도 지속적인 연구개발을 통해 정밀의료에 기반한 차세대 진단 및 치료 바이오마커 개발에 노력할 것”이라고 말했다.

▲경요도 전립선 절제 슬라이드(TURP)를 진단한 이미지 (딥바이오 발표자료)