바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 서윤석 기자

[ASCO2021] AI 병리진단 ‘뷰노메드 패스랩™’..조직분류·세포검출 2가지 딥러닝 모델로 간암환자 생존기간 연관 인자 확인

뷰노(Vuno)는 7일 인공지능(AI) 기반 병리연구 플랫폼 ‘뷰노메드 패스랩™(VUNO Med®-PathLab™)’을 이용한 연구 결과를 미국 임상종양학회(ASCO) 포스터 세션을 통해 발표한다고 밝혔다.

뷰노메드 패스랩은 조직 슬라이드를 분석해 악성 세포, 림프구, 점액, 정상 조직 등으로 분할하는 딥러닝 모델과 세포를 탐지 및 분류하는 딥러닝 모델을 이용해 조직 병리영상을 객관적이고 정교하게 분석하는 기능을 제공한다.

발표에 따르면 뷰노는 간암환자 351명의 조직 슬라이드를 뷰노메드 패스랩™을 이용해 분석했다.

그 결과 림프구로 구분된 영역별 세포 밀도(Cell Density per Lymphocyte Segmented Area, CDpLA)가 간암 환자의 생존기간을 예측하는 주요변수로 확인됐다. 구체적으로 CDpLA가 높을수록 간암 환자의 전체 생존기간(median overall survival)과 면역 활성화 관련 유전자 발현이 증가했다.

정규환 뷰노 CTO는 "이번 연구는 인공지능 기술로 디지털 병리 영상을 조직 단위뿐 아니라 세포 단위까지 정량화함으로써 간암의 예후 예측에 중요한 인자를 밝혔다는 점에서 의미를 가진다"며 "이러한 기술을 통합해 환자별 예후 및 치료 반응 예측을 통한 정밀 의료 솔루션 개발을 진행할 계획"이라고 말했다.