"딥 러닝 등 인공지능 발전이 병리진단 분야 발전 가속화"

AI가 표적 치료제 임상 결과, 보다 정확히 예측해 맞춤 치료 제공
김선 목암연구소장, mRNA 기반 치료제 중점 둔 녹십자 R&D 현황도 공개

최성훈 기자 (csh@medipana.com)2022-11-21 06:00

[메디파나뉴스 = 최성훈 기자] 최근 인공지능(AI)의 발전이 병리진단 분야의 발전을 가속화 할 것이란 전망이 나왔다.

AI 알고리즘 중 하나인 딥 러닝을 통해 정확한 병리학적 진단과 새로운 병리학적 바이오마커 개발에 적용될 수 있다는 이유에서다. 

김석휘 아주대병원 병리과 교수는 지나 18일 GC녹십자R&D센터에서 열린 GC녹십자의료재단 창립 40주년 기념 심포지엄에 연자로 나와 '인공지능 기반 조직 병리 진단'을 주제로 발표했다.  

김 교수에 따르면 딥 러닝은 대규모의 데이터에서 계층적 특징을 학습하는 여러 머신러닝 AI 알고리즘 중 하나다. 

딥 러닝은 기존의 머신러닝 알고리즘과 달리 훈련 과정에서 데이터 기반 기능 추출이 가능하며 계층적 특징을 학습할 수 있는 '다중계층신경망(multi-layered neural network)' 구조로 구성된다. 

현재 딥 러닝 알고리즘은 정확한 병리학적 진단과 새로운 병리학적 바이오마커의 개발을 위해 활용되고 있는 기술이다. 

그러면서 김 교수는 병리학적 진단을 위한 AI 적용은 세 가지 범주로 세분화할 수 있다고 밝혔다. 

김 교수가 제시한 병리진단 적용 사례는 ▲림프절의 미세한 전이 종양 세포와 같이 잠재적 위험성을 지닌 병변의 정확한 검출 ▲정상적인 상피 조직을 모방한 고분화 암종의 진단 및 육종암의 병리학적 하위형식화(subtyping)을 포함, 잠재적 위험성을 지닌 조직학적 소견의 정확한 진단 ▲HER2 및 PD-L1과 같은 표적 치료의 표준 바이오마커로 사용되는 면역조직화학적 마커의 점수에 대한 정확한 결정 등이다. 

즉, AI의 보조로 표적 치료제의 임상 결과를 보다 정확하게 예측할 수 있을 뿐만 아니라 병리학자들 간의 해석 불일치를 줄일 수 있다는 것.

또 김 교수는 "AI를 사용해 조직학적 및 면역조직화학적 염색 이미지에서 새로운 바이오마커를 개발하기 위한 여러 접근법이 수행되고 있다"고 전했다. 

아울러 그는 "조직침투림프구(TIL)의 분포 등 종양 미세환경에 대한 AI 보조 분석은 면역관문억제제의 치료 예후와 관련이 있는 것으로 나타나 바이오마커로서의 가치를 지닐 것"이라고 말했다. 

이와 함께 김 선 목암생명과학연구소장은 AI를 통해 mRNA 기반 치료제에 중점을 둔 목암연구소의 R&D 현황을 공개했다.  

그러면서 그는 ‘멀티오믹스 바이오마커 발굴을 위한 인공지능 및 머신러닝’을 주제로 멀티오믹스 기반 바이오마커 발굴에 있어 새로운 계산법을 소개했다. 

해당 연구는 '포스트게놈 다부처 유전체사업(Korea Post Genome Project)'의 일환으로 자금 지원을 받은 8개의 한국 연구 단체로 구성된 단일팀에 의해 개발됐다. 

김 소장은 "해당 팀은 8년 동안 80개 이상의 계산법을 개발했다"며 "유전자 돌연변이 검출을 위한 새로운 AI 기반 방법, 유전자 복제변이를 위한 새로운 패턴 기반 방법, 마이크로RNA 타겟 규칙 식별을 위한 전산 해석, 유전자 가위(CRISPR-Cpf1) 활동 예측을 위한 새로운 AI 기반 방법 등의 연구 활동들은 최고 수준의 국제 학술지에 발표, 인용되고 있다"고 설명했다.  
 

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