딥바이오는 김정열 고대구로병원 병리과 교수 연구팀과 공동 개발한 인공지능(AI) 모델이 유전자 검사 없이 H&E 염색 병리 슬라이드만으로 유방암 재발 위험을 예측할 수 있음을 입증했다고 20일 밝혔다.
연구팀은 초기 유방암 환자 125명의 병리 슬라이드를 분석해 재발 위험을 저·중·고로 분류하는 딥러닝 모델을 구축했다. 그 결과 유전자 발현검사(Oncotype DX)와 패치단위에서 87.75%의 일치율, 고위험군에서 91.2%의 예측 정확도를 기록했다. 조직학적 등급과 상관계수 0.61의 높은 상관성을 보였다.
김정열 교수는 “AI가 병리 슬라이드만으로 유전자 검사 결과를 근사할 수 있다는 점은 정밀의료의 접근성을 한층 높이는 의미 있는 성과”라며 “임상 현장에서 신속하고 경제적인 예후 예측이 가능해지면 환자 맞춤 치료 결정에 실질적인 도움이 될 것”이라고 말했다.
김선우 딥바이오 대표는 “이번 연구는 AI 병리 기술이 실제 임상 의사결정에 기여할 수 있음을 보여준 사례”라며 “유방암을 비롯한 다양한 암종으로 연구를 확대해 정밀의료 혁신을 선도하겠다”고 전했다.
이 연구는 네이처 사이언티픽 리포츠(Nature Scientific Reports) 10월 8일자에 게재됐다.
정용철 기자 jungyc@etnews.com
