딥노이드가 가톨릭대 의정부성모병원, 성빈센트병원과 갑상선 세포 디지털 이미지만으로 BRAF 돌연변이 여부를 예측하는 연구 성과를 달성했다고 10일 밝혔다.
BRAF 돌연변이는 갑상선암에서 진단, 예후 예측, 치료 선택에 중요한 영향을 미친다. 기존 세침흡인세포검사(FNA)는 세포 형태는 평가할 수 있지만, 돌연변이 상태는 직접 확인할 수 없는 한계가 있었다.
연구팀은 인공지능(AI)으로 판독이 까다로운 갑상선 불확정결절을 정교하게 분류하고, 분자검사가 필요한 환자를 선별할 수 있음을 증명했다. 연구팀은 263개의 갑상선 FNA 전체 슬라이드 이미지(WSI)를 활용한 분석에서 연구 결과 예측 정확도(AUROC) 최고 0.784를 기록했다.
딥노이드는 이번 연구가 세포 디지털 이미지만으로도 BRAF 상태를 임상적으로 의미 있게 평가할 가능성을 보여줬다고 강조했다. BRAF 돌연변이는 보통 조직 검사를 거쳐 확인하는 만큼 세포 디지털 이미지만으로 분석하는 것은 난도가 높은 것으로 여겨진다.
이번 연구에는 병리과에서 주로 사용하는 액상세포검사(LBC) 방식인 씬프렙과 이지프렙 장비로 제작한 슬라이드 2종을 모두 활용했다. 특정 표본 제작 환경에 국한되지 않는 AI 모델의 범용성을 입증했다.
이번 연구 초록은 지난달 미국·캐나다 병리학회 연례학술대회 2026(USCAP 2026)에서 공개됐다. 다음 달 홍콩에서 열리는 아시아세포학회연합회(AFCS 2026)에서 구연 발표한다.
딥노이드는 이번 성과를 계기로 병리학 분야로 연구를 확장한다. 회사는 학술대회 발표와 논문 게재 등 다양한 연구 성과를 순차적으로 공개한다. 딥노이드는 대한세포병리학회 후원사로도 참여하고 있다.
최우식 딥노이드 대표는 “이번 연구는 갑상선암 진단 과정에서 AI가 세포 검사 이미지만으로도 분자검사가 필요한 환자를 선별하는 보조 도구의 가능성을 보여줬다”면서 “이를 계기로 병리학 분야로 연구를 확장하고 디지털 병리 기반 AI 솔루션 개발에도 착수하겠다”고 말했다.
송윤섭 기자 sys@etnews.com
