일본산업뉴스요약

AI로 암세포 영상 판정
신슈(信州)대학과 오사카대학 -- 병리의사 부족을 보완

수술을 통해 절제한 조직 안에 암이 어느 정도 퍼져 있는가를 조사하는 병리진단을 인공지능(AI)를 사용하여 신속화하려는 연구가 진행되고 있다. 조직의 현미경 영상을 AI로 해석하여 암이 강하게 의심되는 세포를 찾아내고, 병리의(pathologist)가 집중적으로 조사함으로써 진단의 효율을 높인다. 병리의의 부족이 전국적으로 우려되는 상황에서 AI를 활용하여 이를 해소하고자 한다.

신슈대학 의학부 야마모토 교수 등은 도교의과대학 등과 공동으로 유방암　수술을 받은 환자의 조직 현미경 영상에서 암세포를 찾아내는 AI를 개발했다. 암세포는 핵의 크기나 모양이 정상세포와 다르기 때문에 병리의는 그것을 단서로 암세포를 판별한다. 연구팀은 유방암 수술을 받은 환자 175명의 조직 현미경 영상을 통해 암세포에서 정상세포에 이르기까지 악성 정도가 다른 세포 200만 개를 추출했다. 이 중 98%의 세포로부터 얻은 핵의 크기, 모양 등의 데이터를 AI에 입력하여 유방암 세포의 특징을 학습. 남은 2%의 세포의 악성 정도를 판정했다.

이 작업을 약 100회 반복한 결과, 암세포인지 아닌지, 만약 암일 경우 악성 정도는 어느 정도인지를 96%의 정밀도로 판정할 수 있었다. 2018년까지 기술을 확립하고 임상을 통한 검증으로 연결하겠다는 생각이다.

한편, 오사카 대학의 미야케 준(三宅淳) 교수 등은 암세포에 대한 판별 자체를 AI가 만들어내는 「심층학습」을 이용했다. 샬레 안에서 배양한 정상세포와 다양한 암세포의 영상을 1000장씩 AI에 입력하여 암세포의 특징을 학습시켰다. 다른 배양세포의 영상 100장을 해석시킨 결과 암세포와 정상세포를 85%의 확률로 정확하게 식별했다.

환자에게서 떼어낸 조직의 병리진단은 수술의 절제 범위를 확정하거나 향후의 치료방법을 정하는데 도움이 된다. 그러나 일본에서는 병리의가 부족하고, 실시할 수 있는 병원은 한정되어 있다. 일본병리학회에 의하면 전문의는 약 2000명. 필요한 병리진단을 실시하기 위해서는 약 1000명 정도 부족하다고 한다.

최근에는 병원과 병원을 통신기술로 연결하여, 조직의 현미경 영상을 보내 원격으로 병리진단을 받는 시스템도 시작되었다. 처음에 AI로 영상을 해석하여 암으로 의심되는 세포를 찾아내면, 병리의가 이를 중점적으로 관찰할 수 있기 때문에 진단속도가 빨라질 것으로 보인다.

단,「현재의 숫자로는 정밀도가 불충분」하다고 야마모토 교수는 지적한다. 병리진단에서 암세포를 발견하지 못하면 재발로 직결된다. 실수를 막기 위해 AI와 병리의 모두 앞으로 학습할 데이터를 크게 늘려 정밀도를 향상시킨다.

현재 AI는 어디까지나 병리의를 보좌하는 역할이다. 그러나 앞으로는 의사에게는 불가능한 판단을 할 수 있을 것이라고 연구자들은 기대하고 있다. 기대 중 하나는 보다 정밀도가 높은 진단이다. 신슈대학의 야마모토 교수 등은 AI의 해석을 통해 암세포가 근처에 있는지 없는지에 따라 정상세포의 핵의 모양도 변화한다는 사실을 발견했다. 「정상세포를 관찰하는 것만으로 근처에 암이 있는지 없는지를 90%의 정밀도로 판별할 수 있다」고 한다. 병리의가 알아챌 수 없는 미묘한 차이도 AI라면 쉽게 발견할 수 있고, 그러한 정보가 추가됨으로써 진단의 정밀도를 향상시킬 수 있는 가능성이 생긴다.

야마모토 교수는「앞으로는 치료 효과를 예측하는 AI의 개발로 연결시키고 싶다」고 말한다. 절제한 암 조직의 영상에 향후의 검사나 치료, 암의 진행 데이터 등의 의료정보를 더하여 학습시킨다. 수집된 빅데이터를 학습한다면 항암제의 효과나 환자의 예후를 사전에 어느 정도 예측하는 것이 가능해 질지도 모른다.

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