딥바이오, 美암연구학회에서 AI 기반 암 진단 및 예후·예측 연구 성과 공개

전립선·유방암 관련 딥러닝 활용 연구 결과 5건 발표

[아시아경제 이관주 기자] 딥바이오는 이달 8~13일(현지시간) 미국 뉴올리언스에서 진행되는 2022 미국암연구학회 연례학술대회(AACR)에서 암 진단 및 예후 예측 관련 자사의 딥러닝 연구 5건을 온라인 세션에서 소개했다고 11일 밝혔다.

올해 AACR에서 채택한 딥바이오의 초록은 ▲다양한 암종에 적용할 수 있는 공통 생존 분석 모델 개발 ▲유방암 환자의 생존 분석 관련 연구 2건 ▲동결절편 검체의 전립선암 분석 진단 연구 ▲전립선암 병변의 유전자 변이 연관 분석 연구 등이다.

딥바이오는 특히 다양한 암종에 적용 가능한 공통 생존 분석 딥러닝 모델 연구 결과를 소개했다. 이번 연구에서는 췌장암 환자 데이터로 학습한 모델이 직장암 및 유방암 환자의 예후까지 준수한 수준으로 예측했으며, 다양한 선암종의 예후 예측에 활용될 수 있는 공통적인 조직학적 특징이 존재함을 확인했다. 또 암 병리 이미지 분석 모델을 통해 재발 고위험군과 저위험군을 분류한 연구는 조기 유방암 환자의 항암화학 치료의 필요 여부를 예측하는 분자진단검사의 스크리닝 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 제시했다.

전립선암 분야에서도 업데이트 된 연구 결과를 공유했다. 기존 보유하고 있던 전립선암 중증도 진단 인공지능을 활용해 전립선암 침생검 병리 이미지에 이어 동결절편 조직 이미지를 분석했을 때 성능을 확인하기 위한 연구를 진행했다. 그 결과, 해당 모델은 동결절편 조직 내 전립선암의 중증도를 98%의 민감도로 감지했으며, 중증도가 높은 케이스들을 99%의 높은 정확도로 선별한 것으로 나타났다고 회사 측은 설명했다.

김선우 딥바이오 대표는 “이번 AACR에서 딥러닝 기반 암 진단 및 예후 예측 관련 최초 연구 및 유의미한 성과를 공유함에 따라 자사 기술의 국제적 근거를 마련하는 기회가 됐다”며 “이러한 임상적 근거를 기반으로 국내외 병원 및 연구소, 병리 플랫폼 업체들과 협력 관계를 확장해 나가며 디지털 병리를 선도하는 기업으로 자리매김하겠다”고 말했다.

이관주 기자 leekj5@asiae.co.kr