최근 한 연구에서는 의사가 환자의 폐암을 빠르고 정확하게 진단하고 평가하는 데 도움이 되는 최첨단 AI 기반 병리 플랫폼을 소개했습니다. 독일의 쾰른 대학교 의과대학과 쾰른 대학병원 연구팀이 개발한 이 도구는 양성 조직과 암 조직에 대한 완전 자동화된 심층 분석을 제공하여 보다 신속하고 개인화된 치료를 가능하게 합니다.
폐암은 사망률이 높은 것으로 알려져 있지만, 정확한 진단과 맞춤형 치료를 통해 환자의 예후를 개선할 수 있습니다. 전통적으로 종양 전문의는 조직 샘플을 현미경으로 직접 검사하여 암을 드러내는 세포 및 구조적 특성을 파악합니다. 하지만 전문가가 분석하더라도 시간이 많이 걸리고 주관적이며 변수가 많아 오진으로 이어질 수 있습니다.
연구진은 디지털화된 폐 조직 샘플을 자동으로 분석하는 딥러닝 기반 다중 클래스 조직 세분화 플랫폼을 개발했습니다. 이 플랫폼은 암을 선별하고 해당 영역의 세포 세부 정보를 제공합니다.
이 AI 모델은 6개 기관의 대규모 데이터 세트, 총 1,527명의 환자로부터 수집한 4,097개의 주석이 달린 슬라이드를 통해 학습 및 검증되었습니다.
이 연구의 수석 저자인 유리 톨카흐는 “이 알고리즘은 종양 조직, 종양 관련 클래스(예: 종양 간질, 괴사 파편, 뮤신)에서 연골 및 림프 조직에 이르기까지 11가지 조직 유형을 구분할 수 있습니다. 평균 주사위 점수 0.893으로 다양한 클래스의 세분화에 대해 매우 높은 픽셀 단위의 정확도를 보여주었습니다.”
연구진은 쾰른 대학의 고성능 컴퓨팅 클러스터에 12개의 NVIDIA V100 GPU, 병리학 연구소의 AI 서버에 4개의 NVIDIA A100 GPU, 그리고 NVIDIA GeForce RTX 3090 및 NVIDIA RTX 4090 GPU가 장착된 PC 스테이션을 사용했습니다.
이 설정을 통해 전체 슬라이드 이미지를 빠르게 분석할 수 있습니다. 200~2000Mb에 이르는 각 전체 슬라이드 이미지를 분석하는 데 약 1~5분이 소요됩니다.
Tolkach는 ‘우리 연구 그룹의 구성과 네이처 머신 인텔리전스에 게재된 첫 번째 대규모 암 연구는 NVIDIA 학술 보조금 프로그램의 NVIDIA Quadro P6000 GPU 보조금을 통해 가능했습니다.’라고 말했습니다.
이 AI 도구는 또한 세포 환경에서 종양 및 면역 세포의 세부적인 특성을 밝혀낼 수 있습니다. 이를 통해 암이 신체 내에서 어떻게 상호 작용하는지를 알 수 있습니다.
육안으로 볼 수 없는 조직 샘플 내의 미묘한 패턴과 관계를 파악하면 보다 정확하고 효과적인 치료법을 알려주고 특정 암 치료에 대한 환자의 반응에 대한 인사이트를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 연구에 사용된 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.
차세대 폐암 병리학 연구 읽어보기: 진단 및 예후 알고리즘의 개발과 검증.
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