서울대 연구진이 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 적용해 새로운 암 진단 지표를 발견했다.

 서울대는 권성훈 전기정보공학부 교수와 문경철·박정환 의대 교수 공동 연구팀이 암 조직의 이미지를 '암세포 네트워크'로 표현하고, 의료진이 해석할 수 있는 형태의 진단 지표를 제공하는 딥러닝 기술을 개발했다고 22일 전했다.

 최근 암 치료 방법으로는 면역 치료제 투여가 주목받고 있는데, 면역 치료제는 암 조직 내부의 세포 간 상호작용인 '암 미세환경'에 따라 치료 성공 여부가 결정된다. 이 때문에 최근 의료 현장에서는 암 미세환경 자체가 새로운 암 진단 지표로 활용되고 있다.

 문제는 암 미세환경 정보를 의료진이 진단지표로 활용하기 위해선 대량의 데이터에 기반한 검증이 필요하다는 점이다. 이를 위해 AI 딥러닝 기술이 도입되기도 했지만, 지금까지는 AI가 국소적인 암세포의 모양만을 학습·판단할 수 있고 의료진이 현장에서 해석 가능한 데이터를 제공하지 못해 큰 도움이 되지 못했다.

 이런 한계를 이번 연구로 극복하게 됐다는 게 연구진의 설명이다.

 연구진은 "암 환자의 생존율을 예측하는 AI를 만들어 이를 해석한 결과, 암 조직 내 혈관 형성과 암세포·면역 세포 간의 관계가 생존율을 진단하는 지표가 될 수 있음을 입증할 수 있었다"고 밝혔다.

 그러면서 "본 연구에서 개발된 암세포 네트워크 제작 방식과 그래프 딥러닝 기술은 암 조직뿐 아니라 MRI, 엑스선 등 어떤 의료 영상 데이터에도 적용 가능한 획기적인 방식"이라고 평가했다.

 연구 결과는 국제학술지인 '네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)'에 게재됐다.