[이뉴스투데이 이승준 기자] 인공지능(AI) 기반 디지털 병리 전문 기업 딥바이오는 오는 22일부터 27일까지 미국 보스턴 컨벤션 센터에서 열리는 제114회 미국·캐나다 병리학회(USCAP) 연례회의에 참가해 최신 연구 성과를 발표한다고 4일 밝혔다.
딥바이오는 이번 연례회의에서 에이비온의 신약 개발 및 임상에 적용 중인 자사의 면역조직화학염색(IHC) 솔루션 관련 연구 결과를 포함해 전립선, 유방암, 폐암 등 다양한 암종에 대한 AI 기반 병리 진단 연구 결과를 선보일 예정이다.
먼저 딥바이오는 플랫폼 발표를 통해 ‘전립선 진단을 위한 AI 확장: 암에서 비정형 대형 선세포 증식까지’라는 주제로 전립선 조직 내 비정형 대형 선세포 증식을 자사의 전립선암 알고리즘으로 분석해 전립선 진단에서 비정형 대선 증식(atypical large glandular proliferation)을 식별하기 위한 인공지능(AI)의 적용을 통해 심층적인 병리학 분석을 향상시키는 방향을 모색한다.
비정형대선 증식은 전립선 조직에서 발견되는 비정상적인 선(gland) 증식으로, 양성 병변과 악성 병변의 경계에 위치한 병리학적 소견이다. 이 같은 병변의 정확한 식별은 임상적 결정에 중요한 역할을 하지만, 전통적인 현미경 분석만으로는 한계가 있을 수 있다.
따라서 딥바이오와 같이 인공지능을 활용한 디지털 병리학은 이러한 진단격차를 최소화하고, 딥러닝 알고리즘을 활용해 대량의 병리 이미지 분석을 가능케 함으로써 비정형 대선 증식과 같은 미세한 변화를 감지하고 분류할 수 있게 되는 것이다.
또 딥바이오는 ‘핵 정보 활용을 통한 유방 병변 분류 성능 향상’이라는 주제로 자사의 AI 모델이 유방 병변을 보다 정확하게 분류할 수 있도록 핵 정보를 활용하는 방법을 제시한다.
병리학전문의가 현미경 검사를 통해 유방암 진단을 실시할 경우, 유방암 병변에서 침윤성 유관암(IDC)과 비침윤성 상피내암(DCIS)이 혼합되는 패턴을 보이기도 한다. 육안으로 침습성 유방암의 크기와 비율을 측정하고 그에 따른 예후를 예측하는 데 어려움이 있는 것도 이 때문이다. 따라서 핵 정보를 활용해 유방 병변을 명확히 분할하는 본 연구 결과가 향후 진단 환경에 어떠한 영향을 미칠지 주목되는 바다.
이와 함께 딥바이오는 비소세포폐암의 PD-L1 평가 정확도를 높이고 면역항암제 치료 결정의 정밀성을 향상시키는 데 중점을 둔 ‘비소세포폐암에서 PD-L1 평가를 위한 AI 기반 IHC 종양 세포막 염색 분석’ 연구 결과를 공개할 예정이다.
딥바이오의 면역조직화학염색(IHC) 솔루션은 에이비온과 협력해 AI 기반의 간세포 성장 인자 수용체(c-MET) 면역조직화학 판독 서비스를 제공하고 에이비온의 신약 개발과 임상 연구에 적극 활용되고 있다. 새롭게 발표되는 이번 연구를 통해 딥바이오는 비소세포폐암 표지자인 PD-L1의 발현도를 측정해 면역항암제의 순응도를 정확히 예측하는 솔루션을 선보일 예정이다.
김선우 딥바이오 대표이사는 “USCAP 2025에서 최신 연구 성과를 발표하게 돼 기쁘다”며 “AI를 병리학에 적용해 진단의 정밀도를 높이고 다양한 암 유형에서 환자의 예후 예측을 향상시키는 데 기여하고자 한다”고 말했다.
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