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[이데일리 김국배 기자] 서울대학교 공과대학은 권성훈 전기정보공학부 권성훈 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술로 차세대 암 진단 지표를 개발했다고 21일 밝혔다.
이번 연구에는 권 교수와 문경철·박정환 서울의대 교수가 참여했다. 이들은 암 조직상에서 암세포 모양 뿐 아니라 세포 간 상호작용을 나타낼 수 있는 암세포 네트워크를 제작하고, 세포 간 상호작용 학습·해석이 가능한 그래프 딥러닝 기술을 개발했다.
특히 해석 가능한 그래프 딥러닝 기술을 제안해 환자 생존률에 영향을 미치는 암 미세 환경을 규명해 실제 의료진에게 도움을 줬다는 설명이다. 서울대병원과 협업해 암 환자의 생존율을 예측하는 AI를 만든 것이다. 연구팀은 “AI를 해석해 암 조직 내 혈관 형성과 암 세포, 면역 세포 간 관계성이 생존율 진단 지표가 될 수 있음을 밝힐 수 있었다”고 설명했다.
기존 딥러닝 기술은 단순히 국소적인 암세포의 모양만을 학습하고 판단하기 때문에 암의 미세 환경을 반영하지 못해 의료진이 암 조직을 진단하는 방식과 괴리가 존재했다. 과학기술정보통신부 기초연구사업(리더연구)의 일환으로 진행된 이번 연구는 세계적 권위의 국제학술지인 네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)에 지난 19일 게재됐다.
논문의 제1저자로 공동연구를 진행한 서울대 보라매병원 박정환, 오소희 교수는 “의료진이 해석 가능한 딥러닝 모델이 이전에도 제시된 바 있지만 복잡한 세포 간의 상호작용을 반영해 진단 지표를 제안한 연구는 이번 연구가 처음”이라며 “세포 간 상호작용과 같은 암 미세환경은 암의 위험도 판단에 중요한 역할을 하는데, 이를 제시할 수 있는 본 모델은 새로운 진단 지표 발굴에 한 획을 그을 수 있을 것”이라고 기대했다.
