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정밀의학교실 이주상 교수 연구팀, 암환자 조직 이미지에서 공간전사체 예측 AI 개발
- 의과대학행정실
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- 2024-04-01 오전 11:07:03
이주상 교수 (정밀의학교실)
최근 항암 정밀의료 분야에서는 조직의 공간 정보를 보존하며 유전자 발현을 측정할 수 있는 공간전사체 (spatial transcriptomics) 기술이 큰 주목을 받고 있다. 이 기술은 암 조직의 복잡한 환경을 더 잘 이해할 수 있는 가능성을 열어주지만, 높은 비용으로 인해 아직 널리 활용되지 못하고 있는 실정이다. 한편, 디지털 병리학의 발전으로 조직 이미지 접근성은 대폭 향상되었으며, 이를 통해 공간전사체 정보를 예측하려는 시도가 증가하고 있다.
본 연구팀은 조직 이미지 내에 존재하는 다양한 해상도의 정보가 서로 다른 생물학적 정보를 담고 있다는 점에 주목했다. 이에 따라, 다양한 해상도의 정보를 통합적으로 활용하는 새로운 AI 모델을 개발하여 공간전사체 예측의 정확도를 크게 향상시켰다. 연구팀이 개발한 모델은 유방암 환자와 피부암 환자에 적용했을 때, Pearson 상관계수를 기준으로 평균 0.3 이상의 성능을 보여 평균 0.2의 성능을 보이는 기존의 다른 방법들에 비해 훨씬 정확한 예측이 가능하다.
이 연구는 AI를 활용하여 공간전사체 정보를 보다 정확하게 예측할 수 있는 기반을 마련했다. 특히, 고비용의 장벽을 넘어서 디지털 병리 이미지를 통해 공간전사체 정보를 추출할 수 있는 방법을 제시함으로써, 항암 정밀의료에서의 광범위한 활용이 기대된다. 이러한 접근 방식은 암 환자의 정밀 치료 계획 수립에 있어 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.
본 연구는 삼성미래기술육성 사업의 지원을 받아 수행되었으며, 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 분야 최고 학회 중 하나인 CVPR 2024 (h-index: 422)에 게재가 승인되어 그 우수성을 인정받았다. 인공지능학과 정영민 (석박통합과정) 학생이 제1저자로 참여하였으며, 의과대학 의료 인공지능 전공 하지훈 (석박통합과정), 정밀의학 전공 임경찬 (박사과정) 학생이 공동 저자로 참여하였다. 연구팀은 본 AI 모델을 바탕으로, 합성치사 개념을 활용한 암환자의 정밀치료를 위한 후속 연구를 진행 중이다. 이러한 연구 활동은 항암 정밀의료 분야에 새로운 방향을 제시하며, 앞으로의 암 치료법 개발에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.