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최첨단 AI 기술, 보이지 않는 암을 찾아내다 -

인공지능(AI)은 우리의 삶의 방식에 혁명을 일으키고 있으며, 이제 암과 싸우는 방식도 바꿀 예정이다. 캘리포니아 대학교 샌프란시스코(UCSF)와 미시간 대학교가 주도한 연구는 최근 수술 중 숨겨진 뇌종양 세포를 감지하는 획기적인 새로운 AI 도구를 공개하여 환자에게 더 효과적인 치료법과 더 나은 결과를 가져올 수 있다고 밝혔다.

뇌종양은 치료하기 매우 어렵고 생존율도 크게 향상되지 않았지만, 이제 이 새로운 AI 기술로 판도를 바꿀 수 있다.

이 AI 개발이 암 치료에 어떻게 혁신을 가져올 수 있는지 자세히 알아보자.

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뇌종양 발생률 -

미국에서만 매년 약 80,000건의 새로운 원발성 뇌종양 사례가 진단되며, 이는 전체 암의 1.4%를 차지한다. 이러한 종양의 약 36%는 악성 종양이다.

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뇌종양의 유형 -

원발성 뇌종양에는 100가지 이상의 뚜렷한 유형이 있지만, 교모세포종, 수막종, 뇌하수체 선종이 가장 자주 진단된다.

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가장 흔하다 -

성인에게 가장 흔한 뇌종양 유형인 교모세포종은 뇌나 척수 내에서 발생하는 비정상적인 세포 덩어리이다.

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개입 -

대부분의 신경교종 환자에게 수술은 첫 번째 치료 방법이다. 외과의사들은 종양을 완전히 제거하기 위해 노력하지만, 특히 종양이 뇌의 섬세하거나 접근하기 어려운 부위에 위치한 경우에는 이 작업이 어려울 수 있다.

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섬세한 절차 -

두피 절개를 포함한 외과적 개입은 뇌, 척수 및 말초 신경에 영향을 미치는 질환을 치료하기 위해 수행된다.

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혁신적인 수술 -

뇌 수술은 건강한 조직을 보호하고 환자의 회복을 극대화하기 위해 정밀함과 끊임없는 혁신을 요구한다.

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최대의 정밀도 -

외과의사는 신경 영상 및 뇌 매핑과 같은 특수 기술을 사용하여 수술 개입을 안내한다. 뇌 매핑은 중요한 기능을 담당하는 뇌 영역을 구분하여 외과의사가 중요한 뇌 영역의 손상을 피할 수 있도록 한다.

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남은 세포 -

세심한 수술 기법을 사용하더라도 일부 암세포는 남아있을 수 있다. 뇌종양의 경우 잔여 조직이 빠르게 재성장할 수 있기때문에 완전한 제거가 가장 중요하다.

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치료의 문제 -

다른 암보다 뇌종양은 환자의 신체적, 인지적, 심리적 안녕에 치명적이고 장기적인 영향을 미친다. 다른 암 치료에 상당한 진전이 있었음에도 불구하고 뇌암 생존율의 진전은 제한적이었다.

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잔류 종양의 위험 -

소량의 잔여 종양도 삶의 질을 크게 떨어뜨리고 생존 기간을 단축시키며 의료 시스템에 큰 부담을 준다. 안타깝게도 지난 20년 동안 잔여 종양 발생률은 개선되지 않았으며, 교정 수술과 수술 후 치료는 미국에서만 매년 10억 달러 이상의 비용이 든다.

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인공지능 혁명 -

하지만 AI의 도움으로 연구자들은 이러한 현실을 바꿀 수 있기를 희망한다. 2024년 11월에 발표된 연구에서 새로운 AI 기반 진단 시스템이 "종양을 식별하는 능력을 향상시키고 추가 종양을 제거하여 생존율을 향상시킬 수 있다"고 숀 허비-점퍼 박사는 설명한다.

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실시간 감지 -

이 새로운 시스템, 패스트글리오마(FastGlioma)는 수술 중 뇌종양 침윤을 실시간으로 감지하도록 설계된 오픈 소스 인공지능 기반 시스템이다.

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보이지 않는 조직 -

연구에 따르면, 이 시스템은 육안으로 보이지 않는 암 조직을 식별할 수 있어 외과의사들이 즉시 제거하거나 수술 후 치료로 표적을 삼을 수 있다.

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인상적인 속도 -

연구자들은 11,000개 이상의 종양 표본과 400만 개의 현미경 이미지를 기반으로 훈련된 이 시스템이 단 10초 만에 건강한 세포와 암세포를 구별할 수 있다고 말한다.

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의료 모델 -

GPT-4와 같은 기초 모델과 마찬가지로 의료용 AI 모델도 대규모 데이터로 학습하고 다양한 임상 작업에 적응할 수 있다.

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자기 학습 -

패스트글리오마는 이 접근 방식을 활용하여 최소한의 지도 학습으로 환자 인구 통계, 의료 시스템 및 세계보건기구(WHO) 뇌종양 분류 전반을 일반화한다.

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어떻게 작동하나? -

수술 중 외과의사는 종양 가장자리에서 작은 조직 샘플을 채취한다. 휴대용 SRH 영상 시스템이라는 특수 기계가 수술실에서 조직 샘플의 사진을 촬영한다. 기술자는 간단한 터치스크린으로 이 기계를 쉽게 작동할 수 있다.

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실용적인 사진 -

조직 샘플을 특수 슬라이드에 올려 SRH 이미저라는 기계에 넣는다. 이 기계는 특별한 준비 없이 현미경으로 조직의 사진을 빠르게 촬영한다. 즉, 이 과정에서 조직이 손상되지 않는다.

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분해 -

SRH 기계는 조직 샘플의 사진을 촬영하여 작은 패치로 나눈다. 픽셀화된 사진처럼 작은 정사각형으로 나뉜 주요 사진을 상상해 보라. 각 정사각형은 작은 이미지이다.

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점수 체계 -

각 패치는 암세포가 포함될 가능성에 따라 검사되고 점수가 매겨진다. 종양이 더 많이 나타나는 패치는 더 높은 점수를 받는다. AI 시스템은 수백만 개의 다른 이미지를 학습하여 이러한 이미지를 연구하고 패턴을 파악함으로써 암세포를 인식하는 데 더 능숙해진다. 이를 통해 조직 조각에 더 정확한 점수를 부여한다.

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열 지도 -

조직 샘플을 촬영하여 작은 조각으로 나눈 후 AI 시스템이 이미지를 재구성한다. 결과 이미지는 히트맵과 유사하게 암 가능성이 있는 영역을 강조 표시한다. 이를 통해 의사는 잠재적인 종양 영역을 신속하게 식별할 수 있다.

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잠재적 종양 식별 -

색상으로 구분된 이미지는 종양의 침윤 수준을 보여준다. AI 모델은 전체 이미지를 분석하여 0에서 1 사이의 점수를 부여한다. 여기서 0은 낮은 침윤, 1은 높은 침윤이다. 이 점수는 전문의가 종양 침윤을 분류하는 데 사용하는 카테고리와 일치한다.

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희망적인 전망 -

연구에 따르면 이러한 숨겨진 암세포를 식별함으로써 이 기술이 더 공격적인 종양의 재발을 방지하고 덜 공격적인 종양을 완전히 제거하는 데 도움이 될 수 있다고 한다.

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긍정적인 비율 -

이 연구에서 신경외과 의사들은 220명의 환자 조직 샘플을 분석했다. 연구진은 남아 있는 암세포를 식별하는 데 패스트글리오마의 에러는 3.8%에 불과했고, 기존 방법의 오진률은 24%라는 사실을 발견했다.

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혁신적인 -

오픈 소스로 UCSF의 특허를 받은 이 도구는 아직 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받지 못했다. 그러나 연구자들은 낙관적이다. 공동 저자인 토드 홀런 박사는 "패스트글리오마는 신경교종 환자의 치료를 개선하여 신경외과에 혁명을 일으킬 수 있습니다."라고 말했다.

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풍부한 응용 가능성 -

연구자들이 입증한 바와 같이, 이 기술은 현재 종양 감지 방법보다 더 빠르고 정확하다. 연구진은 이 기술이 어린이와 성인 모두의 다른 유형의 뇌종양을 진단하는 데 사용될 수 있다고 믿으며 잠재적인 응용 가능성을 구상하고 있다.

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다른 유형의 암 치료 -

연구자들은 이 도구가 빠르고 저렴할 뿐만 아니라 다른 종양 세포도 정확하게 식별할 수 있다고 믿는다. 연구진은 유방암, 폐암, 전립선암, 두경부암을 포함해 더 넓은 범위에서 이 시스템을 테스트할 계획이다.

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기타 인공지능의 발전 -

AI는 교모세포종 환자의 MRI 해석에도 사용된다. 새로운 모델은 특히 불확실한 경우 실제 종양 성장과 위양성을 구별할 수 있으며, 이는 2022년 9월 신경종양학 저널에 보고되었다.

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기타 인공지능의 발전 -

또 다른 인공지능 모델은 수술 중 암성 및 비암성 뇌 조직을 실시간으로 식별할 수 있는 기능을 제공한다. 바이오메디컬 옵틱스 익스프레스 2023년 1월호에 자세히 설명된 이 모델은 광학 결합 단층 촬영이라는 특수 영상 기법을 통해 빛과 조직 질감에 대한 정보를 활용한다.

출처: (Health Tech World) (Cleveland Clinic) (Mayo Clinic) (EndBrainCancer.org) (BrainTumor.org) (Nature.com)

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최첨단 AI 기술, 보이지 않는 암을 찾아내다 -

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뇌종양 발생률 -

미국에서만 매년 약 80,000건의 새로운 원발성 뇌종양 사례가 진단되며, 이는 전체 암의 1.4%를 차지한다. 이러한 종양의 약 36%는 악성 종양이다.

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뇌종양의 유형 -

원발성 뇌종양에는 100가지 이상의 뚜렷한 유형이 있지만, 교모세포종, 수막종, 뇌하수체 선종이 가장 자주 진단된다.

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