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‘빛(레이저)을 이용한 친환경 조직병리 진단법’을 개발한 연구 결과가 국제 학술지 「빛: 과학과 응용(Light: Science and Application)」(IF=20.6)에 게재됐다. 이 학술지는 세계 3대 학술지로 꼽히는 「네이처(Nature)」의 자매 학술지다.

 

조직병리, 기존 진단법의 한계

조직병리는 조직의 세포와 구조를 분석해, 질병의 원인과 기전을 알아내는 것을 말한다. 일반적으로 조직 생검 등의 방법으로 생체 조직 샘플을 채취한 다음, 이를 현미경으로 관찰하는 방법을 사용한다. 

기존까지의 조직병리 진단법에서는 먼저 생검 등의 방식으로 조직을 떼어낸 다음, 이를 현미경으로 관찰하기 위해 염색 슬라이드를 준비해야 했다. 통상 슬라이드를 준비하는 데만 1~2일 정도가 걸렸으며, 이때마다 조직이 소모된다는 문제가 있었다. 또한, 조직 구조의 시각화를 명확하게 하기 위한 슬라이드 염색에서, 화학약품을 사용하기 때문에 환경오염을 유발한다는 것 또한 단점으로 꼽혔다. 

 

레이저 기술과 인공지능의 결합

가톨릭대학교 서울성모병원 병리과 정찬권 교수와 포스텍 김철홍 교수 연구팀은 ‘광음향 조직 영상(Photoacoustic Histology, PAH)’ 기술을 활용해 보다 빠르고 친환경적인 조직검사 시스템을 개발했다. PAH는 빛(레이저)을 쏘아 생체분자가 만들어내는 초음파 신호를 감지함으로써 이미지를 생성하는 기술이다. 연구팀은 이 기술을 활용해 간암 조직 진단에 접목시켰다. 

PAH는 ‘가상 염색’을 통해 실제와 동일한 병리 이미지를 생성할 수 있다. 화학약품을 통한 염색, 조직 검체 식별을 위한 라벨링 작업이 필요치 않다는 장점이 있었지만, 이제까지는 병리 의사가 진단을 할 수 있을 만큼의 명확한 이미지를 생성하는 데 한계가 있었다.

연구팀은 PAH에 인공지능 기술을 결합한 딥 러닝 모델을 개발해 이러한 한계를 극복해냈다. 인공지능을 통해 △가상 염색 △분할 △분류 단계를 수행함으로써 조직 영상을 분석하는 방식이다. 

 

전문의 진단 결과와도 일치

연구팀은 실제 간암 조직에서 얻은 PAH에 연구팀이 개발한 딥 러닝 모델을 적용해보았다. 그 결과 딥 러닝 모델은 간암세포 및 정상 간 세포를 98% 정확도로 분석해냈다. 병리과 전문의 3명이 진단한 결과와 비교한 결과에서도, 딥 러닝 모델이 식별한 결과는 100% 일치했다. 이는 실제 현장 적용도 가능하다는 것을 의미한다.

 

진단 정확성 및 환경오염 문제 해결

조직검사는 질환의 정확한 진단부터 그에 맞는 적절한 치료 계획을 세우는 데 매우 중요하다. 간암의 경우, 정확한 진단을 위해 영상 검사, 혈액 검사를 선행한다. 이 결과로 확진이 어려울 경우, 초음파를 보며 가느다란 바늘을 이용해 간 조직을 채취(바늘 생검)한다.

생검으로 채취한 조직을 현미경으로 관찰하기 위해서는, 유리 슬라이드에 조직을 얇게 잘라낸 다음 염색을 하는 과정이 필요했다. 이 과정에서 추가 인력 및 비용이 들어가며, 염색을 위해 화학물질이 사용되므로 환경에도 악영향을 끼쳤다.

만약 슬라이드 제작 과정에서 기구 오염 또는 조직 오염이 발생할 경우, 진단 자체가 잘못될 가능성도 있었다. 진단 목적에 따라 염색법이 달라질 수 있기 때문에, 여러 검사가 필요할 경우 그때마다 슬라이드를 추가 제작해야 한다는 문제도 있었다.

정찬권 교수는 “딥 러닝을 활용한 검사법은 슬라이드 제작에 소요되는 시간과 비용을 줄이고, 염색에 사용되는 헤마톡실린, 에오신, 자이렌, 알콜과 같은 화학물질을 사용하지 않는 친환경 진단법”이라며 “간암 진단 민감도 100%를 달성한 만큼, 다른 암 조직검사 진단에도 적용하기 위한 추가 연구를 지속해 진단 효율성을 향상시킬 것”이라고 설명했다.