암검진 개선, 종양유전자 특성분석, 약물발견 가속화, 암 감시에 핵심 역할
유전적 돌연변이와 비정상적인 단백질 상호작용 확인해주기 때문
딥러닝 알고리즘, 폐 결절 악성 위험 추정에 우수한 결과 보여
발견 힘든 식도암 초기 징후, 교모세포종 치료 및 유방암 발견 등에 활용 중
암세포의 탄생과 죽음의 메커니즘을 밝히는데 인공지능이 탁월한 능력을 발휘하고 있다.
최근 들어 갈수록 향상되는 인공지능 알고리즘은 진단이 어려운 식도암, 뇌암 등의 조기 발견을 더욱 쉽게 만들고, 유방암, 난소암, 폐암 등 기존에는 치료가 어려웠던 난치암 등의 치료에 획기적인 향상 능력을 보여주고 있다.
지난 5일 자 세계경제포럼 뉴스에 따르면 AI 프로젝트들은 엑스레이 스캔 화면을 보고 있는 의사에게 암 검진의 결과를 개선시키고, 머신러닝은 종양학자들이 환자에 대한 개별화된 암 치료법을 찾는 데 도움을 주고 있다는 것이다.
아울러, 암 치료와 AI 기술을 통합하면 진단의 정확성과 속도를 높이고, 임상 의사결정을 돕고, 더 나은 건강 결과를 얻을 수 있다고 전했다.
AI는 암 검진 개선, 종양 유전자 특성 분석, 약물 발견 가속화, 암 감시에 핵심적인 역할을 할 수 있는데 그 이유는 AI 기반 알고리즘이 맨 앞의 단계에서 이러한 유전적 돌연변이와 비정상적인 단백질 상호작용을 확인해주기 때문이라고 전문가들은 분석했다.
현대 생물 의학 연구도 안전하고 윤리적으로 AI 기술을 진료에 도입하는 데 초점이 맞춰져 있는 것으로 알려져 있다.
폐암 예측과 진단에 AI 적극 활용
지난 5월 18일 북미 방사선학회 뉴스에 따르면 인공지능이 폐암의 악성 결절을 추정하는데 우수한 결과를 제공했다.
폐암은 일반적으로 양성 결절과 악성 결절을 정확하게 구별하는 것이 조기 발견에 매우 중요한데 이것의 판별에 AI 알고리즘이 큰 도움이 됐다는 것이다.
이를 위해 연구진은 미 국립 폐 검진시험(NLST)에서 악성 종양을 포함해 1만 6000여 개의 결절 CT 영상에 대한 알고리즘을 교육했다.
이로써, 딥러닝 알고리즘은 폐 결절 악성 위험 추정에 대해 확립된 기존의 모델을 능가하는 우수한 결과를 제공했으며, 흉부 방사선 전문의 등을 포함한 11명의 임상 의사에 비견할 만한 성과를 거두었다고 연구팀은 주장했다.
네덜란드 라드바우드(Radboud) 대학 진단 영상 분석 그룹의 기란 벤카데시(Kiran V. Venkadeshi) 박사 후보는 “이 알고리즘은 방사선 학자들이 폐 결절의 악성 위험을 정확하게 추정하는 데 도움을 줄 수 있다.”며, “이것은 폐암 검진 참가자들의 후속 권고 사항을 최적화할 수 있다.”고 밝혔다.
연구원들은 이 알고리즘이 결절 영상촬영 특성을 수동으로 해석할 필요가 없으므로 불필요한 진단 개입을 줄이고 방사선 전문의 작업량 감소와 폐암 검진 비용을 절감시키는 추가 이점도 있다고 주장했다.
최악의 식도암 조기 발견에 청신호
지난 5일 더 엔지니어(The Engineer)는 CADU AI가 5년 생존율이 20% 미만인 식도암 초기 징후를 발견하는 데 사용됐다고 보도했다.
CADU AI는 식도암에 대해 AI를 이용한 최초의 의료 기기로서 올해 초에 규제 승인을 획득했다.
이 소프트웨어는 영국 유니버시티 칼리지 병원(UCLH)과 런던 대학(University College London) 전문가들이 기술 기업 오딘 비전(Odin Vision)과 협력해 개발한 것이다.
식도암은 생존 가능성이 낮은 6개의 암 중 하나로, 초기 징후의 진단이 매우 어렵고, 한 연구에 따르면 내시경 검사 결과 가운데 초기 식도암의 25%가 누락된 것으로 알려져 있다.
의사가 식도암을 진단하기 위해 주로 사용하는 방법이 식도 내시경이다. 이를 통해 환자의 목구멍에서 암의 초기 징후를 관찰하는데, 조직의 색상과 패턴이 매우 미세한 변화로 나타나 발견이 매우 어렵다는 것이 특징이다.
이에 대해 CADU 인공지능 시스템은 수십만 개의 질병 조직 이미지를 학습한 다음에 시각 패턴을 사용해 조직을 분류하는 법을 배운다.
CADU AI는 내시경 시술 중에 비디오카메라의 영상을 실시간으로 분석해 조직의 시각적 특성에 대한 정보를 의사에게 제공, 심 외막 검사를 수행할 수 있도록 지원한다. 만약에 조기 발견되면 90% 이상 덜 침습적인 시술로 근치할 수 있다는 설명이다.
CADU AI를 개발한 하드리(Haidry) 박사는“식도암은 변화를 조기에 발견하는 것이 필수적이다.”라며,“CADU AI 시스템은 식도암 조기 탐지를 개선해 환자를 위한 배려를 허용할 것”이라고 밝혔다.
악성 교모세포종의 예후 진단 가능
지난해 10월 29일 메디칼 X프레스는 인공지능이 교모세포종의 치료와 예후에 도움을 줄 수 있다고 국립암연구소의 말을 인용해 보도했다.
교모세포종(glioblastoma multiforme, GBM)은 뇌에서 일차적으로 발생하는 가장 흔하고 심한 형태의 뇌종양이다. 완치가 매우 어려운 질병으로 알려져 있다.
이를 위해 임페리얼 칼리지의 임상 연구원 엘라 미(Ela mi)박사는 인공지능을 적용해 뇌종양 환자의 근육량을 측정하는 연구를 진행했다.
그는 영국 최대의 암 콘퍼런스인 2020 NCRI 가상 쇼케이스에서 딥러닝을 사용, 머리의 근육에 대한 MRI 뇌 스캔을 평가하는 것은 정확하고 신뢰할 수 있으며 상당히 빠르다고 말했다.
이 연구에서 생성된 예측 지표는 환자가 그들의 질병에서 얼마나 오래 생존할 수 있는지를 예측하는 데 사용될 수 있다는 것이 박사의 주장이다.
미 박사는 뇌 스캔을 분석해 가장 두꺼운 부분의 측두근 단면적(CSA)을 식별하고 정량화하기 위해 컨볼루션 신경 네트워크(CNN)를 훈련했다.
그녀는 “이 연구는 근감소증 평가를 위한 근육 분할 및 정량화에 딥러닝을 적용해 임상 결과와의 중요한 연관성을 입증한 최초의 연구다”라고 말했다.
유방암 발견에 획기적 장치 마련
지난달 24일 아랍에미리트연합(UAE)의 칼리 타임스(Khaleej Times)는 AI가 방사선과 의사만큼이나 효율적으로 유방암 발견에 사용될 수 있다고 보도했다.
이 AI 기반의 판독기는 불필요한 생체검사를 피하는 데도 도움이 될 것이라고 전했다.
화제가 된 유방 조영술 지능 평가(Mia)는 엄격한 임상 연구와 테스트를 통해 미아(Mia)는 상담 방사선 전문의와 같은 수준으로 유방 조영술 판독을 배운 것으로 알려졌다.
미아(Mia)는 300만 건 이상의 유방 영상에서 개발된 특허 AI 기술을 통해 유방 방사선 전문의들에게 여성 환자들의 유방 조영술 검사에 대한 추가 검사에 대한 여부를 조언할 것이라고 뉴스는 전망했다.
케이론(Kheiron) 병원의 최고 책임자인 알렉스 함로우(Alex Hamlow)는 “미아는 유방 검사를 변화시킬 엄청난 잠재력을 갖고 있다.”며, “잠재적 악성 종양을 보다 정확하고 신속하게 발견하도록 지원해 유방암과 싸움에서 더 많은 생명을 구할 것.”이라고 강조했다.
AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com
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