경상국립대학교병원은 양정욱 교수 연구팀의 논문이 지난달 14일 네이처 파트너 저널인 npj 디지털 메디슨(IF 15.1)에 실렸다고 밝혔다.

이 논문은 생물학연구정보센터의 '한국을 빛낸 사람들'에도 선정됐다. 한빛사는 세계적으로 권위 있는 생명과학 분야 학술지에 논문을 발표한 한국인 연구자와 연구 성과를 소개하는 프로그램이다.

논문 제목은 'H&E 병리 조직 슬라이드를 이용한 ALK 발현 스크리닝을 위한 근거 기반 딥러닝 연구'다. 폐암 조직 슬라이드 영상을 딥러닝 기반 인공지능(AI)으로 분석해 ALK 유전자 발현을 예측하는 내용을 담았다.

비소세포폐암의 약 3~5%에서 ALK 유전자 이상이 발견된다. ALK 양성 환자에게 표적 치료제를 사용하면 생존율이 크게 높아진다. 그러나 환자의 95% 이상이 ALK 동반 진단 검사에서 음성으로 나와 검사 비용과 검체가 불필요하게 소모된다.

양정욱 교수 연구팀이 개발한 딥러닝 모델 DeepPATHO는 기존 H&E 염색 슬라이드만으로 ALK 발현을 95% 이상의 정확도로 예측했다. 실제 임상에 적용할 수 있는 우수한 성능을 최초로 입증한 것으로, 수술 검체와 작은 생검 검체 모두에서 성능이 확인됐다.

인공지능이 조직의 어떤 부위를 근거로 예측했는지 시각화해 표시함으로써 기존 병리학 지식에 부합하는 예측 근거를 제시했다. 정확도와 함께 예측 결과에 대한 설명 가능성까지 갖춘 점이 기존 연구들과 차별화된다.

이 기술을 활용해 ALK 양성으로 예측되는 경우에만 동반 진단 검사를 시행하면 불필요한 검사 비용과 검체 낭비를 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 검체 양이 적을 때 여러 유전자 검사 중 ALK 검사를 우선 시행해 검체를 효율적으로 사용할 수 있다.

양정욱 교수는 "앞으로 다양한 병원과 슬라이드 스캐너 환경에서 ALK 발현 예측 성능을 검증할 계획"이라며 "다른 치료 표적, 환자 치료 반응 및 예후 예측 등 연구 영역을 확장해 실제 임상 진단에 활용될 수 있도록 연구를 지속하겠다"고 밝혔다.