한림대동탄성심병원이 인공지능(AI)과 광학영상 기술을 결합해 세계 최초로 ‘담관암 세포 진단기술’을 개발했다.
기존 병리진단의 한계를 극복하고 빠르고 정확한 암 진단을 가능하게 하는 새로운 의료기술로 주목받고 있다.
이번 연구는 한림대동탄성심병원 소화기내과 이경주·박세우 교수, 한림대 소프트웨어학부 허종욱 교수가 공동으로 수행했으며 AI 기반 3차원 광회절단층촬영(3D Optical Diffraction Tomography, 이하 3D ODT) 기술을 활용한 세계 최초 담관암 진단법을 국제학술지 ‘Methods(IF 4.3)’ 2025년 6월호에 게재했다.
담관암은 증상이 거의 없어 조기 발견이 어려운 데다, 진행속도가 빠르고 예후가 나쁜 대표적 난치암이다.
국가암등록통계에 따르면 2022년 기준 ‘담낭 및 기타 담관암’은 전체 암의 2.8%를 차지하며 환자 수가 지속적으로 증가하고 있다.
하지만 5년 생존율이 29%에 불과해 정밀하고 신속한 진단기술의 필요성이 꾸준히 제기되어 왔다.
연구팀은 암세포 내 대사 활동의 지표 중 하나인 ‘지질 방울(Lipid Droplets)’에 주목했다. 암세포는 정상세포에 비해 지질 방울의 크기, 밀도, 분포 등에서 현저한 차이를 보인다.
이를 활용해 AI 기반 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델과 3D ODT 영상을 결합한 자동 분류 시스템을 구축했다.
실제 실험에서는 담관암 세포주(SNU1196, SNU308, SNU478)와 정상 담관세포(H69)를 대상으로 약 9만 장의 이미지 데이터를 학습시켰다.
단일 이미지 기반 진단 정확도는 93.8%, 지질 방울 정보를 포함한 다중 모델의 경우 97.9%였으며 다각도 영상 융합 기법(Multi-View Score Fusion)을 통해 최종 진단 정확도는 98.6%까지 끌어올렸다.
이 기술의 가장 큰 강점은 별도의 염색 과정을 거치지 않고도 암세포를 실시간으로 자동 식별할 수 있다는 점이다.
기존 병리진단은 조직을 채취하고 염색한 후 수일간의 판독 과정이 필요했지만 이번 AI 진단법은 채취한 세포 영상만으로도 고정확도의 분석이 가능하다.
이경주 교수는 “지질 방울은 암세포의 에너지 저장, 세포막 합성, 스트레스 반응 등 다양한 생리적 과정에 핵심적으로 작용하는 요소로, 암의 침습성이나 약물 내성과도 밀접한 관련이 있다”며 “이번 연구는 단순 영상 판독을 넘어 세포 내 대사 특징까지 반영한 고도화된 정밀 진단법으로 향후 다양한 암종의 조기 진단에 활용될 수 있는 플랫폼으로 확장 가능성이 크다”고 설명했다.
이어 “AI가 비염색 세포에서도 지질 방울의 특징을 추출해 실시간 분류가 가능하기 때문에 임상현장에서의 진단 속도와 정확도 향상에 크게 기여할 것”이라고 강조했다.
한편 공동연구자 박세우 교수팀은 지난해에도 같은 기술을 기반으로 췌장암 세포를 진단하는 AI 모델을 개발한 바 있다.
‘3D ODT를 통한 지질 방울 분석 기반 췌장암 자동 진단 모델’ 연구는 국제학술지 ‘Computer Methods and Programs in Biomedicine(IF 4.9)’ 2024년 4월호에 게재되며 학계의 주목을 받았다.
이번 한림대동탄성심병원의 연구는 AI와 영상의학의 융합이 실제 의료 현장에서 환자의 생존율을 높이는 데 직접적인 기여를 할 수 있음을 보여준 사례로 평가된다.
앞으로도 다양한 암종에 대한 조기 진단 및 치료 결정에 혁신적인 기회를 제공할 것으로 기대된다.