회사 “디지털 병리 분야로 솔루션 확장”
의료AI 기업 딥노이드(대표 최우식)가 갑상선세포 디지털 이미지만으로 ‘BRAF 돌연변이’ 여부를 예측할 수 있게 됐다고 10일 밝혔다.

가톨릭대 의정부성모병원 및 성빈센트병원과 공동연구로 AI를 통해 판독이 까다로운 갑상선 불확정결절을 보다 정교하게 분류하고, 분자검사가 필요한 환자를 선별할 수 있음을 증명했다고 덧붙였다.

BRAF 돌연변이는 갑상선암의 진단, 예후예측, 치료선택에 영향을 미치는 유전적 변화다. 기존 세침흡인세포검사(FNA)는 세포의 형태 평가는 가능하나 돌연변이 상태를 직접 확인할 수 없다는 한계가 있었다.

이런 연구 결과는 AI가 분자검사 진행 전 임상현장에서 의료인의 판단을 보조하고, 불필요한 추가검사를 줄이는데 기여할 수 있음을 의미한다고 했다.

연구팀은 263개의 갑상선 FNA 전체 슬라이드 이미지(WSI)를 활용한 분석에서 최고 AUROC 0.784를 기록했다. BRAF 돌연변이 평가는 통상 조직검사를 기반으로 이뤄진다. 디지털 세포 이미지만으로 이를 분석하는 것은 난도가 높은 과제다. 따라서 BRAF 상태를 임상적으로 의미 있게 평가할 수 있는 가능성을 보여줬다고 했다.

딥노이드 최우식 대표는 “갑상선암 진단 과정에서 AI가 세포검사 이미지만으로도 분자검사가 필요한 환자를 선별하는 보조도구가 될 수 있다. 이제 디지털병리 기반 AI솔루션 개발에도 착수할 계획”이라고 했다.