신장이식 환자의 면역 거부반응을 인공지능(AI)을 통해 단시간 내 정확하게 진단할 수 있는 방법이 개발됐다.
서울아산병원 김남국 교수(좌)와 고현정 교수.(우)서울아산병원 융합의학과 김남국 교수와 병리과 고현정 교수팀은 29일 "신장이식 수술 후 항체매개 면역 거부반응 여부를 진단할 수 있는 인공지능을 개발해 적용한 결과, 병리과 전문의가 직접 판독한 정답과 비교해 약 90% 정확도를 보였다"고 밝혔다.
이번 연구결과는 국제학술지 '사이언티픽 리포트'(Scientific Reports, IF=4.122) 최신호에 게재돼 학문성 우수성을 인정받았다.
신장이식 수술 전 기증자와 수혜자 사이 면역 적합성 여부 검사를 실시하지만 신장이식 후 나타날 수 있는 거부반응 중 하나인 항체매개 면역 거부반응을 완전히 예측하는데 한계가 있다.
그동안 병리과 전문의가 환자의 신장조직을 채취한 후 면역염색 기법을 적용해 세뇨관 주위 모세혈관을 직접 현미경으로 수백 배 확대해 육안으로 분석해왔다.
하지만 모세혈관이 많다보니 일일이 다 보는 것이 시간이 오래 걸릴 뿐 아니라 일부분만 보더라도 눈에 피로가 쌓여 정확도가 떨어질 수 있다.
연구팀은 2009년부터 2016년까지 서울아산병원에서 신장이식 수술을 받은 환자들의 신장 병리조직 슬라이드 200개를 면역염색한 후 인공지능에 학습시켰다.
인공지능에는 인간의 신경망을 본 뜬 합성곱 신경망(CNN) 기술이 적용됐으며, 추가적으로 180개 신장병리 조직 슬라이드를 이용해 인공지능 기술 유효성을 검증했다.
분석 결과, 신장 병리 조직 슬라이드에서 세뇨관 주위 모세혈관이 있어 분석해야 하는 영역을 인공지능 기술이 약 12분 만에 평균 147개씩 찾아냈다.
현미경으로 400배 확대한 신장 병리 조직 슬라이드 사진. 동그라미 친 부분이 세뇨관 주의 모세혈관.검출된 영역 중 병리과 전문의가 판독한 정답 대비 90% 정확도로 세뇨관 주위 모세혈관을 약 1분 만에 찾아내 총 13분 만에 신장이식 거부반응 여부를 판독했다.
병리과 고현정 교수는 "연구결과를 토대로 인공지능 알고리즘을 활용해 신장이식 후 거부반응을 빠르고 정확하게 진단할 수 있게 되면, 적절한 치료법을 조기에 적용해 재이식 수술 혹은 투석 가능성이 줄어들어 신장이식 성공률이 높아질 것"이라며 연구 성과를 설명했다.
융합의학과 김남국 교수는 "다른 분야에 비해 인공기능 알고리즘 개발이 힘들었던 병리 분야에서 효율적이고 정확한 인공지능 개발 가능성을 보였다"면서 "축적된 노하우를 바탕으로 병리과 판독 분야에서 인공지능 기술 적용 범위를 넓혀 나갈 계획"이라고 말했다.
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