영국 코벤트리 : 의료분야에서도 인공지능(AI)의 영향이 점차 가시화되고 있다. 치의학 분야의 개발 진전에 따라 결과물 개선과 생산성 향상에도 도움이 되고 있다는 결과가 나왔다.
최근 발표된 파일럿 연구에서 영국 연구진들은 구강암 환자의 생존 가능성을 예측하는 데 도움이 되는 알고리즘을 개발했다. 파키스탄 환자들을 대상으로 하는 이 연구는 매년 거의 1만3000건의 새로운 구강암 환자를 돕는 데도 큰 영향을 줄 수 있다.
이 연구는 파키스탄 라호르에 있는 SKMCH & RC(Shaukat Khanum Memorial Cancer Hospital and Research Center)와 영국 코번트리 Warwick 대학(UW) 내 컴퓨터공학 연구원들이 공동으로 진행했다. 방사선 요법 치료를 받고 머리와 목 수술을 받은 구강암 환자 70명을 스캔해 정보를 수집했다.
SKMCH & RC의 과학자들이 이들 환자의 조직 샘플을 UW 팀에게 보내면 UW 연구진은 최첨단 이미징 기계를 사용해 현미경으로 샘플의 고해상도 이미지를 디지털 방식으로 생성한다. 그리고 종양 침윤 림프구(TIL)를 측정해 생존율을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다.
UW 컴퓨터공학과 수석연구원인 Nasir Rajpoot 교수는 “병리학 이미지 데이터에 존재하는 풍부한 정보의 놀라운 잠재력이 밝혀지기 시작했다”며 “파일럿 연구는 현대적 암 이미지 분석 알고리즘을 통해 구강암에서 TIL의 풍부도 점수를 객관적인 방식으로 정확하게 계산한 다음 무질서 생존 측면에서 위험 계층화에 이 점수를 사용할 수 있음을 보여준다”고 밝혔다.
연구에 따르면, 스캔에서 발견된 TIL 수준은 암에 대한 면역력과 치료에 대한 반응을 나타내며 TIL의 밀도와 공간 배열은 전체 생존 및 무병 생존 가능성과 관련있다.
이 연구에 대해 SKMCH & RC의 의료 책임자인 Asif Loya 박사는 “이 부분에서 다른 결과를 가진 환자 하위 그룹에 해당하는 조직학적 특성에 대해서는 알려진 바가 거의 없다”며 “조직학적 위험 평가는 구강 편평 상피 세포 암에서 국소 질환이 없고 전체 생존율을 강력하게 예측하므로 환자의 암에서 치료 의사 결정에 도움되는 검증된 채점 시스템이 필요하다”라고 밝혔다.
이번 연구는 2019년 9월 16일자 Scientific Reports에 ‘A novel digital score for abundance of tumour infiltrating lymphocytes predicts disease free survival in oral squamous cell carcinoma’란 제목으로 게재됐다.
