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딥바이오, 'AI 전립선암 진단 보조 SW' 연구결과 학술지 게재

딥바이오(대표 김선우)가 자사의 전립선암 진단 보조 소프트웨어 DeepDx Prostate의 외부 검증 연구 결과가 병리학 분야의 세계 3대 학술지 Modern Pathology에 게재됐다고 밝혔다. 

서울대학교병원(SNUH) 연구팀과 공동으로 진행한 이번 연구는 DeepDx Prostate의 전립선암 유무 및 악성도 분석 성능 검증과 동시에 임상적 가치를 평가했다. 해당 연구에서는 서울대학교병원에서 수집한 H&E(Hematoxylin and eosin) 염색 전립선 바늘생검 전체 슬라이드 이미지 593개(음성: 130개, 양성: 463개)가 사용됐으며, 당시 기록된 기존 병원 진단문도 분석에 포함됐다. 

DeepDx Prostate의 성능 평가는 알고리즘의 분석 결과와 기존 병원 진단문의 내용을 각각 3명의 병리 전문의가 설정한 참조 표준과 비교하는 방식을 통해 이뤄졌다. 연구 결과 DeepDx Prostate는 병리 전문의와 높은 일치도를 보인 것으로 나타났다. 

참조 표준과 비교했을 때 DeepDx Prostate는 암 진단에 있어 기존 병원 진단문과 유사한 수준의 민감도, NPV  및 정확도를 보였으나, 특이도 및 PPV 에서는 더욱 향상된 결과를 기록했다. 

또한, 글리슨 등급(Gleason grading) 구분의 경우 알고리즘은 0.713 kappa 및 0.922 quadratic weighted kappa를 기록하며 병원 진단문(0.619 kappa / 0.873 quadratic weighted kappa) 대비 참조 표준과 더욱 유사한 결과를 달성했다. 

특히, 글리슨 패턴 4 와 5 구분에서 보다 정확한 감지 능력을 보였으며, 글리슨 패턴 4의 정량화에서 비뇨 병리 전문의와 높은 일치도를 보이며 뛰어난 성능을 입증했다. 

연구는 실제 임상 현장에서의 유용성도 평가했다. 유용성 평가는 한 명의 병리 전문의가 DeepDx Prostate를 이용해 케이스를 진단한 경우와 그렇지 않은 경우의 결과를 비교해 이뤄졌다. 병리 전문의가 알고리즘을 사용해 진단을 진행한 경우 글리슨 등급 부여에 있어 참조 표준과의 일치도가 높아진 반면(kappa: 0.6210.741 / quadratic-weighted kappa: 0.8760.925) 케이스당 평균 분석시간은 55.7초에서 약 34% 줄어든 36.8초를 기록했다. 

연구에 참여한 연세대학교 의과대학 세브란스병원 병리과 정민선 교수는 “전립선암 생검의 정확한 진단과 악성도 평가는 환자 치료에 매우 중요하지만, 진단의 간 의견이 일치하지 않는 경우가 있어 문제가 될 수 있다”며 “DeepDx Prostate는 일관된 판독 결과를 제공하여 이러한 점을 보완하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 판독 시간까지 단축하는 효과를 보여 진단 정확도를 높임과 동시에 병리 의사의 업무 효율을 증진시킬 것으로 생각한다”고 말했다. 

딥바이오 김선우 대표는 “전립선암 진단 및 중증도 분석에 있어 DeepDx Prostate가 전문가와 비슷한 수준의 성능을 입증하게 돼 뜻깊다"며 "이는 자사의 AI가 병리 전문의의 전립선암 진단에 있어 더욱 세부적이고 자세한 분석을 하는 데 도움이 될 수 있음을 시사한다”고 말했다. 

이어 “연구 단계에서 그치는 것이 아니라, 암 진단 알고리즘이 실제 임상 환경에서 사용될 수 있도록 전립선암을 비롯해 다양한 암 영역에서 AI 기반 암 진단 알고리즘의 연구를 지속해 나가겠다"고 덧붙였다. 

박병우 기자  bwpark0918@pharmstock.co.kr

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