AI가 세포 검사 이미지만으로도 분자 검사가 필요한 환자를 선별할 수 있는 가능성 입증
병리학 영역 확대 발판 마련…AI 진단 플랫폼 고도화 기대
갑상선 세침흡인세포검사(FNA) 세포 디지털 이미지를 이용해 BRAF 돌연변이를 분류하는 과정(사진=딥노이드)
[바이오타임즈] 의료 인공지능 전문기업 딥노이드가 갑상선 세포 디지털 이미지만으로 유전자 돌연변이 여부를 예측하는 연구성과를 공개하며 디지털 병리 분야 확장에 나섰다.
이번 연구는 세포 형태 분석만으로 분자 이상 가능성을 가늠할 수 있음을 입증한 사례로, 정밀의료 기반 AI 진단 솔루션 확대에 대한 기대를 높이고 있다.
딥노이드는 10일 가톨릭대학교 의정부성모병원, 성빈센트병원과 공동으로 진행한 연구를 통해 갑상선 세포 디지털 이미지 분석만으로 BRAF 돌연변이 여부를 예측하는 데 성공했다고 밝혔다.
BRAF 돌연변이는 갑상선암 진단과 예후 평가, 치료 전략 결정에 핵심적으로 활용되는 주요 바이오마커다. 그러나 기존 세침흡인세포검사(FNA)는 세포 형태를 관찰하는 데는 유용하지만 유전자 변이를 직접 확인할 수 없어, 추가적인 분자검사가 필요하다는 한계가 있었다.
이번 연구는 AI 기반 분석을 통해 이러한 진단 공백을 보완했다는 점에서 의미가 있다. 딥노이드는 263개의 갑상선 FNA 전체 슬라이드 이미지(WSI)를 학습·분석해 최고 AUROC 0.784의 성능을 기록했으며, 이를 통해 세포 디지털 이미지만으로도 BRAF 돌연변이 상태를 유의미하게 예측할 수 있음을 확인했다.
특히 연구진은 병리 현장에서 널리 사용되는 액상세포검사(LBC) 방식인 씬프렙(ThinPrep)과 이지프렙(EasyPrep) 기반 슬라이드를 모두 활용해, 다양한 표본 제작 환경에서도 적용 가능한 범용 AI 모델 가능성을 검증했다.
딥노이드는 이번 성과가 갑상선암 진단 과정에서 분자 검사가 필요한 환자를 선별하는 데 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 의료진이 추가 검사가 필요한 대상을 사전에 판단하고 불필요한 검사 부담을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다는 설명이다.
회사는 이를 계기로 디지털 병리 분야 연구개발을 본격 확대할 계획이다. 딥노이드는 영상진단 중심의 기존 의료 AI 사업에서 나아가 병리학 영역까지 솔루션 포트폴리오를 확장하며 정밀의료 시장 공략을 강화한다는 전략이다.
최우식 딥노이드 대표는 “이번 연구는 AI가 세포 검사 이미지만으로도 분자 검사가 필요한 환자를 선별할 수 있는 가능성을 보여준 성과”라며 “이를 기반으로 병리학 분야 연구를 확대하고 디지털 병리 기반 AI 솔루션 개발을 본격 추진하겠다”고 말했다.
한편 이번 연구 초록은 지난 3월 열린 미국·캐나다 병리학회 연례학술대회 USCAP 2026에서 공개됐으며, 오는 5월 홍콩에서 개최되는 아시아세포학회연합회(AFCS 2026)에서 구연 발표될 예정이다.
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