올해로 111회를 맞이하는 USCAP은 세계 최대 규모 병리학회로 매년 4000여 명의 전문가들이 참여, 병리학에 관한 최신 연구와 정보를 공유하고 있다.

이번 학술대회에서 딥바이오는 자사 딥러닝 기술을 활용한 암 진단 및 예후예측 연구 5건을 발표했다.

 

특히 ▲헤마톡실린 염색 이미지만으로 학습시킨 딥러닝을 활용한 암 조직학적 특징 분석 ▲전립선암 진단 모델이 추출한 특징 기반 유방암 예후 예측 연구 등 최초로 시도한 연구를 발표하며 이목을 끌었다.

또 ▲유방암 절제조직에 대한 자동화된 조직학적 등급 부여 ▲FCRN과 암 영역 분할 신경망을 이용한 Ki-67 지표 자동 추정 ▲불확실성 고려를 통한 딥러닝 기반 폐암 진단 성능 개선 연구도 공유했다.
 

곽태영 딥바이오 최고기술책임자는 “자사 핵심 연구 분야인 전립선암 조직학적 특징을 바탕으로 다른 암종인 유방암 예후를 유효하게 예측했다”면서 “딥러닝 모델이 향후 다양한 암 영역 진단 또는 예후 예측 연구에 적용될 수 있을 것”이라고 말했다.

 

김선우 딥바이오 대표는 “최근 국내서도 디지털 병리에 대한 관심이 높아지고 있는 만큼 암 치료에서 딥러닝 기술이 새로운 패러다임을 제시할 수 있도록 연구를 지속하겠다”고 말했다.
 

의료 AI 기업 루닛도 같은 자리에서 암 환자 치료에 AI 바이오마커 활용 가능성을 입증한 연구논문 2건을 발표하며 주목을 받았다.

 

루닛은 AI 바이오마커인 '루닛 스코프 IO'를 통해 16개 암종 암조직을 검출한 후 종양 순도를 측정한 결과를 공유했다. 

 

또 바이오마커 '루닛 스코프 PD-L1'이 전문의 의사 결정에 도움을 줄 수 있는지 검증한 연구결과도 함께 공개하며 주목을 받았다.

 

옥찬영 루닛 최고의학책임자는 "이번 학회에서 발표한 AI 바이오마커 관련 2가지 연구는 AI가 암 치료에 활용될 경우 예측되는 긍정적인 결과를 잘 보여준 셈"이라며 의미를 설명했다.