딥바이오가 발표한 연구는 암 진단 및 예후 예측 딥러닝으로 ▲다양한 암종에 적용할 수 있는 공통 생존 분석 모델 개발 ▲유방암 환자 생존 분석 관련 연구 ▲동결절편 검체 전립선암 분석 진단 연구 ▲전립선암 병변 유전자 변이 연관 분석 연구 등이다.

 

딥바이오는 특히 다양한 암종에 적용 가능한 딥러닝 모델 연구 결과를 소개해 이목을 끌었다.

먼저 췌장암 환자 데이터로 학습한 모델은 직장암 및 유방암 환자 예후까지 예측하면서 다양한 선암종 예후 예측에 활용할 수 있는 공통적인 조직학적 특징이 있는 점을 확인했다.

또 암 병리 이미지 분석 모델은 조기 유방암 환자 항암화학 치료 필요 여부를 예측하는 분자진단검사 스크리닝 목적으로 사용할 수 있는 가능성을 보여줬다.

 

딥바이오는 전립선암 분야에서도 연구 결과를 공유했다.

회사는 기존에 보유하고 있던 전립선암 중증도 진단 AI를 활용, 전립선암 침생검 병리 이미지에 이어 동결절편 조직 이미지를 분석했을 때 성능을 확인하기 위한 연구를 진행했다.

그 결과, 해당 모델은 동결절편 조직 내 전립선암 중증도를 98% 민감도로 감지했으며, 중증도가 높은 케이스를 99% 높은 정확도로 선별했다.

 

김선우 대표는 “이번 AACR에서 딥러닝 기반 암 진단 및 예후 예측 관련 최초 연구 및 유의미한 성과를 공유하면서 자사 기술력을 입증하는 기회가 됐다”며 “이러한 임상 근거를 기반으로 국내외 병원 및 연구소, 병리 플랫폼 업체와 협력 관계를 확장해 디지털 병리를 선도하는 기업으로 거듭나겠다”고 말했다.