이번 연구는 가톨릭대학교 서울성모병원 영상의학과 신일아 교수(공동교신저자)와 가톨릭대학교 의과대학 본과 4학년 김준석·안재현 학생(공동 제1저자)이 함께 참여했다.

교모세포종은 가장 악성도가 높은 원발성 뇌종양 중 하나로, 수술 후 종양을 얼마나 제거했는지에 따라 환자의 생존 기간과 예후가 크게 달라진다.

특히 조영증강 되는 종양 부위를 최대한 제거하는 것이 중요한 만큼 수술 직후 시행하는 MRI를 통해 잔존 종양 여부를 정확히 평가하는 과정이 필수적이다.

 하지만 실제 수술 후 MRI에서는 출혈, 부종, 조직 손상 등 다양한 변화가 함께 나타나 종양과 비슷한 형태로 보일 수 있어 영상만으로 잔존 종양을 정확히 구분하기 어려운 경우가 많다.

이로 인해 절제 정도(EOR) 평가는 의료진의 경험에 크게 의존해 왔으며, 기존 AI 모델들 역시 대부분 수술 전(前) MRI 영상을 기반으로 개발돼 수술 후 영상의 복잡한 변화를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었다.

이에 연구팀은 의료 인공지능 전문기업 Dynapex와 공동으로 수술 후 MRI 영상에서 잔존 종양을 보다 정밀하게 탐지할 수 있는 AI 모델 ‘Dynapex BT’를 개발했다.

이번에 개발된 모델은 교모세포종이 일반 MRI 영상과 조영증강 MRI 영상에서 서로 다른 신호 강도를 보인다는 점에 착안해 설계됐다. 연구팀은 두 영상을 비교·분석하는 감산(subtraction) 기법을 적용해 수술 후 출혈이나 부종과 같은 비특이적 변화와 실제 남아있는 종양을 보다 정밀하게 구분할 수 있도록 했다.

연구팀이 교모세포종 수술 후 MRI 영상 68건을 활용해 Dynapex BT와 기존 AI 모델인 DeepBraTumlA 성능을 비교 분석한 결과, 잔존 종양 탐지와 분할 정확도 전반에서 우수한 성능을 보였다.

특히 잔존 종양 영역 분할 정확도를 평가하는 Dice 유사도 계수는 0.815로 기존 모델(0.406)보다 크게 향상됐으며, 정밀도와 재현율 역시 개선돼 실제 임상 적용 가능성을 입증했다.

안스데반 교수는 “다년간 축적된 고난도 교모세포종 수술 경험과 수술 후 MRI 영상 평가 노하우를 바탕으로 수술 후 발생하는 복잡한 변화 속에서도 절제 정도와 잔존 종양을 보다 정밀하게 평가할 수 있는 AI 모델을 개발했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 다기관 대규모 검증 연구를 통해 실제 임상 현장에서 활용 가능한 AI 기반 평가 시스템으로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.

한편, 이번 연구 결과는 신경외과 분야 국제학술지 Neurosurgical Review(IF=2.5)에 게재됐다.