과학자들은 뇌종양을 분류하는 인공 지능을 개발했습니다.

호주 국립 대학(ANU)의 연구자들은 뇌종양을 더 빠르고 정확하게 분류할 수 있는 새로운 인공지능 도구를 개발했습니다.

단타이 호앙 박사에 따르면, 종양을 정확하게 진단하고 분류하는 것은 환자를 효과적으로 치료하는 데 매우 중요합니다.

호앙 박사는 "현재 다양한 유형의 뇌종양을 식별하는 데 가장 널리 쓰이는 방법은 DNA 메틸화 기반 프로파일링입니다."라고 말했습니다.

DNA 메틸화는 유전자 활동을 제어하고 어떤 유전자를 켜고 끌지 결정하는 스위치 역할을 합니다.

"그러나 이런 종류의 검사를 실시하는 데 필요한 시간은 상당한 단점이 될 수 있으며, 환자가 치료에 대한 빠른 결정을 내려야 할 때 몇 주 이상이 소요되는 경우가 많습니다.

데이터세트 및 계산 워크플로우 개요. 출처: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02995-8

"게다가 이런 검사는 전 세계 거의 모든 병원에서 실시할 수 있는 게 아닙니다."

이러한 문제를 해결하기 위해 ANU의 연구진은 미국 국립암연구소의 전문가와 협력하여 DEPLOY를 개발했습니다. 이는 DNA 메틸화를 예측하고 뇌종양을 10가지 주요 하위 유형으로 분류하는 방법입니다.

DEPLOY는 조직병리학적 이미지라고 불리는 환자 조직의 미세한 이미지를 사용합니다.

이 모델은 미국과 유럽에서 약 4,000명의 환자를 대상으로 한 대규모 데이터 세트를 대상으로 훈련 및 테스트를 거쳤으며, 그 결과는 Nature Medicine 저널에 게재되었습니다.

Hoang 박사는 "놀랍게도 DEPLOY는 전례 없는 95%의 정확도를 달성했습니다."라고 말했습니다.

또한 분류하기 특히 어려운 309개의 샘플 하위 집합을 분석할 때 DEPLOY는 병리학자가 원래 내린 진단보다 임상적으로 더 의미 있는 진단을 내릴 수 있었습니다.

"이는 향후 병리학자의 초기 진단을 보완하거나 불일치가 있는 경우 재평가를 촉진하는 추가 도구로서 DEPLOY의 잠재적 역할을 강조합니다."

연구자들은 DEPLOY가 결국 다른 유형의 암을 분류하는 데 사용될 수 있을 것으로 믿고 있습니다.

해당 연구 결과는 Nature Medicine 저널에 게재되었습니다.