현미경으로 400배 확대한 콩팥병 환자의 병리조직 슬라이드. /사진제공=서울아산병원콩팥이식 후 거부반응이 나타날지 여부를 13분만에 90%가량의 정확도로 예측할 수 있는 인공지능 소프트웨어(AI SW)가 개발됐다.
이를 활용해 콩팥 조직을 분석한 뒤 병리과 전문의가 추가로 판독하면 진단에 걸리는 시간과 오류 가능성을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
29일 울산대 서울아산병원에 따르면 김남국 융합의학과·고현정 병리과 교수팀은 지난 2009~2016년 병원에서 콩팥이식을 받은 환자들의 콩팥 병리조직 슬라이드 200개를 활용해 이식수술 후 항체매개 면역거부반응 여부를 진단하는 AI 알고리즘과 SW를 개발했다.
이어 180개 슬라이드를 대상으로 유효성을 검증했더니 꼭 분석해야 하는 영역들을 약 12분만에 평균 147개씩 찾아냈다. 이어 이들 영역에서 세뇨관 주위 모세혈관(peritubular capillary)들을 약 1분만에 찾아내 총 13분만에 콩팥이식 거부반응 여부를 판독해냈다. 정확도는 병리과 전문의가 판독한 정답 대비 90%에 달했다.
콩팥이식수술 전 기증자와 수혜자 사이의 면역적합성 여부를 판단하려면 미리 조직적합성항원검사 등을 한다. 하지만 이식 후 나타날 수 있는 거부반응 중 하나인 항체매개 면역거부반응을 완전히 예측할 수는 없는 실정이다. 그래서 항체매개 면역거부반응이 의심되면 환자의 콩팥 조직을 채취한 후 슬라이드로 만들어 면역염색, 세뇨관 주위 모세혈관의 수를 세서 염색된 모세혈관이 일정 기준보다 많으면 거부반응 가능성이 매우 높다고 진단한다.
김남국(왼쪽)·고현정 교수지금까지는 병리과 전문의가 현미경으로 수백배 확대해 분석했는데 모세혈관 수가 매우 많아 시간이 오래 걸리고 일부분만 보더라도 눈에 피로가 쌓여 정확도가 떨어질 수밖에 없었다. 또 시간상 모든 부분을 분석할 수 없어 일부분만 판독하는 실정이다.
고 교수는 “AI 알고리즘을 활용해 거부반응을 더욱 빠르고 정확하게 진단하게 되면 적절한 치료법을 조기에 적용, 콩팥이식 성공률을 높여 재이식·투석 가능성을 줄일 수 있을 것”이라고 내다봤다. 거부반응을 예방하려면 면역억제제를 사용하지만 발생 가능성을 완전히 제거할 수는 없다. 따라서 최대한 빨리 거부반응 여부를 예측해 필요할 경우 면역억제제 용량을 늘리는 등 신속하게 맞춤형 대응을 하는 게 중요하다.
김 교수는 “다른 분야에 비해 AI 알고리즘 개발이 유독 힘들었던 병리 분야에서 효율적이고 정확한 AI 개발의 가능성을 확인했다”며 “병리판독 분야에서 AI 기술의 적용범위를 넓혀갈 계획”이라고 말했다.
연구결과는 국제학술지 ‘사이언티픽 리포트’(Scientific Reports)에 발표됐다.
