가톨릭대 서울성모병원 병리과 정찬권 교수와 포스텍 김철홍 교수 연구팀이 개발한 친환경 조직병리 진단법이 주목받고 있다.

본 친환경 조직병리 진단법은 기존 조직병리 진단법의 복잡성과 환경오염 문제를 해결하기 위해 빛을 이용해 이미지를 생성하는 기술로써, 염색과 라벨링 과정 없이도 98%의 정확도로 암 조직을 분석할 수 있는 딥러닝 모델을 도입해 주목을 받고 있다.

이번 연구는 세계적인 국제학술지 'Light: Science and Application' 최근호에 발표됐으며, 간암 조직을 대상으로 한 실험에서 임상 적용 가능성도 입증됐다.

기존의 조직병리 진단법은 떼어낸 조직을 염색해 현미경으로 관찰하는 과정을 거쳐야 하며, 이 과정에서 화학약품을 사용해 환경오염을 유발하고 추가적인 인력과 비용이 필요했다.

하지만 이번 연구에서 개발된 '광음향 조직 영상(Photoacoustic Histology, PAH)' 기술은 빛을 쏘아 초음파 신호를 감지해 조직 이미지를 생성하고, 인공지능을 활용한 가상 염색 및 분류 과정을 통해 조직의 상태를 분석한다.

연구팀은 PAH 기술에 딥러닝을 접목해 간암 조직을 대상으로 98%의 높은 정확도로 암세포와 정상세포를 구분할 수 있었다.

특히 병리과 전문의들과 비교한 진단 민감도는 100%에 달해, 임상 현장에서의 적용 가능성도 높았다.

정찬권 교수는 "이번 연구는 염색과 라벨링 과정에 소요되는 시간과 비용을 줄이고, 화학물질 사용을 배제한 친환경 진단법으로 디지털 조직병리학의 새로운 장을 열었다"고 설명하며, 다른 암 조직에도 적용할 추가 연구를 지속하겠다고 밝혔다.