딥바이오(대표 김선우, 이하 딥바이오)는 자사의 전립선암 진단 보조 소프트웨어 DeepDx® Prostate의 외부 검증 연구 결과가 병리학 분야의 세계 3대 학술지 Modern Pathology에 게재됐다고 밝혔다.

서울대학교병원(SNUH) 연구팀과 공동으로 진행한 이번 연구는 DeepDx® Prostate의 전립선암 유무 및 악성도 분석 성능 검증과 동시에 임상적 가치를 평가했다. 해당 연구에서는 서울대학교병원에서 수집한 H&E(Hematoxylin and eosin) 염색 전립선 바늘생검 전체 슬라이드 이미지 593개(음성: 130개, 양성: 463개)가 사용됐으며, 당시 기록된 기존 병원 진단문도 분석에 포함됐다. DeepDx® Prostate의 성능 평가는 알고리즘의 분석 결과와 기존 병원 진단문의 내용을 각각 3명의 병리 전문의가 설정한 참조 표준과 비교하는 방식을 통해 이뤄졌다. 연구 결과 DeepDx® Prostate는 병리 전문의와 높은 일치도를 보인 것으로 나타났다.

참조 표준과 비교했을 때 DeepDx® Prostate는 암 진단에 있어 기존 병원 진단문과 유사한 수준의 민감도, NPV 및 정확도를 보였으나, 특이도 및 PPV에서는 더욱 향상된 결과를 기록했다. 또한, 글리슨 등급(Gleason grading) 구분의 경우 알고리즘은 0.713 kappa 및 0.922 quadratic weighted kappa를 기록하며 병원 진단문(0.619 kappa / 0.873 quadratic weighted kappa) 대비 참조 표준과 더욱 유사한 결과를 달성했다. 특히, 글리슨 패턴 4 와 5 구분에서 보다 정확한 감지 능력을 보였으며, 글리슨 패턴 4의 정량화에서 비뇨 병리 전문의와 높은 일치도를 보이며 뛰어난 성능을 입증했다.

연구는 실제 임상 현장에서의 유용성도 평가했다. 유용성 평가는 한 명의 병리 전문의가 DeepDx® Prostate를 이용해 케이스를 진단한 경우와 그렇지 않은 경우의 결과를 비교해 이뤄졌다. 병리 전문의가 알고리즘을 사용해 진단을 진행한 경우 글리슨 등급 부여에 있어 참조 표준과의 일치도가 높아진 반면(kappa: 0.621à0.741 / quadratic-weighted kappa: 0.876à0.925) 케이스당 평균 분석시간은 55.7초에서 약 34% 줄어든 36.8초를 기록했다.

연구에 참여한 연세대학교 의과대학 세브란스병원 병리과 정민선 교수는 “전립선암 생검의 정확한 진단과 악성도 평가는 환자 치료에 매우 중요하지만, 진단의 간 의견이 일치하지 않는 경우가 있어 문제가 될 수 있다”며 “DeepDx® Prostate는 일관된 판독 결과를 제공하여 이러한 점을 보완하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 판독 시간까지 단축하는 효과를 보여 진단 정확도를 높임과 동시에 병리 의사의 업무 효율을 증진시킬 것으로 생각한다”고 말했다.

딥바이오 김선우 대표는 “전립선암 진단 및 중증도 분석에 있어 DeepDx® Prostate가 전문가와 비슷한 수준의 성능을 입증하게 돼 뜻깊다. 이는 자사의 AI가 병리 전문의의 전립선암 진단에 있어 더욱 세부적이고 자세한 분석을 하는 데 도움이 될 수 있음을 시사한다”고 말했다. “또한, 연구 단계에서 그치는 것이 아니라, 암 진단 알고리즘이 실제 임상 환경에서 사용될 수 있도록 전립선암을 비롯해 다양한 암 영역에서 AI 기반 암 진단 알고리즘의 연구를 지속해 나가겠다"고 덧붙였다.

딥바이오는 병리 조직 디지털 이미지에 인공지능 알고리즘을 적용해 다양한 암종의 암 영역 및 중증도를 분석하고, 이를 통해 의료진의 진단을 돕는 제품군을 출시하고 있다. 현재 스탠퍼드 의대를 비롯해 다나-파버 암센터 등 국내외 여러 유수 대학 및 의료기관과 공동연구를 진행하고 있으며, 더 많은 병리과 전문의에게 서비스를 제공하기 위해 병리 의료영상 관리 플랫폼 업체들과 협력하고 있다.