"1시간 내 암 판별"… 노을社, '현장형 AI진단 플랫폼' 개발
"1시간 내 암 판별"… 노을社, '현장형 AI진단 플랫폼' 개발
  • 박찬영 기자
  • 승인 2020.09.10 10:12
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한ㆍ미 대학병원과 공동으로…암 세포 검출 가능한 딥러닝 알고리즘 구현

국내외 연구진이 검체 채취 후 1시간 이내에 암 판별이 가능한 인공지능(AI) 기반의 진단 플랫폼 개발에 나선다. 통상 5일~7일 정도 소요되는 기존 진단법에 비해 시간을 줄이면서 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

인공지능 기반 체외진단기기 플랫폼을 개발하는 스타트업 노을(대표 임찬양ㆍ이동영)은 미국  메사추세츠종합병원(Massachusetts General Hospital MGH), 하버드 의과대학, 연세의료원, 서울아산병원과 공동으로 ‘최소침습적 지능형 세포분석 기반 암 진단 시스템’ 개발을 진행한다고 10일 밝혔다.

이 사업은 최근 2020 범부처 전주기 의료기기 연구개발사업의 4차 산업혁명 및 미래의료환경을 선도하는 스마트 헬스케어 의료기기 분야에 ‘인공지능 기반 스마트 의료기기 개발’이라는 연구주제로 최종 선정되었다.

이동영 노을 대표와 MGH 하버드의과대학 임형순 교수, 연세대학교 산학협력단 정문재 교수, 서울아산병원 남수정 교수가 연구 개발에 참여하고 과학기술정보통신부 주관으로 5년간 45억원의 정부출연금이 투입될 예정이다.

현재 활용되는 Fine Needle Aspiration (FNA) 세포 검사 기반 암 진단을 위해서는 조직병리실 및 병리전문가가 필요하다. 일부 대형병원과 수탁기관에서만 암 진단이 가능해 검체를 전달하고 진단 결과를 받기 까지 짧게는 5일에서 길게는 7일까지 소요된다. 또 검사비와 전담 기관을 운영하는 비용도 만만치 않다.

이번 사업은 FNA 샘플 전처리와 디지털 이미징, AI 분석, 원격 진단까지 가능한 소형 진단 플랫폼을 개발하여 기존의 검체전달 및 진단 프로세스를 생략함으로써 검체 채취단계에서 진단까지 완전 자동화할 뿐 아니라 시간을 획기적으로 단축한 On-Site(현장형) 암 진단 시스템 개발을 목표로 한다. 이미 MGH 하버드의대 연구팀은 유방암 세포 내 특정 마커 분석을 통해 유방암 진단을 1시간 이내에 내릴 수 있는 ‘이미지 기반 소형 형광 세포 분석시스템’을 개발한 경험이 있다.

개발 예정인 ‘최소침습적 지능형 세포분석 기반 암 진단 시스템’에는 노을의 원천기술인 ‘고체 염색기술이 접목된 카트리지’와 진단플랫폼 miLab(Micro-Intelligent Laboratory)이 활용된다. 이를 통해 연구팀은 암 진단의 골드 스탠다드인 파파니콜라우(Papanicolaou)염색 및 바이오마커를 활용한 면역염색이 모두 가능할 뿐 아니라 최적화된 디지털 이미징 시스템을 공동개발 한다.

이후 연세의료원과 서울아산병원으로부터 얻은 각종 FNA 검체 이미지를 활용하여 암 세포 검출이 가능한 딥러닝 알고리즘을 구현하고, 개발된 시스템은 연세의료원(폐암, 췌장암, 담도암) 및 서울아산병원(갑상선암, 유방암)에서 1, 2차 임상시험을 실시한 후 최종적으로 상용화 될 예정이다.

시스템이 상용화되면 1차 병원이나 전문인력 및 시설이 열악한 곳에서도 신속한 현장형 암 진단이 가능할 것으로 기대된다. 특히 최근 암 발병율이 급증하고 있지만 여전히 진단의 어려움을 겪고 있는 개발도상국의 수요도 충족시킬 수 있을 것이라는 전망이다.

노을 이동영 대표는 “신속형 암 진단 플랫폼을 활용하면 상담, 검사, 결과확인, 치료계획 수립이 1일 이내에 이뤄질 수 있다"면서 "플랫폼 개발 후 MGH 하버드의대와의 협력을 통해 세계 최대 시장인 미국을 포함해 글로벌 진출을 추진할 것”이라고 말했다.

 


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