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NEW 물리·의학과 공동 연구팀, 초분광 영상·AI 활용 빠르고 정확한 위암 진단 기술 개발
- 2025-04-04
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- 윤종희 교수와 의학과 공동 연구팀 성과
- <Sensors and Actuators B: Chemical> 3월호 게재
아주대 연구진이 초분광 영상기술과 인공지능을 활용해 위암을 빠르고 정밀하게 진단할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 활용하면 생체 조직의 산란과 흡수 같은 광특성을 인공지능을 통해 분석, 별도의 생화학 검사 없이 정밀한 위암 진단이 가능해 위암 치료의 효율성을 높일 수 있을 전망이다.
물리학과 윤종희 교수와 의과대학 노충균(소화기내과학교실)·노진(병리학교실) 교수 공동 연구팀은 초분광 영상기술과 인공지능을 활용해 정밀하고 빠른 위암 진단 기술을 개발했다고 밝혔다.
이번 연구 내용은 ‘초분광 영상 및 인공지능을 활용한 점막하 박리술을 통해 얻은 조직의 위암 진단(Artificial intelligence-based gastric cancer detection in the gastric submucosal dissection method via hyperspectral imaging)’이라는 제목으로, 저명 학술지 <Sensors and Actuators B: Chemical> 3월호에 게재됐다.
아주대 대학원 에너지시스템학과의 박인영 석사과정생(현 COSMAX Inc. 연구원)과 아주대 의대 병리학교실의 노진 교수가 공동 제1저자로 참여했고, 아주대 의대 소화기내과학교실의 노충균 교수와 물리학과 윤종희 교수가 공동 교신저자로 함께 했다.
현재 위암의 진단은 내시경을 통해 1차로 검진하고, 암으로 의심되는 부위는 위 점막하 박리술을 통해 조직을 확보한 뒤, 해당 조직에 대해 병리조직검사를 수행하는 방식으로 진행되고 있다. 병리조직검사는 여러 단계의 조직 처리 과정이 필요하므로 수일이 소요되고, 환자는 이에 대한 진단 결과를 확인하기 위해 다시 병원을 방문해야 한다.
이에 환자의 편의와 위암 진단 및 치료의 효율성을 높이기 위해 내시경 검사 시에 조직 내 위암의 존재 여부를 빠르게 판단할 수 있는 기술이 필요하다. 그러나 정상 조직과 위암 조직 간의 뚜렷한 차이를 찾기가 쉽지 않아, 내시경 검사 중에 위암의 징후를 정확하게 파악하기가 어렵다. 그동안 위암 조직의 선명한 관찰을 위해 협대역 영상(Narrow Band Imaging), 색소내시경(Chromoscopy) 등이 개발되어 활용되고 있으나, 여전히 정밀한 위암 진단에는 다가서지 못하고 있다. 또 한정된 내시경 검사실 공간과 검사 시간 등의 현실적 문제들로 인해 학계와 의료계에서 실제 의료환경에 적용할 수 있는 기술을 개발하는 데에 어려움을 겪어왔다.
그중 ‘빛’을 활용한 질병 진단 기술은 비침습적이고 안전해 새로운 질병 진단 기술로 많은 연구가 이뤄져 왔다. 덕분에 여러 의미 있는 연구 결과가 나왔지만, 실제 의료환경에 적용할 수 있는 광기술은 여전히 매우 제한적이다. 환자를 진단하고 치료하는 의료 현장에는 여러 공간적·시간적 제약이 존재하기에, 빛을 활용하기 위한 장치인 광학계(optical system)의 크기가 작고 촬영 및 분석이 빠르게 이뤄질 수 있어야 실제 도입이 가능하다.
아주대 공동 연구팀은 이러한 점에 착안해 초분광 영상기술과 인공지능을 활용한 연구에 나섰다. 초분광 영상기술은 빨강·초록·파랑을 측정하는 기존의 컬러 영상기술에 비해 더 많은 색을 정밀하게 측정할 수 있는 기술이다. 사람의 눈으로 볼 수 있는 빨강·초록·파랑의 가시광선 영역뿐 아니라 자외선과 적외선 영역의 빛까지 분해하고 분석할 수 있는 것. 더욱 정밀한 측정이 가능한 특성 덕에 초분광 영상기술은 우주, 국방, 의료를 비롯한 다양한 분야에 적용되어왔는데, 그 정보량이 많아 정밀한 분석에 어려움을 겪어왔다.
아주대 연구팀이 연구해온 초분광 영상 기술을 통한 위암 진단 모식도
이러한 부분을 해결하기 위해 인공지능(AI)을 활용해 영상을 분석하려는 시도가 이어져 왔으나, 의료영상 데이터의 경우 인공지능 학습을 위한 정밀한 정답 데이터를 확보하는 것이 매우 어려웠다. 아주대 연구팀은 이러한 한계를 돌파하기 위해, 영상처리 및 정합 기술을 개발해 병리조직검사 데이터와 초분광 영상 데이터를 비교하고 정답 데이터를 확보해 인공지능 모델을 정밀하게 학습시켰다. 연구팀은 초분광 영상기술을 통해 생체 조직의 산란 및 흡수 특성을 측정하고, 정상 조직과 암 조직 등 질병에 따라 변화되는 조직의 광특성을 질병 진단에 활용했다.
윤종희 교수는 “초분광 영상기술과 인공지능을 통해 환자로부터 획득한 조직으로 별도의 생화학 처리 없이 암의 유무를 진단할 수 있음을 보인 성과”라며 “조직 검체 확보와 동시에 수 분 내 암 진단이 가능해 환자 치료에 많은 도움을 줄 수 있을 것”이라고 설명했다.
윤 교수는 “위암 이외의 다른 질병에도 적용이 가능해, 그 응용 범위가 더 넓어질 수 있다”라며 “질병 진단에 걸리는 시간을 줄여, 환자의 치료 시간을 단축하고 편의를 높이는 데 기여할 수 있다”라고 덧붙였다.
이번 연구에서 물리학과 연구팀은 ▲초분광 영상 기술을 위한 광학계 개발 ▲조직의 광학영상 측정 및 광특성 분석기술 개발 ▲인공지능 모델 구축 등을 수행했고, 의과대학 연구팀은 ▲환자 검체 확보 ▲병리조직검사 ▲의학적 분석 등을 맡아 진행했다.
아주대 물리학과 윤종희 교수는 한국과학기술원(KAIST) 바이오및뇌공학과에서 박사학위를 받고, 한국과학기술원과 영국 캠브리지대학 물리학과에서 박사후연구원으로 의광학(Biomedical optics) 분야를 연구해왔다. 윤 교수는 초분광 영상을 활용한 질병의 진단, 빛의 산란을 통한 미생물 움직임 연구, 인공지능을 활용한 영상분석 기술 등을 연구해 학계와 산업계의 주목을 받아왔다. 특히 기초 학문과 임상 시험을 연계하는 중개 연구(Translational Research)를 통해 의과대학 연구진과 활발한 공동 작업을 벌이고 있다.
이번 연구는 한국연구재단의 우수신진연구사업, G-LAMP 사업 및 한국전자통신연구원의 지원을 받아 수행됐다.
정상 조직과 위암 조직의 광특성(산란 및 흡수) 차이. 위암 조직은 특정 파장(540nm)의 빛에서 정상 조직에 비해 산란 및 흡수가 적은 것을 확인함
* 위 사진 - 왼쪽부터 물리학과 윤종희 교수, 대학원 에너지시스템학과 박인영 석사졸업생, 의대 병리학교실 노진 교수, 소화기내과학교실 노충균 교수