딥노이드, 갑상선 세포검사 AI 연구 성과 공개

(사진제공=딥노이드)

딥노이드가 가톨릭대학교 의정부성모병원 및 성빈센트병원과의 공동연구를 통해 갑상선 세포 디지털 이미지만으로 BRAF 돌연변이 여부를 예측해 내는 연구 성과를 이뤄냈다고 10일 밝혔다.

BRAF 돌연변이는 갑상선암에서 진단, 예후 예측, 치료 선택에 영향을 미치는 유전적 변화다. 기존 세침흡인세포검사(FNA)는 세포의 형태 평가는 가능하지만 돌연변이 상태를 직접 확인할 수 없다는 한계가 있었다. 이번 연구는 인공지능(AI)을 통해 판독이 까다로운 갑상선 불확정결절을 정교하게 분류하고 분자검사가 필요한 환자를 선별할 수 있음을 증명했다. 이는 AI가 분자검사 진행 전 임상 현장에서 의료인의 판단을 보조하고 일부 불필요한 추가 검사를 줄이는 데 기여할 수 있음을 의미한다.

연구팀은 263개의 갑상선 FNA 전체 슬라이드 이미지(WSI)를 활용한 분석에서 최고 예측 정확도(AUROC) 0.784를 기록했다. BRAF 돌연변이 평가는 통상 조직 검사를 기반으로 이뤄지는 만큼 세포 디지털 이미지만으로 이를 분석하는 것은 난도가 높은 과제다. 이번 성능 평가 결과는 세포 디지털 이미지만으로도 BRAF 상태를 임상적으로 의미 있게 평가할 수 있는 가능성을 보여줬다는 점에서 의미가 크다.

또 연구에는 병리과에서 주로 사용하는 액상세포검사 방식인 씬프렙과 이지프렙 장비로 제작된 슬라이드 2종을 모두 활용해 특정 표본 제작 환경에 국한되지 않는 AI 모델의 범용성을 확인했다. 최우식 딥노이드 대표는 “이번 연구는 갑상선암 진단 과정에서 AI가 세포검사 이미지만으로도 분자검사가 필요한 환자를 선별하는 보조 도구의 가능성을 보여준 성과”라며 “이를 계기로 병리학 분야로 연구를 확장하고 디지털 병리 기반 AI 솔루션 개발에도 착수할 계획”이라고 말했다.

이번 연구 초록은 올해 3월 미국·캐나다 병리학회 연례학술대회 2026(USCAP 2026)에서 공개됐으며 5월 홍콩에서 열리는 아시아세포학회연합회에서 구연발표 예정이다.