이번 연구는 근치적 전립선 절제술(Radical Prostatectomy)을 받은 전립선암 환자들의 디지털 병리 전체 이미지 슬라이드 총 2만9646장을 분석해 딥바이오의 인공지능 기반 병리 이미지 분석 알고리즘이 전립선암의 글리슨 등급 분류 및 종양 부피 정량화에서 임상적으로 유효하며, 예후 예측에서도 의미 있는 결과를 제공함을 입증했다.
특히 딥바이오 알고리즘이 계산한 종양 비율(Percent Tumor Volume, PTV)을 기존의 예후 예측 모델(CAPRA-S Score)에 결합한 확장 모델은 기존 모델 대비 생화학적 무진행 생존(Biochemical Progression-Free Survival, BPFS)에 대한 예측력이 유의하게 향상된 것으로 나타났다(p=0.006). 이는 인공지능 병리 분석이 기존 병리 진단의 보완 수단으로써 임상 의사결정에 기여할 수 있음을 시사한다.
한편, 딥바이오는 앞서 스탠포드대학교 병리과와 함께 전립선 절제술 검체 기반의 알고리즘 성능을 외부 검증한 연구를 수행했으며, 해당 결과는 지난해 국제 비뇨기과 권위 학술지 BJU International에 게재된 바 있다. 이로써 딥바이오의 기술력은 국내외 유수의 연구기관과의 협업을 통해 글로벌 학술 무대에서 연이어 입증되고 있다.
김국주 기자
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