쌍둥이처럼 구별 힘든 뇌종양, AI가 98% 구분 작성일 09-29 53 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">美하버드 의대, 뇌종양 진단용 AI 픽쳐 개발<br>외양 흡사해도 치료법 완전 다른 암세포 구분<br>미국·유럽·아시아 5개 병원서 실증 마쳐</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ukYRT0aVAV"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2089f6a779bd50deae10b7648531547c480bcc17fa3e7001a53ebc5d2ea6aa7e" dmcf-pid="7EGeypNfj2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="왼쪽은 뇌 속 혈류량을 측정하는 방법(DSC CBV)으로, 오른쪽은 뇌 조직 내 물 분자의 움직임을 측정하는 방법(ADC)으로 교모세포종(위)과 원발성 중추신경계 림프종(아래)을 각각 촬영한 모습./Brain Sciences" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/29/chosunbiz/20250929180148924uwaa.jpg" data-org-width="633" dmcf-mid="pJxy6gtsN4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/29/chosunbiz/20250929180148924uwaa.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 왼쪽은 뇌 속 혈류량을 측정하는 방법(DSC CBV)으로, 오른쪽은 뇌 조직 내 물 분자의 움직임을 측정하는 방법(ADC)으로 교모세포종(위)과 원발성 중추신경계 림프종(아래)을 각각 촬영한 모습./Brain Sciences </figcaption> </figure> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="03546bb19e5b0487b37eebb0199a117d8ffdc65f591dc274bda2310d82a928a2" dmcf-pid="zDHdWUj4c9" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/29/chosunbiz/20250929180149146xtln.png" data-org-width="1800" dmcf-mid="UQO2rYMUAf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/29/chosunbiz/20250929180149146xtln.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="c7f22ddd42c76bb635cc29bfbc2666966feaa46c42df1db53af8b25b17e362f2" dmcf-pid="qwXJYuA8AK" dmcf-ptype="general">암 발생 원인이나 진행 양상은 물론 치료법도 전혀 다르지만 겉모습은 흡사한 ‘쌍둥이’ 뇌종양이 있다. 암세포 모양이나 조직 구조가 워낙 비슷해 오진이 잦았다. 미국 과학자들이 두 뇌종양을 정확하게 구분하는 인공지능(AI)을 개발했다.</p> <p contents-hash="45ad59142d60b730d130a1c2b4c096ad24dc37636ebf0390bb516ef1ede46210" dmcf-pid="BrZiG7c6kb" dmcf-ptype="general">하버드 의대 연구진은 “교모세포종과 원발성 중추신경계 림프종(PCNSL)을 카메라로 찍어 98% 정확도로 구분해내는 AI 도구 ‘픽쳐(PICTURE)’를 개발했다”고 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 29일(현지 시각) 발표했다.</p> <p contents-hash="e8c520a24953fb9f01d9465ef605de56f261a8930394ba574486207f721df6e3" dmcf-pid="bm5nHzkPgB" dmcf-ptype="general">교모세포종은 뇌세포에서 발생하는 가장 흔하고 공격적인 종양이다. 반면 PCNSL은 면역세포에서 생기지만 종종 교모세포종으로 잘못 진단된다. 치료 전략도 정반대다. 교모세포종은 가능한 한 종양을 절제해야 하지만, PCNSL은 방사선과 항암제 치료가 우선된다. 그만큼 두 암종을 정확히 구분하는 것이 치료의 성패를 좌우한다.</p> <p contents-hash="300711af708b8f2a42f46b9963b205b69cf61c0b97acbad22d82c57781e29bfc" dmcf-pid="Ks1LXqEQcq" dmcf-ptype="general">연구진은 픽쳐의 강점은 수술 도중에 바로 활용할 수 있다는 점이라고 밝혔다. 일반적으로 암 진단에 이용하는 조직검사는 종양 조직을 떼어내고 액체질소로 급속 동결해 현미경으로 살펴보는 방식이다. 이 방식은 세포 형태가 왜곡될 수 있어 정확도가 떨어진다. 실제로 약 20건 중 1건은 며칠 뒤 확정 진단에서 결과가 달라지는 것으로 나타났다. 시간이 많이 걸린다.</p> <p contents-hash="dad77ca44fba31100c7c922b96f3037cf04fe8268cda6886fd461c8bab886d80" dmcf-pid="9OtoZBDxaz" dmcf-ptype="general">연구진은 이런 한계를 AI로 극복했다. 연구를 이끈 유 쿤싱(Kun-Hsing Yu) 하버드 의대 교수는 “우리 모델은 유사한 특징을 가진 종양을 확실히 구분해 진단 오류를 줄이고, 환자에게 맞는 최적 치료법을 선택하도록 돕는다”고 말했다.</p> <p contents-hash="7e9180ab48c6652fa651deb262e94f19077d2f592300f3fc7ff3b02c9c941a67" dmcf-pid="2SUA3VOJk7" dmcf-ptype="general">AI는 실제 환자 진단에서 정확성을 입증했다. 미국과 유럽, 아시아의 5개 병원에서 검증한 결과, 픽쳐는 교모세포종과 PCNSL을 98% 이상 정확도로 구분했다. 두 암종 외의 67개 중추신경계 종양도 식별했으며, 병리학자들이 최대 38%까지 오진한 사례도 모두 맞혀 의료진과 기존 AI를 뛰어넘는 성능을 보였다.</p> <p contents-hash="662b41334dc58fb01f826e44719bc1d893410a0996a4e33e7d8005477211892d" dmcf-pid="Vvuc0fIiNu" dmcf-ptype="general">픽쳐는 생성형 AI인 챗GPT를 비롯한 기존 AI와 달리, 모르는 걸 아는 척하지 않는다는 특징도 있다. 본 적 없는 종양을 접하면 억지로 답을 내놓지 않고, 대신 ‘재검토 필요’ 신호를 띄워 전문가가 다시 살펴보도록 한다.</p> <p contents-hash="20c0834027b67a20ad27bf18245793cd2ac41e64cccf41657d9c478c28ba020c" dmcf-pid="fT7kp4CncU" dmcf-ptype="general">다만 AI 학습에 쓴 생체 시료가 대부분 백인 환자에서 나왔다는 점은 한계로 꼽힌다. 연구진은 향후 다양한 인종 집단을 대상으로 정확성을 검증하고, 연구 범위를 다른 암종으로 넓히겠다고 밝혔다. 또 유전자·분자 분석 데이터와 결합해 더 깊은 분석을 시도할 계획이다.</p> <p contents-hash="1026fa77103481114fbb2670dcc6ad467b3ed0df2e985000ed6221dd9f9df688" dmcf-pid="4yzEU8hLap" dmcf-ptype="general">참고 자료</p> <p contents-hash="9328b2cd62e5f7f810477699d0a802609a09c6c2507f6e5c78453560cc18b650" dmcf-pid="8WqDu6log0" dmcf-ptype="general">Nature Communications(2025), DOI: <span>www.doi.org/10.1038/s41467-025-64249-6</span></p> <p contents-hash="4156f5b6e7ba20d4c1d972e74d0e4782ca9db6ae5785c066ffc50287a61e54d0" dmcf-pid="6YBw7PSgj3" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "부장 달리기 인증샷, 내가 왜 봐야 하나" 불만 폭주하자…카카오, 일주일 만에 '롤백' 09-29 다음 [팽동현의 테크픽]돌아오는 카톡 친구목록…UX 참사가 남긴 교훈 09-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
