바이오인

주간기술동향 2069호

전산 병리학을 위한 기술적 요소와 딥러닝 모델

◈ 목차

⑴ 전산 병리학 소개
⑵ 전산 병리학 도래의 기술적 요소
⑶ 전산 병리학 분야의 딥러닝 모델
⑷ 결론

◈본문

■ 전산 병리학 소개
병리학은 병을 일으키는 신체의 조직이나 기관의 기질적 변화 및 기능적 변화를 연구하는 학문으로 세포, 조직, 장기의 표본을 육안이나 현미경 등을 이용하여 검사해서 그것들이 질 병에 침범될 때 어떤 변화가 나타나는지에 대해 연구하는 학문이다[1]. 임상 병리학의 가장 대표적인 작업이 환자로부터 떼어낸 조직을 일련의 과정을 통해 헤마톡실린과 에오신 (Hematoxylin and Eosin: H&E)으로 염색한 조직 절편으로 만든 다음 현미경으로 검사하 고 해석하여 종양 유무를 판단하고, 종양인 경우 어느 정도 진행되었는지를 결정하는 것이 다. 조직 절편에서 볼 수 있는 핵 이형성(nuclear atypia), 샘 형성 정도(degree of gland formation), 유사분열 및 염증의 존재(presence of mitosis and inflammation)와 같은 특징은 종양이 얼마나 공격적인지, 수술 후 재발 가능성이 있는지에 대한 예측을 가능하게 한다.

병리학자가 유리 슬라이드를 고배율 현미경으로 확대하여 세포와 조직을 보고 질병 유무 를 검사하는 고전적 방식의 병리학은 최근 20년 동안 디지털 병리 영상을 모니터로 검사하 는 방식으로 바뀌어 가고 있다([그림 1] 참조). 이는 2000년 초 고해상도 전체 슬라이드 스캐너(Whole Slide Scanner: WSS) 개발로 전체 슬라이드 영상(Whole Slide Image: WSI) 획득이 가능해진 것과 깊은 연관이 있다. 이처럼 유리 슬라이드 데이터가 디지털화됨 으로 병리학 분야에서 컴퓨터를 이용한 영상 분석을 통해 병리학자를 보조하기 위한 시스템 개발 연구가 본격화되기 시작하였다. 병리 분야에서의 효율적이고 자동화된 질병 진단 및 예측에 관련된 일련의 연구와 기술 개발 분야를 좁게는 디지털 병리학 넓게는 전산 병리학이라고 한다. 디지털 병리 학회 (Digital Pathology Association: DPA, https://digitalpathologyassociation.org/)는

“디지털 병리학은 디지털화된 유리 슬라이드에서 생성된 병리 정보의 획득, 관리 및 해석을 가능하게 하는 동적 이미지 기반 환경입니다.”라고 정의한다. 즉, 디지털화된 병리 영상으로 부터 진단에 필요한 유용한 정보를 획득하고 해석할 수 있도록 지원하는 시스템 및 환경이라 고 할 수 있다. 

전산 병리학은 디지털 병리를 포함하면서 좀 더 포괄적으로 정의되는데 “전산 병리학: 새로운 정의”에서는 복수의 데이터들, 예를 들면 병리 영상 및 오믹스(omics) 데이터, 전자 병원 기록, 실험실 데이터 등을 통합하여 생물학적 혹은 임상적인 정보를 추출하고, 진단을 위한 추론과 예측을 생성하기 위해 분자, 개인 혹은 인구 수준에서 수학적 모델을 사용하고, 동적이고 통합된 환자 자료들을 통해 최상의 의료결정을 내릴 수 있는 인터페이스 (의사, 환자, 실험실 직원 및 기타 의료시스템의 이해 관계자가 가능한 최상의 의료결정을 내릴 수 있는)를 통해 임상적으로 실행 가능한 지식을 고객에서 지원하는 시스템으로 정의하 고 있다. 

디지털 병리 영상에서 추출한 특징이 게놈 데이터에 보완적임을 보여 준 연구[4] 이후 특히, 종양학 분야에서 병리 영상으로부터 추출한 바이오마커를 정밀 의학을 위해 사용하는 데 관심이 높아졌고 이에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 유리슬라이드 데이터가 디 지털 병리 영상으로 대처되고 있는 상황에서 인공지능 기술은 진단과 예후 및 모니터링 프로 세스를 최적화하는 병리학 부서의 워크플로우를 향상시키고 병리학자가 더 나은 정보를 가 지고 결정을 내릴 수 있도록 돕는 시스템에 활용되고 있다. 

전산 병리학은 병리학자에게 반복 가능한 자동 진단을 2차 소견으로 제공할 수 있을 뿐 아니라 관심 영역에 대한 예후 값을 예측하여 제공할 수 있다. 이러한 기능은 병리학자의 작업량을 크게 줄이고 업무 처리 시간을 매우 단축할 수 있으므로 전산 병리학에 대한 국가 차원의 연구 지원과 시스템 개발 이 선진국을 중심으로 활발히 진행되고 있다. 

본 고에서는 전산 병리학의 기술적인 요소들과 WSI 종양 진단과 예측을 위해 다양하게 개발된 인공지능 모델들과 관련 기술 개발 동향을 살펴보고자 한다. 따라서 디지털 병리보다 더 포괄적인 개념을 가지고 있는 전산 병리학이란 용어를 사용한다. 2장에서는 전산 병리학 이 도래하게 된 기술적인 배경과 기술 요소들에 대해 알아보고, 3장에서 전산 병리학 분야에 서 분류, 감지, 질병 예후를 위해 개발된 딥러닝 모델들과 기술 수준을 살펴보고 4장에서 결론을 맺고자 한다.

...................(계속)

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