AI로 고위험 자궁내막암 식별: 치료 향상에 기여하는 혁신적 발견.
Seoul브리티시컬럼비아 대학교의 과학자들이 인공지능(AI)을 활용해 위험한 형태의 자궁내막암을 발견했습니다. 이 발견은 자궁 내막암 환자 치료를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 암세포의 수천 장의 사진을 분석하여 재발 가능성이 높고 치명적일 수 있는 특정 유형의 자궁내막암을 감지할 수 있습니다. 전통적인 방법으로는 이 암의 하위 유형을 식별하는 데 어려움이 있습니다.
인공지능 기반 기법은 많은 장점을 가지고 있습니다:
- 비용 효율적이며 배포가 용이합니다.
- 도시와 농촌 지역에서 모두 유용하게 사용됩니다.
- 기존의 분자 진단 기술을 강화합니다.
- 치료 결정에 도움을 줍니다.
2013년, Dr. McAlpine 박사와 그의 연구팀은 자궁내막암을 분자적 특징에 따라 네 가지 유형으로 분류했습니다. 그들은 이러한 유형을 신뢰성 있게 식별할 수 있는 진단 도구인 ProMiSE를 개발했습니다. 이 도구는 이제 브리티시 콜럼비아주, 캐나다의 다른 지역 및 전 세계적으로 사용되고 있습니다.
여전히 어려움이 존재합니다. 전체의 약 50%를 차지하는 가장 흔한 하위 유형은 분명한 분자적 특징이 없습니다. 이 그룹의 환자들 중 일부는 좋은 결과를 보이지만, 다른 일부는 매우 좋지 않은 결과를 경험합니다. 현재까지 이 그룹에서 어떤 환자가 위험한지 식별할 수 있는 도구가 마련되지 않았습니다.
맥앨파인 박사는 UBC 조교수인 알리 바샤샤티 박사와 함께 첨단 AI 기법을 활용했습니다. 바샤샤티 박사의 팀은 심층 학습 AI 모델을 개발하여 환자의 조직 샘플 이미지를 분석했습니다. 이 AI는 다양한 아형을 구별하는 능력을 학습했습니다.
AI는 2,300개 이상의 암 조직 이미지를 연구한 후 생존율이 훨씬 낮은 환자 그룹을 발견했습니다. Dr. Bashashati는 AI가 많은 이미지를 분석하고 인간 병리학자가 미처 발견하지 못하는 패턴을 찾아내는 능력이 있다고 설명합니다.
이 연구 결과는 전 세계적으로 환자들의 자궁내막암 진단 및 치료 방법에 큰 변화를 가져올 수 있습니다.
연구는 여기에서 발표되었습니다:
http://dx.doi.org/10.1038/s41467-024-49017-2및 그 공식 인용 - 저자 및 저널 포함 - 다음과 같습니다
Amirali Darbandsari, Hossein Farahani, Maryam Asadi, Matthew Wiens, Dawn Cochrane, Ali Khajegili Mirabadi, Amy Jamieson, David Farnell, Pouya Ahmadvand, Maxwell Douglas, Samuel Leung, Purang Abolmaesumi, Steven J. M. Jones, Aline Talhouk, Stefan Kommoss, C. Blake Gilks, David G. Huntsman, Naveena Singh, Jessica N. McAlpine, Ali Bashashati. AI-based histopathology image analysis reveals a distinct subset of endometrial cancers. Nature Communications, 2024; 15 (1) DOI: 10.1038/s41467-024-49017-2
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