하버드 과학자들, 암 진단 혁신적 AI 모델 통해 환자 치료 개선

Seoul하버드 의과대학의 과학자들이 'CHIEF'라는 새로운 AI 모델을 개발했습니다. 이 모델은 다양한 유형의 암에 대한 여러 진단 작업을 수행할 수 있습니다. 현재의 AI 시스템이 특정 작업과 암 유형에 집중하는 것과 달리, CHIEF는 19가지 다른 암 유형에 대해 테스트되었습니다. 또한, 환자의 결과를 예측하도록 설계되었습니다.

새로운 AI 도구는 여러 면에서 주목할 만합니다:

• 암 진단에서 거의 94%의 정확도를 달성했습니다.
• 여러 암 유형에 걸친 환자의 생존 가능성을 예측할 수 있습니다.
• 종양의 분자 프로필을 높은 정확성으로 예측합니다.
• 조직 샘플을 수집하고 디지털화하는 방법에 상관없이 잘 적응합니다.

CHIEF는 종양 조직의 디지털 슬라이드를 판독하여 특정 암과 관련된 세포 특징을 찾아낼 수 있습니다. 또한, 비용이 많이 들고 시간이 소요되는 DNA 시퀀싱 없이 분자 프로필을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 전 세계적으로 암 진단이 더 용이해지고, 특히 자원이 제한된 지역에서 신속한 치료 결정을 내릴 수 있게 해줍니다.

CHIEF의 학습 과정은 독특합니다. 먼저 1,500만 개의 작은 미분류 이미지 섹션으로 초기 학습을 거친 후, 다양한 유형의 암에서 추출한 60,000장의 전체 슬라이드 이미지로 세밀한 조정을 받았습니다. 이 두 단계 학습으로 인해 모델은 조직의 세부적 변화와 전체적 변화를 모두 인식할 수 있어, 더 유연하고 정밀한 분석이 가능합니다.

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테스트에서 CHIEF는 암세포 발견, 종양 발생 위치 식별, 환자 예후 예측, 그리고 치료 반응과 관련된 유전자 패턴 분석과 같은 작업에서 다른 첨단 AI 기술보다 최대 36% 더 우수한 성능을 보였다. 이 기술은 다양한 임상 환경과 절차에서 활용 가능하여 전 세계 의료 시설에 유연한 솔루션을 제공한다.

이 모델은 종양의 행동에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다. 환자의 생존에 관한 새로운 정보를 발견하여 연구와 가능한 치료 방향을 안내할 수 있습니다. 열 지도를 사용하여 CHIEF는 종양의 중요 부분을 표시하며, 이를 통해 종양의 공격성 및 환자의 전망을 이해하는 데 도움을 줍니다.

연구진은 CHIEF를 개선할 계획입니다. 드문 질병과 비암성 상태의 이미지를 학습 데이터에 추가하고, 분자 데이터를 사용하여 암의 공격성을 더 잘 예측하며, 새로운 치료의 이점과 부작용을 예측할 수 있도록 CHIEF를 훈련할 것입니다.

이 새로운 AI 시스템은 암 진단과 치료를 개인화하고 효율적으로 만들어 크게 향상시킬 수 있습니다. 효과가 입증되고 널리 사용된다면, 암을 이해하고 치료하는 방식을 혁신하여 전 세계적으로 더 나은 환자 결과에 대한 희망을 줄 수 있을 것입니다.