(제공: 펜실베니아 대학교)

연구자들은 전례 없는 명확성으로 의료 이미지를 해석하고 질병 진단 및 이미지 해석 속도를 높일 수 있는 새로운 AI 도구를 개발했다.

iStar(초해상도 조직 아키텍처 추론)라고 불리는 이 도구는 펜실베니아 대학교 페렐만 의과대학의 연구원들이 개발했다.

연구자들은 iStar 도구를 사용하면 의사와 연구자들이 실제로는 보이지 않았을 수도 있는 암세포를 볼 수 있을 것이라고 말한다. 또한 암 수술을 통해 안전한 마진이 달성되었는지 여부를 판단하고 현미경 이미지에 대한 주석을 자동으로 제공하여 해당 수준에서 분자 질환 진단의 길을 열 수 있다.

이 방법에 관한 논문은 오늘 네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)에 게재되었다.

면역요법이 필요한 시기 결정

생물통계학 및 디지털 병리학 교수인 리 밍야오(Mingyao Li) 박사는 iStar가 환자의 생존 가능성과 면역요법에 대한 유리한 반응인 "3차 림프 구조"라고 불리는 중요한 항종양 면역 형성을 자동으로 감지할 수 있다고 말했다. 이는 iStar가 어떤 환자가 면역요법으로 가장 큰 혜택을 받을지 결정하는 강력한 도구가 될 수 있다는 것을 의미한다고 리 밍야오는 말했다.

리와 그녀의 동료들은 표준 조직 이미지에 대해 "(계층적 비전 변환기 Hierarchical Vision Transformer)"라는 머신러닝 도구를 교육했다. 이는 이미지를 여러 단계로 나누고, 이러한 이미지는 종종 단일 세포에 가까운 해상도에서 유전자 활동을 예측하는 데 사용된다.

다른 AI 도구보다 213배 빠르다.

도구의 효능을 테스트하기 위해 리와 그녀의 동료들은 건강한 조직과 혼합된 유방암, 전립선암, 신장암, 대장암을 포함한 다양한 유형의 암 조직에 대해 iStar를 평가했다. iStar는 눈으로 식별하기 힘든 종양과 암세포를 자동으로 검출할 수 있었다. iStar는 다른 AI 도구보다 213배 더 빨랐다.

이 연구는 국립 보건원(R01GM125301 및 R01HG013185)의 자금 지원을 받았다.

인용: Zhang, D., Schroeder, A., Yan, H. et al. 공간 전사체학과 조직학을 통합하여 초해상도 조직 구조를 추론한다. Nat Biotechnol (2024). https://doi.org/10.1038/s41587-023-02019-9