암조직 절개 없이 3D로 관찰한다 [지금은 과학]

[아이뉴스24 정종오 기자] 암 조직을 관찰할 때 기존의 방법인 절개 없이 할 수 있는 방법이 개발됐다. 3D와 가상 염색 기술을 이용했다.

기존에 암 조직을 얇게 절단해 염색한 뒤 관찰하던 전통 방식에서 벗어나는 방법이다. 한국과학기술원(KAIST)과 국제 공동연구팀이 첨단 광학 기술을 활용해 절개 없이 암 조직의 3차원 구조를 인공지능 기반 딥러닝 알고리즘을 접목시켰다.

실제처럼 가상 염색 영상으로 구현하는 기술에 성공해 앞으로 차세대 비침습 병리 진단의 혁신을 기대할 수 있게 됐다.

KAIST(총장 이광형)는 물리학과 박용근 교수 연구팀이 연세대 강남세브란스병원 신수진 교수팀, 미국 메이오클리닉(Mayo Clinic) 황태현 교수팀, 토모큐브 인공지능 연구팀과 공동연구를 통해 별도의 염색 없이도 암 조직의 3차원 구조를 생생하게 보여줄 수 있는 혁신적 기술을 개발했다고 26일 발표했다.

약 200년 동안 사용돼 온 기존 병리학에서는 암 조직을 현미경으로 관찰하던 방식은 3차원으로 이뤄진 암 조직의 특정 단면만을 보여주기 때문에 세포간의 입체적 연결 구조나 공간적 배치를 파악하는데 한계가 있었다.

연구팀은 ‘홀로토모그래피(Holotomography, HT)’라는 첨단 광학 기술을 활용해 조직의 3차원 굴절률 정보를 측정했다. 여기에 인공지능 기반 딥러닝 알고리즘을 접목시켜 마치 가상의 염색(H&E, 병리 조직을 관찰할 때 가장 널리 사용되는 염색법) 이미지를 생성하는데 성공했다.

연구팀은 이 기술이 생성한 영상이 실제 염색된 조직 영상과 매우 비슷하다는 점을 정량적으로 입증했다. 다양한 장기와 조직에서도 일관된 성능을 보여줌으로써 차세대 병리 분석 도구로서의 범용성과 신뢰성을 입증했다.

토모큐브사의 홀로토모그래피 장비를 활용해 한국과 미국의 병원, 연구기관과 공동으로 기술 실현 가능성을 검증했다. 이 기술이 실제 병리 연구 현장에 본격적으로 도입될 수 있음을 보여줬다.

박용근 교수는 “이번 연구는 병리학의 분석 단위를 2차원에서 3차원으로 확장한 매우 의미 있는 성과”라며 “앞으로 미세 종양 환경 내에서 암 종양의 경계나 주변 변역 세포들의 공간 분포를 분석할 수 있는 등 다양한 생의학 연구와 임상 진단에 널리 활용될 수 있을 것”이라고 전했다.

이번 연구(논문명: Revealing 3D microanatomical structures of unlabeled thick cancer tissues using holotomography and virtual H&E staining)는 KAIST 박주연 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여했으며 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 5월 22일자 온라인으로 실렸다.