인공지능 기반 디지털 병리 이미지 분석 및 암 진단 전문 의료기업 딥바이오가 세계 병리학회와 암 학술대회에서 부스 전시와 함께 자사의 딥러닝 기반 암 진단 및 바이오마커 관련 총 6편의 연구 초록을 발표할 예정이라고 13일 밝혔다.

오는 15일(현지 시각)까지 미국 뉴올리언스에서 개최되는 미국캐나다병리학회(USCAP: United States and Canadian Academy of Pathology)에서는 자사의 주요 연구 분야인 전립선암을 비롯해 c-MET 측정 분야에 대한 총 3건의 연구 초록을 공유한다.

미국 10대 연구소인 ARUP와 공동으로 진행한 전립선암 검출 및 글리슨 등급 분석을 위한 딥러닝 알고리즘 관련 후향적 연구 결과는 구두 발표로 채택됐다. c-MET 측정과 관련해서는 ▲ 비소세포폐암 c-MET 면역조직화학염색 (IHC) 이미지 대상 어텐션 기반 종양 영역 분할 딥러닝 모델의 분석 성능 평가, ▲ IHC 염색 종양 조직 슬라이드의 디지털 이미지에서 c-MET 발현 측정 관련 이미지 분석 모델과 병리전문의의 진단 비교 분석 결과를 포스터로 공개할 예정이다.

4월에 진행되는 미국비뇨기과학회(AUA: American Urology Association) 학술대회 포디움 발표 세션에서 존스홉킨스대학의 타마라 로탄 박사(Dr. Tamara Levin Lotan) 연구팀과 함께 진행한 전립선암 관련 연구 초록을 공유할 계획이다. 해당 연구는 근치적 전립선 수술 후 생화학적 재발 예측에 있어 딥러닝 알고리즘과 병리전문의의 전립선 침생검 조직 등급 분석을 비교한 결과를 담고 있다. 마지막으로 미국암학회(AACR: American Association for Cancer Research)에서는 딥러닝을 활용한 분자 아형 예측을 비롯해 분자 매핑 관련 연구 내용을 담은 총 2건의 초록이 채택됐다.

김선우 딥바이오 대표는 “이번 참가하는 학술대회에서는 자체 연구는 물론 미국의 주요 연구소 ARUP 및 최고의 교육기관인 존스홉킨스대학의 연구진과 공동 연구 결과를 구두로 발표하게 돼 더욱 뜻깊다. 정밀 암 치료 시대가 도래함에 따라 정확한 진단의 필요성이 커지고 있는 상황에서 자사의 주요 연구 분야인 전립선암과 유방암을 비롯해 다양한 암종 및 바이오마커 관련 딥러닝 기술을 지속 개발하며 암 분야의 디지털 병리를 적극 이끌어 가겠다”고 말했다.