국내 연구진이 AI 기반 실시간 현미경 영상 기술을 활용해 뇌종양 수술 중 병리 판단을 보조할 가능성을 제시했다. 수술 중 병리 판독 시간을 줄이고 암 경계를 빠르게 확인할 수 있는 방향성을 제시한 연구로, 향후 추가 임상 검증과 의료기기 인허가 여부가 주목된다.

브이픽스메디칼은 자사의 실시간 디지털 생검 플랫폼 ‘cCeLL(씨셀)’ 관련 연구 결과가 국제 학술지 ‘npj Digital Medicine’과 ‘JNS Case Lessons’에 각각 게재됐다고 6일 밝혔다.

이번 연구 중 ‘npj Digital Medicine’ 논문은 고려대 안암병원, 서울대병원, 삼성서울병원, 보라매병원, 캐나다 세인트마이클병원 등이 참여한 다기관 연구다. 연구진은 뇌종양 수술 중 활용되는 공초점 레이저 내시경(confocal laser endomicroscopy·CLE) 영상에 AI 모델을 적용해 실시간 병리 판단 가능성을 평가했다.

해당 논문에 따르면 기존 동결절편(frozen section) 기반 병리 판독은 20분 이상 소요되던 반면, cCeLL 기반 AI 보조 판독은 진단 대기 시간을 5분 내외 수준으로 줄일 가능성을 확인했다. 또한 Swin Transformer 기반 AI 모델은 종양 여부 판별에서 약 94%, 종양 유형 분류에서 약 88%의 정확도를 기록했으며, 연구진은 이를 수술 중 의사결정을 지원하는 ‘AI 보조 시스템(AI-augmented system)’으로 활용할 가능성을 제시했다.

다만 연구는 AI가 병리 전문의를 대체하는 수준보다는, 수술 중 빠른 판단을 지원하는 보조 시스템 성격에 가깝다고 설명했다. 특히 이번 연구는 뇌종양 수술 환경 기반으로 진행된 만큼, 다른 암종이나 일반 수술 환경으로의 확대 적용에는 추가 검증이 필요하다는 점도 한계로 꼽힌다.

함께 게재된 ‘JNS Case Lessons’ 논문은 서울대병원 신경외과 박철기 교수팀이 참여한 사례 보고(case report) 형태 연구다. 연구진은 실제 뇌종양 수술 과정에서 cCeLL을 체내(in vivo)에 적용해 암 경계 부위를 실시간으로 확인하는 수술 프로세스를 제시했다.

연구팀은 형광 유도 수술만으로는 확인이 어려운 미세 잔존 병변을 CLE 영상으로 관찰할 가능성을 탐색했으며, 병리과 의료진이 영상 판독 정확성을 검증했다고 밝혔다.

최근 의료 AI 분야에서는 수술 중 병리 판단을 보조하려는 연구가 이어지고 있다. 이번 연구 역시 실시간 영상 기반 분석 가능성을 탐색한 사례다. 기존 디지털 병리 AI가 조직 절편 기반 슬라이드 분석 중심이었다면, 이번 연구는 수술 현장에서 즉시 획득한 영상을 활용한 실시간 분석 가능성에 초점을 맞췄다.

다만 실제 임상 표준으로 활용되기 위해서는 대규모 다기관 검증과 재현성 평가, 의료기기 인허가, 실제 수술 환경 내 통합 등에 대한 추가 연구가 필요하다. 수술 중 의사결정 책임과 기존 병리 판독 체계와의 연계 방식도 향후 검토 과제로 남아 있다.

논문에 따르면 연구에는 브이픽스메디칼의 플랫폼이 활용됐으며, 일부 저자는 회사와의 이해관계를 공개했다.