인공지능(AI)으로 신장이식 거부반응을 빠르게 찾아낼 수 있다는 연구결과가 나왔다.

서울아산병원은 김남국 융합의학과 교수와 고현정 병리과 교수가 병리 조직 슬라이드를 판독해 신장이식 수술 후 항체매개면역거부반응 여부를 진단하는 인공지능을 개발하고, 이 같은 연구결과를 밝혀냈다고 29일 밝혔다.

그동안 신장이식 후 나타날 수 있는 거부반응을 진단하기 위해서는 신장에서 채취한 병리 조직을 병리과 전문의가 슬라이드로 만들어 직접 분석해왔다. 그러나 모든 부분을 다 분석하는 것은 시간적으로 불가능해 일부분만 판독했다.

이 같은 문제를 해결하기 위해 연구팀은 인공지능을 이용해 판독을 실시했다. 그 결과, 전문의가 직접 판독한 정답과 약 90%의 정확도를 보였으며, 판독 시간도 평균 약 13분밖에 걸리지 않았다.

신장이식 수술 전 기증자와 수혜자 사이의 면역 적합성 여부를 판단하기 위해 조직적합성항원 검사 등 여러 검사를 미리 실시하지만, 신장이식 후 나타날 수 있는 거부반응 중 하나인 항체매개면역거부반응을 완전히 예측할 수는 없다.

수술 후 항체매개면역거부반응이 의심되면, 환자 신장 조직을 채취한 후 특정 면역염색 기법을 적용해 세뇨관 주위 모세혈관(peritubular capillary)의 개수를 세야 한다. 염색된 모세혈관이 일정 기준보다 많으면 신장이식 거부반응이 실제로 있을 가능성이 매우 높다고 진단한다.

병리과 전문의는 이 같은 과정을 직접 현미경으로 수백 배 확대해 육안으로 분석하고 있다. 그러나 모세혈관이 매우 많다보니 일일이 다 보는 것이 시간이 매우 오래 걸릴 뿐만 아니라, 일부분만 보더라도 눈에 피로가 쌓여 정확도가 떨어질 수밖에 없다.

또 거부반응을 예방하기 위해 면역억제제를 사용하지만 발생 가능성을 완전히 제거할 수는 없다. 따라서 최대한 빠르게 실제 거부반응 여부를 진단하고, 필요하다면 면역억제제 용량을 증가시키는 등 추가적인 치료를 즉시 실시하는 것이 매우 중요하다.

연구팀은 먼저 2009년부터 2016년까지 서울아산병원에서 신장이식 수술을 받은 환자 신장 병리 조직 슬라이드 200개를 면역염색한 후 인공지능에 학습시켰다.

인공지능에는 인간 신경망을 본 뜬 합성곱 신경망(CNN) 기술이 적용됐으며, 연구팀은 추가적으로 180개의 신장 병리 조직 슬라이드를 이용해 인공지능 기술 유효성을 검증했다.

그 결과, 신장 병리 조직 슬라이드에서 세뇨관 주위 모세혈관이 있어 꼭 분석해야 하는 영역들을 인공지능 기술이 약 12분 만에 평균 147개씩 찾아냈다.

또 검출된 영역 중에서 병리과 전문의가 판독한 정답 대비 무려 90%의 정확도로 세뇨관 주위 모세혈관을 약 1분 만에 찾아내 총 13분 정도 만에 신장이식 거부반응 여부를 판독해냈다.

고현정 교수는 “이번 연구를 토대로 앞으로 인공지능 알고리즘을 활용해 신장이식 후 거부반응을 더욱 빠르고 정확하게 진단할 수 있게 되면, 적절한 치료법을 조기에 적용해 재이식 수술 혹은 투석 가능성이 줄어들어 신장이식 수술 성공률이 더욱 높아질 것으로 기대된다”고 말했다.

김남국 교수는 “이번 연구로 그동안 다른 분야에 비해 인공지능 알고리즘 개발이 유독 힘들었던 병리 분야에서 더욱 효율적이고 정확한 인공지능 개발 가능성을 보았다”며 “축적된 노하우를 바탕으로 병리 판독 분야에서 인공지능 기술 적용 범위를 넓혀나갈 계획”이라고 말했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 최근 게재됐다.