AI 기반 진단 시스템이 뇌종양 수술 중 보이지 않는 암 조직을 드러냄. 이를 통해 신경외과 의사들은 환자가 마취 상태일 때 이를 제거하거나 이후 표적 치료를 할 수 있음.
뇌종양은 보이지 않는 암세포로부터 다시 자랄 수 있음.
이 새로운 기술은 고위험 남아있는 종양을 3.8%의 확률로 놓치며, 기존 방법은 24%의 확률로 놓침.
이 AI 기술은 다른 암 수술에도 사용될 수 있음.
뇌종양이 재발하면 생존율이 낮아지고, 가장 치명적인 종양 유형을 가진 환자는 종종 1년 이내에 사망함. 이는 초기 수술 후 암 조직이 남아있어 계속 자라기 때문임.
UC 샌프란시스코와 미시간 대학교가 주도한 새로운 연구에 따르면, 인공지능(AI) 기반 진단 도구를 사용하면 신경외과 의사들이 근처로 퍼진 보이지 않는 암을 식별할 수 있음. 이 기술은 고등급 종양의 재발을 지연시키고 저등급 종양의 경우 예방할 수 있는 잠재력을 가짐.
유사한 AI 기술은 유방암, 폐암, 전립선암, 두경부 암 수술에서도 시험될 예정임. 이 연구는 11월 13일 Nature에 발표됨.
이 기술은 종양을 식별하는 능력을 향상시키고, 제거된 추가 종양 덕분에 생존율을 높일 수 있기를 희망함. 이 모델은 의사들에게 조직 생검 후 몇 초 내에 실시간, 정확하고 임상적으로 실행 가능한 진단 정보를 제공함.
UCSF 신경외과학과의 수석 저자 Shawn Hervey-Jumper 박사에 따르면, 이 도구는 오픈 소스이며 UCSF에 의해 특허를 받았고 FastGlioma로 알려져 있음. 아직 식품의약국(FDA)의 승인을 받지 못함.
연구에서 신경외과 의사들은 고등급 및 저등급 확산성 교모세포종 환자 220명의 종양 샘플을 검사함. FastGlioma가 적용된 환자는 3.8%가 남아있는 고위험 조직을 가졌고, 도구가 적용되지 않은 환자는 24%가 남아있음.
미시간 대학교 신경외과학과의 수석 저자 Todd Hollon 박사는 "FastGlioma는 신경외과 분야를 변화시킬 잠재력을 가지고 있으며, 교모세포종 환자의 포괄적 관리 즉시 개선할 수 있음"이라고 말함. "이 기술은 종양 탐지에 대한 현재의 표준 치료 방법보다 더 빠르고 정확하게 작동하며, 다른 소아 및 성인 뇌종양 진단에도 일반화될 수 있음"이라고 덧붙임.
FastGlioma는 AI의 예측 능력과 자극 라만 조직학(SRH)을 결합하여, 신선한 조직 샘플을 1~2분 내에 시각화함. 이는 병리학 실험실에서 종양 세포를 처리하고 해석하는 데 소요되는 시간을 없앰.
AI 시스템은 11,000개 이상의 종양 샘플과 400만 개의 미세 관찰 데이터셋으로 "훈련"됨. 이를 통해 이미지를 분류하고 종양과 건강한 조직을 높은 정확도로 구별할 수 있음. 신경외과 의사들은 10초 내에 진단 정보를 받아 수술을 계속할 수 있음.
"잔여 세포를 제거하는 수술이 불가능할 경우, 즉시 다른 치료 옵션을 고려할 수 있음"이라고 Hervey-Jumper는 말함. "여기에는 방사선이나 표적 화학요법과 같은 국소 치료가 포함되며, 치료는 카테터를 통해 직접 뇌에 전달됨."
