스탠포드 AI 도구가 비용이 많이 드는 암 유전자 검사를 대체할 것으로 기대
개요
스탠포드 의학 연구진이 새로운 인공지능(AI) 도구인 SEQUOIA를 개발했습니다. 이 도구는 표준 현미경 이미지를 분석하여 암 세포에서 어떤 유전자가 활성화되었는지를 예측할 수 있습니다. 이는 전통적인 유전자 검사에 비해 시간과 비용을 크게 절감할 수 있는 혁신적인 기술입니다.
SEQUOIA: 혁신적인 AI 도구
SEQUOIA는 16개의 암 유형에서 수집된 7,000여 개의 종양 샘플 데이터를 사용하여 개발되었습니다. 이 도구는 암 세포를 시각화하는 일반적인 방법인 헤마톡실린과 에오신으로 염색된 현미경 이미지를 분석합니다. 이를 통해 전통적인 유전자 서열 분석의 필요성을 대체할 수 있습니다.
암 세포의 유전자 활동은 종종 세포의 외형에 미세한 변화를 일으킵니다. 이러한 변화를 인간의 눈으로 확인하기 어렵지만, AI는 이를 감지할 수 있습니다. SEQUOIA는 암 생검, 유전자 프로필 및 건강한 세포 이미지의 데이터를 통합하여 15,000개 이상의 유전자 활동을 높은 정확도로 예측합니다. 일부 암 유형에 대해서는 실제 유전자 활동 데이터와 80% 이상의 상관 관계를 보였습니다.
실용성 테스트
연구진은 유방암을 사례로 SEQUOIA의 유용성을 입증했습니다. 기존의 상업용 유방암 유전자 검사인 마마프린트(MammaPrint)는 70개의 유방암 관련 유전자의 활동을 분석하여 재발 위험을 평가합니다. SEQUOIA는 생검 이미지만으로도 유사한 위험 점수를 제공했으며, 고위험군으로 식별된 환자들은 재발 시간이 짧고 재발률이 높았습니다.
잠재적 응용 및 미래 단계
SEQUOIA는 아직 임상에서 사용되기 위해 추가적인 임상 시험과 FDA의 승인이 필요합니다. 그러나 스탠포드 연구팀은 알고리즘을 개선하고 다른 암 유형에 대한 응용을 연구하고 있습니다. 미래에는 SEQUOIA가 다양한 암 유형의 유전자 서명을 분석하여 비용이 많이 드는 유전자 발현 검사를 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.
결론
SEQUOIA의 개발은 암 진단 과정을 간소화하고, 진단을 더 많은 환자에게 더 접근 가능하게 만들 것입니다. AI의 통합은 암 치료의 개인화를 도와 환자들의 치료 결과를 향상시킬 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다.
참고
