일본 교토대(京都大學)에 따르면 인공지능(AI)을 이용해 뇌종양 환자에게 가장 효과적인 치료 전략을 선택하도록 돕는 방법을 개발했다.

교토대의 iCeMS (物質－細胞統合システム拠点)를 포함한 인도와 일본의 과학자들이 연구팀에 참여했다. 연구팀은 머신러닝 접근법을 이용하여 일반적인 유형의 뇌종양을 거의 98%의 정확도로 낮은 등급 또는 높은 등급으로 분류할 수 있다.

환자 치료는 종양의 공격성에 따라 다르므로 각 개인에 맞는 진단을 받는 것이 중요하기 때문이다. 예를들면
저급 신경 교종은 1급 필로시스 성상 세포종(grade I pilocytic astrocytoma) 및 2 급 저급 신경 교종(grade II low-grade glioma)을 포함한다.

고급 신경 교종은 III 등급 악성 신경 교종(grade III malignant glioma) 및 IV 등급 신경 아세포종 다형체(grade IV glioblastoma multiforme)를 포함한다.

이는 진단 후 생존 시간이 비교적 짧은 경우에 훨씬 더 공격적이고 악성이다. 연구팀은 210 명의 고급 신경 교종 환자와 다른 75명의 저급 신경 교종 환자에 속하는 MRI 스캔 데이터를 사용했다.

MRI 스캔에서 사용 가능한 많은 데이터는 종양 모양, 질감 또는 이미지 강도와 관련된 세부 사항과 같이 육안으로 감지하기 어렵다. 인공지능(AI) 알고리즘은 이 데이터를 추출할 수 있다.

연구팀은 CGHF라 명명된 접근법을 개발했다. 하이브리드 방사선( hybrid radiomics)과 고정 웨이블릿 기반 특징(stationary wavelet-based features)을 이용한 신경 교종 분류(glioma classification)를 위한 전산 결정 지원 시스템이다.

이와 같이 인공지능은 반자동 또는 자동 기계 예측 소프트웨어 모델을 개발하는 데 널리 사용될 것으로 전망된다. 참고로 정부는 4차 산업혁명의 고도화에 전 역량을 집중하고 있다.

▲ Japan-TokyoUniversity-iceMS-AI
▲교토대의 iCeMS(物質－細胞統合システム拠点)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)