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공동연구진은 첨단 광학 기술인 '홀로토모그래피(Holotomography)'를 활용해 조직의 3차원 굴절률 정보를 측정하고 여기에 인공지능(AI) 기반 딥러닝 알고리즘을 접목, 실제와 같은 가상의 염색(H&E) 이미지를 생성하는 데 성공했다,
기존에는 암 조직을 얇게 절단, 염색해 현미경으로 관찰했다. 이 방법은 3차원으로 이뤄진 암 조직의 특정 단면만을 보여주기 때문에, 세포 간의 입체적 연결 구조나 공간적 배치를 파악하는데 한계가 있었다.
연구팀은 대장암, 위암 등 다양한 병리 조직에서 미세 구조까지 고해상도로 구현할 수 있어 이번 연구가 차세대 비침습 진단의 혁신을 가져올 수 있을 것으로 기대했다.
박용근 교수는 "병리학 분석 단위를 2차원에서 3차원으로 확장한 매우 의미 있는 성과"라며 "앞으로 미세 종양 환경 내에서 암 종양의 경계나 주변 변역 세포들의 공간 분포를 분석할 수 있는 등 다양한 생의학 연구와 임상 진단에 널리 활용될 수 있을 것"이라고 말했다.
KAIST 박주연 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 '네이처 커뮤니케이션즈'(Nature Communications)에 지난 22일 온라인 게재됐다.
jchu2000@yna.co.kr
<연합뉴스>