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갑상선암 진단, 이제는 빛과 초음파로 가능…기존 바늘 검사 방식 한계 극복

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포스텍 등 공동연구팀, 광초음파 영상 기술 개발

포스텍 김철홍 교수
포스텍 김철홍 교수
포스텍 통합과정 안준호 씨
포스텍 통합과정 안준호 씨
서울성모병원 임동준 교수
서울성모병원 임동준 교수
서울성모병원 이재경 교수
서울성모병원 이재경 교수
성균관대 박별리 교수
성균관대 박별리 교수

갑상선암을 판별하는데 있어 이제는 바늘이 아닌 빛과 초음파만 있으면 가능하게 됐다.

포스텍(포항공대) 김철홍 교수, 통합과정 안준호 씨 연구팀, 가톨릭대 서울성모병원 임동준·이재경 교수팀, 성균관대 박별리 교수팀은 공동으로 빛과 초음파로 갑상선암을 더 정확하게 식별하는 새로운 영상시스템을 개발했다.

연구결과는 국제 학술지 중 하나인 '사이언스 어드밴시스'에 게재됐다.

일반적으로 갑상선암 진단은 초음파 검사 후 악성이 의심되는 결절(혹)에 발견되면 바늘을 이용해 조직을 채취하는 방식으로 진행한다.

하지만 현실은 초음파만으로 양성과 악성을 구별하기가 정확도 면에서 확실하지 않아 결절인 경우에도 조직검사를 받아야 하는 등 환자들의 부담이 컸다.

공동연구팀은 '광초음파 영상' 기술을 통해 이 같은 문제점 해결에 나섰다.

우선 활발한 대사 활동에 따라 산소 포화도가 낮게 나타나는 악성 결절의 특성에 주목했다.

연구팀은 레이저(빛)를 쬐었을 때 적혈구가 내는 미세한 초음파 신호로 혈액 산소포화도를 측정하고, 이를 통해 양성 또는 악성 여부를 판별하는 방식을 제안했다.

이 방법은 암 판정에 있어 정확도는 높였지만 다양한 유형을 판별하는데 있어서는 한계를 보였다.

이에 연구팀은 갑상선 유두암 환자 45명, 여포성 종양 환자 32명, 양성 결절 환자 29명 등 총 106명의 데이터를 활용해 산소포화도, 분포의 비대칭 등 다양한 매개변수를 추출한 뒤, 이를 머신러닝(AI) 기법으로 분석해 새로운 진단 체계인 'ATAP' 점수를 고안해 냈다.

연구 결과, 악성 결절을 찾아내는 민감도는 97%로 매우 높게 유지됐다. 동시에 양성 결절을 불필요한 검사 대상에서 제외하는 특이도는 38%로, 기존의 초음파 진단(17%)보다 두 배 이상 향상됐다.

불필요한 검사를 줄여 환자의 부담을 줄이고, 의료비 절감 효과까지 기대할 수 있게 된 것이다.

포스텍 김철홍 교수는 "이번 연구는 광초음파와 초음파를 결합해 기존에는 진단이 어려웠던 여포성 종양까지 포함해 악성을 구분했다는 점에서 의미가 크다"고 했다.

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