마이크로소프트, AI로 암 조직 분석 혁신… 수천 달러짜리 검사를 슬라이드 하나로

마이크로소프트 리서치가 미국 의료기관 프로비던스(Providence Health), 워싱턴대학교와 공동으로 암 진단 AI 모델 '기가타임(GigaTIME)'을 9일(현지시간) 공개했다. 

연구 결과는 세계적인 의학 학술지 셀(Cell)에 동시 게재됐으며 모델은 즉시 오픈소스로 공개돼 누구나 마이크로소프트 파운드리 랩스(Foundry Labs)와 허깅페이스(Hugging Face)에서 내려받을 수 있다.

기가타임의 핵심 기능은 병리과에서 일상적으로 사용하는 H&E(헤마톡실린·에오신) 염색 슬라이드를 AI로 분석해 원래라면 비싼 장비와 며칠의 실험 시간이 필요한 다중 면역형광(mIF) 이미지를 가상으로 생성하는 것이다. 

mIF는 종양 내 어떤 면역세포가 어디에 있고 어떤 단백질을 발현하는지 공간적으로 파악하는 기술로 환자의 면역계가 암에 얼마나 효과적으로 대응하는지를 보여준다. 문제는 이 검사가 샘플 하나당 수천 달러에, 결과를 얻기까지 며칠이 걸릴 만큼 비용과 시간이 많이 든다는 점이었다.

기가타임은 이 병목을 우회한다. 장당 5~10달러에 불과한 일반 병리 슬라이드를 입력받아 21개 단백질 채널에 대한 가상 mIF 데이터를 수초 내에 만들어낸다. 

모델은 프로비던스가 보유한 4천만 개의 세포 데이터를 토대로 훈련됐으며 H&E 슬라이드와 실제 mIF 이미지를 쌍으로 학습해 공간적으로 해상된 단일세포 수준의 단백질 분포를 예측한다.

연구팀은 기가타임을 프로비던스 산하 51개 병원, 1천여 개 클리닉 소속 암 환자 1만 4,256명에게 적용했다. 그 결과 24개 암 유형, 306개 암 하위 유형에 걸쳐 약 30만 장의 가상 mIF 이미지가 생성됐다. 이 가상 환자 집단을 분석한 결과 종양 면역 단백질과 생존율, 병기, 바이오마커 사이에 1,234개의 통계적으로 유의미한 연관성이 새로 발견됐다. 

이 정도 규모의 연구는 기존엔 mIF 데이터의 희소성 때문에 사실상 불가능했다. 분석 결과는 암 게놈 아틀라스(TCGA) 환자 1만 200명 데이터를 활용한 독립 검증에서도 재확인됐다.

프로비던스 지노믹스의 최고의료책임자 카를로 비풀코(Carlo Bifulco) 박사는 수천 명의 환자 종양 미세환경을 분석함으로써 기존에는 도달할 수 없었던 통찰을 얻었고, 이것이 정밀 종양학의 미래를 형성하는 발견을 앞당길 것이라고 밝혔다. 

마이크로소프트 리서치 실세계 증거 부문 총괄 훙펑 푼(Hoifung Poon)은 이번 연구를 통해 AI가 일상적인 병리 슬라이드를 공간 단백질체학 지도로 바꿀 수 있음을 입증했다고 전했다.

연구팀은 현재 프로비던스 환자 대부분이 미국 서부 지역에 집중돼 있어 지리적·인종적 다양성이 부족하다는 점을 한계로 명시했다. 또 단백질 종류에 따라 H&E 슬라이드만으로는 예측 정확도가 낮은 채널도 존재했다.

기가타임은 2024년 네이처(Nature)에 발표된 병리 AI 기반 모델 '기가패스(GigaPath)'에 이어 같은 프로비던스-마이크로소프트-워싱턴대 협업팀이 발표한 두 번째 성과다. 

마이크로소프트는 바이오메드파스(BiomedParse), 트라이얼스코프(Trialscope) 등 여러 의료 AI 프로젝트를 함께 진행 중이며 장기적으로는 CT, MRI, 생검 데이터를 통합해 환자별 맞춤 치료 예측을 가능케 하는 '가상 환자' 모델 구축을 목표로 하고 있다. 

(썸네일 사진 출처: 마이크로소프트 GigaTime 홈페이지)