장 신경계 진단을 위한 인공지능 기반 3차원 이미징 분석
[연구필요성]
기존의 2차원 조직병리학은 장 조직의 복잡한 3차원 구조를 온전히 반영하지 못해, 조직의 구조 왜곡과 정보 손실이 빈번히 발생하였으며 병리적 변화를 정량적으로 평가하는 데 한계가 있었다. 특히 장 신경계와 같은 미세하고 복잡한 조직은 정확한 진단이 어려워, 진단 지연과 불확실성이 문제로 지적되어 왔다. 이러한 한계를 극복하고 장 질환의 진단 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 인공지능(AI)과 고해상도 3차원 이미징 기술을 결합한 혁신적인 병리 진단 기법 개발이 필요하다.
[연구성과/기대효과]
기존 병리 진단은 얇게 절단한 조직을 2차원으로 관찰하는 방식이어서 복잡한 장기 구조가 왜곡되거나 손실되고, 병리적 변화를 정량적으로 분석하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 이를 극복하기 위해 3차원 조직 투명화(tissue clearing) 기술을 기반으로 한 샘플 처리 프로토콜을 개발하고, AI 기반 자동 분석 시스템과 통합한 새로운 분석 워크플로우를 제시했다. 이 기술을 활용하면 대장 생검 샘플은 8일, 수술 샘플은 12일 이내에 3차원 분석이 가능하며, 분석 속도는 기존 대비 최대 1000배까지 빨라지는 것으로 나타났다. AI는 신경과 점막 구조의 연결성을 정밀하게 분석해 기존 방식으로는 구분이 어려웠던 염증, 구조 왜곡 등의 병리적 특징도 뚜렷하게 시각화할 수 있었다. 특히 허쉬스프룽병 환자의 수술 샘플에서는 기존 영상에서 자가형광이나 혈관 구조에 가려졌던 신호들을 AI가 효과적으로 분리해 분석하는 데 성공했다. 점막부터 근육층신경얼기까지 장기의 다양한 층을 구분하고 정량화하는 데도 탁월한 성능을 보였다. 연구팀은 AI 분석 결과를 수작업 및 기존 non-AI 분석과 비교한 결과, 크립트(crypt)의 구조나 신경섬유의 길이·부피 등 다양한 정량 지표에서 높은 정확도와 신뢰도를 확인했다고 밝혔다. 특히 기존 방법으로는 측정이 불가능했던 3차원 신경 구조 분석이 가능해져 AI 기반 병리 분석의 필요성과 가치를 입증했다. 이번 연구는 염증성장질환, 대장암, 과민성대장증후군, 허쉬스프룽병 등 다양한 장 질환의 조기 진단과 예후 예측, 맞춤형 치료 전략 수립에 새로운 전기를 마련할 것으로 기대된다.
[본문]
기존 조직병리학은 조직을 얇게 절단한 뒤 2차원적으로 관찰하는 방식으로 진행되어 왔으나, 이 과정에서 복잡한 구조적 정보가 왜곡되거나 손실될 수 있으며 병리적 변화를 정량적으로 평가하는 데 한계가 있었다.
특히 장 신경계와 같은 미세하고 복잡한 구조를 정확히 진단하기 어려워 진단 지연, 왜곡, 정량화의 어려움이 발생했다.
연구팀은 3차원 조직 투명화(tissue clearing) 기술 기반의 샘플 처리 프로토콜을 개발하고, 이를 AI 기반 자동 분석 시스템과 통합함으로써 효율성과 정확도를 동시에 향상시킨 혁신적 분석 워크플로우를 제시하였다.
이 기술을 통해 기존 병리 분석의 구조적 한계와 시간적 제약을 극복하고자 하였다.
최적화된 프로토콜을 적용할 경우, 대장 생검은 약 8일, 수술 샘플은 약 12일 이내 분석 가능하여 기존 대비 대폭 단축하였다.
사전 훈련된 AI 모델을 통한 자동 3D 재구성과 분석을 통해, 생검 샘플은 최대 1000배, 수술 샘플은 최대 30배의 분석 속도가 향상되었다.
기존 non-AI 영상은 형광 강도 기반 단순 재구성으로 장 점막과 신경구조의 명확한 구분이 어려웠으나, AI 분석은 크립트와 신경 섬유의 3D 연결성과 병리 구조의 변형까지 정밀하게 시각화하였다.
허쉬스프룽병 수술 샘플에서도 자가형광 등 방해 신호를 제거하고, 점막~신경총까지 층별 분석과 정량화 가능했다.
AI 분석은 수작업 분석과 유사한 수준의 정량 정확도를 보였으며, non-AI 방식보다 훨씬 신뢰도 높았고 특히 부피, 경로 길이 등 non-AI 방식으로는 측정 불가능한 지표까지 분석 가능하여, AI 분석 기술의 필요성 확인하였다,
본 기술은 복잡한 장 신경계 구조를 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 혁신적 진단 도구로 향후 염증성장질환, 대장암, 과민성대장증후군, 허쉬스프룽병 등 다양한 장 질환의 조기 진단, 예후 예측, 맞춤형 치료 전략 수립에 기여할 것으로 기대된다.
[연구결과]
AI-powered 3D Pathology Protocol Enhances Enteric Nervous System Visualization and Quantification for Clinical Diagnostics
Young Hyun Yun, Kee Young Chung, Yunjoo Lee, Tae Sik Sung, Dayoung Ko, Seung-Bum Ryoo, Hyun-Young Kim, Kyu Joo Park, Jong Pil Im, Byeong Gwan Kim, Joo Sung Kim, Seong-Joon Koh, and, Hyung Jin Choi
(Theranostics, https://www.thno.org/v15p7440.htm)
장 신경계는 위장관 기능을 조절하는 핵심 체계로, 그 구조와 연결성의 변화는 다양한 장 질환의 원인과 밀접하게 관련된다. 따라서 장 신경계의 3차원 구조를 정밀하게 시각화하고 분석하는 기술은 질병 진단과 기전 이해에 있어 매우 중요하다.
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장신경계 진단을 위한 3차원 이미징과 인공지능 분석의 통합 워크플로우