의료 AI 기업 딥노이드가 갑상선 세포 디지털 이미지만으로 BRAF 돌연변이 여부를 예측하는 연구 성과를 공개했다. 갑상선암 진단 과정에서 추가 분자검사가 필요한 환자를 가려내는 보조 도구로 AI 활용 가능성을 보여줬다는 평가다.
딥노이드는 가톨릭대학교 의정부성모병원, 성빈센트병원과 공동연구를 진행한 결과 갑상선 세침흡인세포검사(FNA) 디지털 이미지 분석만으로 BRAF 돌연변이 여부를 예측할 수 있는 가능성을 확인했다고 10일 밝혔다.
BRAF 돌연변이는 갑상선암의 진단과 예후 예측, 치료 방향 결정에 영향을 주는 주요 유전적 변화다. 기존 FNA 검사는 세포 형태를 확인하는 데는 유용하지만 돌연변이 상태를 직접 확인하기는 어렵다는 한계가 있었다.
딥노이드는 이번 연구를 통해 AI가 판독이 까다로운 갑상선 불확정결절을 더 정교하게 분류하고, 분자검사가 필요한 환자를 선별하는 데 도움을 줄 수 있다고 설명했다. 일부 불필요한 추가 검사를 줄이는 데도 기여할 수 있다는 것이다.
연구팀은 갑상선 FNA 전체 슬라이드 이미지 263개를 활용해 분석을 진행했다. 그 결과 최고 AUROC 0.784를 기록했다. 통상 BRAF 돌연변이 평가는 조직검사를 기반으로 이뤄지는 만큼, 세포 디지털 이미지만으로 이를 분석한 이번 결과는 의미가 있다는 게 회사 측 설명이다.
범용성도 확인했다. 연구에는 병리과에서 주로 사용하는 액상세포검사 방식인 씬프렙과 이지프렙 장비로 제작된 슬라이드 2종이 모두 활용됐다. 특정 표본 제작 환경에 한정되지 않는 AI 모델 적용 가능성을 점검했다는 의미다.
딥노이드는 이번 성과를 계기로 병리학 분야 연구를 넓히고 디지털 병리 기반 AI 솔루션 개발에도 나설 계획이다.
최우식 딥노이드 대표는 "이번 연구는 갑상선암 진단 과정에서 AI가 세포검사 이미지만으로도 분자검사가 필요한 환자를 선별하는 보조 도구가 될 수 있음을 보여준 성과"라며 "이를 계기로 병리학 분야로 연구를 확장하고 디지털 병리 기반 AI 솔루션 개발에도 착수할 계획"이라고 말했다.
이번 연구 초록은 지난 3월 미국·캐나다 병리학회 연례학술대회 2026에서 공개됐다. 오는 5월 홍콩에서 열리는 아시아세포학회연합회 2026에서는 구연 발표가 예정돼 있다.
딥노이드는 향후 학술대회 발표와 논문 게재 등을 통해 관련 연구 성과를 순차적으로 공개할 계획이다. 대한세포병리학회 후원사 참여 등 디지털 병리 분야 행보도 이어가고 있다.