인공지능 기술로 뇌종양 치료법을 개선시킨 메이오클리닉

뇌종양에 관한 한, 모든 답은 유전자에 있습니다.

암은 세포가 유전적 변이를 일으켜 걷잡을 수 없이 자라는 것인데요. 특정 유전자 변이를 포착하면, 가장 효과적인 암 치료의 길이 열릴 수 있습니다.

오늘날 의료진은 수술 중 제거한 세포를 샘플로 삼아 유전자 변이 검사를 합니다. 하지만 메이오클리닉의 신경방사선학자 브래들리 에릭슨(Bradley Erickson) 박사는 인공지능 기술력을 활용해 MRI를 통한 뇌종양 유전체 예측을 하고자 합니다.

 

방사선유전학(Radiogenomics)의 등장

에릭슨 박사의 연구를 통해 의료진은 중요한 유전 정보를 더 쉽게 확보하고, 종양이 얼마나 빠르게 성장할지 또는 종양이 특정 약물이나 치료에 어떻게 반응할지 예측할 수 있습니다.

이는 방사선유전학이라고 불리는데요. 에릭슨 박사는 “방사선유전학은 이미지 형태로 종양의 유전적 특성을 알아낼 수 있다는, 거의 상상할 수 없던 발상입니다.”라고 말합니다.

이 연구로 에릭슨 박사가 이끄는 메이오클리닉 연구진은 엔비디아 2017 글로벌 임팩트 어워드(Global Impact Award)의 최종 다섯 곳의 후보 중 하나에 이름을 올리는 성과를 거두었습니다. 글로벌 임팩트 어워드는 엔비디아 기술을 사용하여 사회 문제, 인도주의적 문제, 환경 문제를 해결하는 획기적인 연구를 이끈 단체 두 곳을 선정해 연간 15만 달러의 지원금을 제공한답니다.

 

MRI3(본문)
메이오클리닉은 인공지능을 사용해서, MRI 영상을 바탕으로 뇌종양 유전체를 예측하여 종양 성장과 치료 반응성을 판단할 수 있습니다.

조직 검사보다 더 정확한 MRI 판독

뇌종양을 제거하기 위해 외과수술은 여전히 필요합니다. 에릭슨 박사의 GPU 가속화 딥 러닝 기술을 사용하면 뇌종양을 조기에 더 정확하게 진단하고 치료할 수 있습니다.

또한, 종양의 진행 상황이나 수술 외 치료에 대한 반응을 추적하는 방법이 될 수 있습니다. (에릭슨 박사는 실리콘 밸리에서 5월 8일-11일동안 개최되는 GPU 테크놀로지 컨퍼런스에서 발표할 예정입니다.)

에릭슨 박사는 “세포 검사가 100% 정확하리라고 생각하기 쉽지만 사실은 그렇지 않습니다” 라고 말합니다. 존스 홉킨스 의과대학 연구에 따르면, 뇌종양 환자에게 유전체 시범 검사를 실시한 결과 잠재적인 오류 가능성이 약 50%에 달했습니다.

때때로 조직 검사는 염색체 손상에 대한 위양성율을 보이기도 합니다. 일부 유전자 변이 테스트의 경우, 시료용 세포가 다량 필요하지만 조직검사를 실시하고 난 후에는 종종 충분치 않곤 합니다. 하지만 의료진이 세포를 충분히 확보하고 있더라도, 그 특정 시료에서 변이가 나타난다고 보장할 수 있는 방법은 없습니다.

 

인공지능으로 뇌종양 유전체를 예측하다

한 실험에서 연구진은 다형성 교모세포종(glioblastma multiforme)과 관련한 DNA 재생에 간섭하는 유전자 변형을 밝혀냈습니다. 다형성 교모세포종은 발병률과 사망률이 가장 높은 종류의 뇌종양입니다. 에릭슨 박사는 이처럼 MGMT 유전자 과메틸화로 발병하는 암의 경우, 방사선 치료를 단독으로 시행하는 것보다 항암 치료와 병행할 때 더 치료효과가 높다고 말합니다. 만약 MGMT 메틸화가 없는 종양의 경우, 의료진은 부작용이 적은 치료법을 선택할 수 있습니다.

연구진은 낮은 등급의 뇌종양 환자 항암치료와 방사선 치료 예후를 판단하는 데 있어 중요한 지표가 되는 염색체 손상 또한 포착했습니다.

에릭슨 박사의 연구진은 유전자 변이가 있는 종양과 없는 종양의 MRI를 사용하여 뉴럴 네트워크를 트레이닝했습니다. 이 과정에서 연구진은 CUDA 병렬 컴퓨팅 플랫폼과 cuDNN과 엔비디아 GPU를 사용했습니다. 또한 연구진은 테슬라(Tesla) P40 GPU 가속기와 여러 GPU를 사용하여 알고리즘을 배포했습니다.

에릭슨 박사는 “컴퓨터로 종양 이미지를 해석하는 것은 언제나 바라왔던 일입니다. 그런데 예전에는 기술이 없었지요.”라고 말합니다.

 

2017 글로벌 임팩트 어워드 수상자는 5월 8일-11일 실리콘밸리에서 개최되는 GPU 테크놀로지 컨퍼런스에서 발표될 예정입니다.

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