KAIST가 국제 공동연구로 암 조직의 3차원 구조를 인공지능(AI) 기반 딥러닝 알고리즘으로 이용해 실제와 같은 가상 염색영상으로 구현하는 기술을 개발했다.
이 기술은 향후 차세대 비침습 병리진단에 혁신을 가져올 전망이다.
기존 병리학은 조직을 얇게 절단하고 화학적으로 염색해 광학 현미경으로 관찰하는 방식으로, 이는 3차원 구조의 생체조직을 2차원 이미지로 평탄화시키기 때문에 조직의 입체구조를 분석하는 데 한계가 있다.
KAIST 물리학과 박용근 교수팀, 연세대 강남세브란스병원 신수진 교수팀, 미국 메이오클리닉 황태현 교수팀, 토모큐브 AI 연구팀이 공동 수행한 이번 연구는 기존 암 조직을 얇게 절단해 염색한 후 관찰하던 방식을 벗어나 암 조직의 3차원 구조를 생생하게 확인할 수 있는 게 특징이다.
공동연구팀은 홀로토모그래피(HT) 기술을 적용해 암 조직의 3차원 굴절률 정보를 측정하고, 여기에 AI 딥러닝 알고리즘을 접목시켜 가상의 염색(H&E) 이미지 생성했다.
H&E(Hematoxylin & Eosin)는 병리 조직을 관찰할 때 가장 널리 사용하는 염색법으로, 세포핵은 파란색, 세포질은 분홍색으로 표현한다.
연구팀은 대장암 및 위암 조직을 기존 병리 슬라이드보다 2~10배 두꺼운 최대 두께 50㎛ 샘플에서 세포핵, 샘(gland) 구조, 혈관, 근육층 등 미세 해부학적 구조를 정밀하게 재현했다.
아울러 생성된 가상 염색영상에서 세포핵의 부피와 표면적, 샘의 형태학적 지표 등 다양한 병리지표를 정량 분석하고, 화학 염색영상과 비교해 정량적 정확도와 다양한 조직 간 일관성을 확인, 기술의 범용성과 재현성을 확보했다.
실제 토모큐브사의 홀로토모그래피 장비로 한국과 미국의 병원 및 연구기관과 공동으로 기술실현 가능성을 검증, 이 기술이 실제 병리 연구현장에 적용될 수 있음을 입증했다.
박 교수는 “3차원 가상 염색기술은 두꺼운 생체 조직의 구조적 특성을 손상 없이 유지하면서 고해상도 병리영상을 3차원으로 구현해 조직 병리 진단, 암 조직 분석, 세포 수준의 정량적 연구 등 다양한 생명과학·의료 분야에 폭넓게 활용될 수 있다”며 “특히 임상 환경에서 조직의 비침습적 정밀분석을 가능하게 하는 유용한 도구가 될 것”이라고 말했다.
한편, 이번 연구는 KAIST 박주연 석박사통합과정이 제1저자로 수행했고, 연구결과는 국제학술지 ’네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications‘ 지난 22일자 온라인에 게재됐다.
(논문명: Revealing 3D microanatomical structures of unlabeled thick cancer tissues using holotomography and virtual H&E staining. https://doi.org/10.1038/s41467-025-59820-0)
