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수술과 동시에 조직검사 이뤄진다

박영재 기자 | 기사입력 2021/09/15 [11:16]
종합뉴스
교육
수술과 동시에 조직검사 이뤄진다
기사입력: 2021/09/15 [11:16] ⓒ 브레이크뉴스 대구경북
박영재 기자
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 암 진단은 MRI나 CT, 초음파나 내시경 등 영상검사를 통해 암 의심 진단을 받은 후 의심되는 생체 조직 일부를 떼어내 조직검사를 통해 확정하게 된다. 이런 임상적 진단을 토대로 수술을 통해 암 조직을 외과적으로 제거하고, 추가적으로 의심되는 조직이나 림프절을 조직검사 한다. 이를 토대로 향후 치료 방법, 항암, 방사선 등에 대한 계획을 세운다.

 

▲ 머신러닝 기반 실시간 비표지 조직검사 장치  © 포스텍


POSTECH(포항공과대학교, 총장 김무환)과 가천의대 연구팀이 수술 중 바로 머신러닝 기반 조직검사를 하는 방법을 개발했다.

 

15일 POSTECH에 따르면 이 대학 전자전기공학과‧IT융합공학과‧기계공학과 김철홍 교수 연구팀이 가천의과대학교 연구팀과 공동연구를 통해 초고속 MEMS 스캐너 기술을 융합한 자외선(UV) 광음향 영상 기술(UV-MEMS PAM)을 이용하여 수술 중 동결, 절편 및 염색 등의 복잡한 절차 없이 실시간으로 병리조직검사가 가능한 머신러닝 기반 실시간, 비표지 조직검사 장치를 개발했다.

 

이 연구는 광학 분야 국제 과학 저널인 ‘레이저 앤 포토닉스 리뷰(Laser and Photonics Reviews)’ 9월호 표지논문(inside front cover)으로 선정됐다.

 

암 절제 수술 동안 종양 부위를 확인하기 위해 병리조직검사가 필수적으로 이뤄진다. 이때 시행되는 방법으로는 지금까지 동결절편검사가 주로 이뤄졌는데 복잡한 처리과정 때문에 수술을 시간을 지연시키고, 해석 오류를 유발할 수 있다는 단점이 있다.

 

연구팀은 이런 단점을 극복하기 위해, 새로운 비표지 병리조직검사 방법으로서 1축 MEMS 스캐너를 활용한 초고속 반사형 자외선 광음향 현미경 시스템을 제안했다. 또한, 개발된 현미경을 통해 쥐와 사람의 조직에서 비표지적 세포핵 영상화를 증명했다. 뿐만 아니라 실제 암환자로부터 절제된 임상조직에 병리조직검사를 수행하고 이를 머신러닝을 기반으로 정량화함으로써 이 현미경이 수술 중 병리조직검사 방법으로써 사용될 수 있다는 잠재력을 입증했다.

 

광음향 영상기술이란 별도의 조영제 없이 3차원 영상이 가능할 뿐 아니라, 높은 해상도의 광학 영상 장점과 깊은 곳까지 영상화할 수 있는 초음파 영상의 장점이 결합돼 작은 세포 기관, 생체 조직부터 큰 장기 기관까지 구조적, 기능적 영상이 가능하다. 이번에 개발된 현미경은 초고속 MEMS 스캐너를 활용해 영상 속도를 크게 개선했다.

 

POSTECH 김철홍 교수는 ”이번에 개발된 현미경은 실제 암 환자에게서 추출된 암 조직에 광음향 병리조직검사를 수행하고 병리학적 미세구조를 추출해 머신러닝 기반으로 정량화함으로써 정상 조직과 암 조직을 구분했다는 점에서 새로운 시도라 할 수 있다“라며 ”이 현미경 시스템을 적용한다면 수술 중 병리조직검사에 있어 수술 시간 획기적 감소할 수 있고, 수술과 치료의 안정성, 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 설명했다.

 

한편, 이 연구는 과학기술정보통신부, 교육부, 산업통상자원부의 지원으로 수행됐다.

 

<아래는 구글번역기로 번역한 기사 전문이다.>

 <The following is the full text of the article translated by Google Translate.>


A biopsy is performed at the same time as the surgery.


 Cancer diagnosis is confirmed through a biopsy by removing a part of the suspected biological tissue after receiving a suspected cancer diagnosis through imaging tests such as MRI, CT, ultrasound, or endoscopy. Based on this clinical diagnosis, the cancer tissue is surgically removed through surgery, and additionally suspected tissue or lymph nodes are biopsied. Based on this, plans for future treatment methods, chemotherapy, and radiation are established.

 

A research team from POSTECH (Pohang University of Science and Technology, President Kim Moo-hwan) and Gachon University of Medicine developed a method for performing machine learning-based biopsy immediately during surgery.

 

According to POSTECH on the 15th, a research team led by Professor Cheol-Hong Kim of the Department of Electronic and Electrical Engineering, Department of IT Convergence Engineering, and Department of Mechanical Engineering of the university collaborated with the research team of Gachon Medical University to develop ultraviolet (UV) photoacoustic imaging technology (UV-MEMS PAM) that converges ultra-fast MEMS scanner technology. ), developed a machine learning-based real-time, label-free biopsy device that can perform pathological biopsy in real time without complicated procedures such as freezing, sectioning, and staining during surgery.

 

This research was selected as the inside front cover of the September issue of 'Laser and Photonics Reviews', an international scientific journal in the field of optics.

 

During cancer resection surgery, histopathologic examination is essential to confirm the tumor site. Frozen section testing has been mainly performed as the method used at this time, but it has the disadvantage of delaying the operation time and causing errors in interpretation due to the complicated processing process.

 

To overcome these shortcomings, the research team proposed a high-speed reflective UV photoacoustic microscopy system using a single-axis MEMS scanner as a novel label-free biopsy method. In addition, we demonstrated non-labeled cell nuclei imaging in mouse and human tissues through the developed microscope. In addition, he demonstrated the potential that this microscope could be used as a histopathological examination method during surgery by performing histopathological biopsy on clinical tissue resected from an actual cancer patient and quantifying it based on machine learning.

 

Photoacoustic imaging technology not only enables three-dimensional imaging without a separate contrast agent, but also combines the advantages of high-resolution optical imaging with the advantages of ultrasound imaging that can image deep into the structure of small cells and living tissues to large organs. , functional imaging is possible. The microscope developed this time uses a high-speed MEMS scanner to significantly improve the image speed.

 

Professor Cheol-Hong Kim of POSTECH said, “The microscope developed this time is new in that it distinguishes normal tissue from cancer tissue by performing photoacoustic pathological biopsy on cancer tissue extracted from actual cancer patients, extracting pathological microstructures and quantifying them based on machine learning. “If this microscope system is applied, it is expected that the operating time can be dramatically reduced in the pathological biopsy during surgery, and the stability and reliability of surgery and treatment can be increased,” he explained.

 

Meanwhile, this research was carried out with the support of the Ministry of Science and ICT, the Ministry of Education, and the Ministry of Trade, Industry and Energy.

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