한빛사 인터뷰
- 등록2025-03-18
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1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
뇌교종(glioma)은 성인의 원발성 뇌종양 중 가장 흔한 유형이며, 치료 전략과 환자의 예후를 결정하기 위해 종양의 분자학적 아형(molecular subtype) 및 등급(grade) 예측이 필수적입니다. 최근에는 단순한 영상 분석을 넘어, 임상 정보 등의 다중모달(multimodal) 데이터를 통합하는 인공지능(AI) 모델이 활발히 연구되고 있습니다.
본 연구에서 개발한 GlioMT(Glioma Multimodal Transformer)는 트랜스포머 기반 인공 지능 모델로, 임상 정보와 영상 정보를 둘 다 통합하여 학습합니다. GlioMT는 2021년 WHO 분류 체계를 반영하여 최신 진단 기준에 부합하는 예측을 수행하였으며, 기존 합성곱신경망(CNN)이나 비주얼 트랜스포머 모델보다 높은 성능을 보였습니다. 또한, 해석가능한 인공지능 (Interpretable AI) 방식이 적용되어, 의료진이 신뢰할 수 있는 진단 모델을 개발했다는 점에서 중요한 의미를 가집니다. 뇌교종은 희귀암으로서 항상 데이터 희소성으로 인해 딥러닝 모델 개발에 어려움을 겪어, 묵묵히 잘 수행해준 공대팀에 감사의 말씀을 올립니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
저희 연구실 LANIB은 주로 뇌종양 자기공명영상의 분석을 진행하며, 고식적 영상, 관류 영상, 확산 영상 외에도 딥러닝 연구 또한 진행하고 있습니다. 실질적으로 임상에 적용 가능하며 임상가들을 보완할 진단, 예측, 예후 이미징 바이오마커를 개발하는 것이 저희 연구실의 목표입니다.
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
저는 제 주요 연구 분야인 뇌교종에 깊은 흥미를 가지고 있습니다. 뇌교종은 독특한 세포 기원, 분자 경로, 그리고 뇌 미세환경과의 상호작용으로 인해 다른 고형 종양과 비교하여 뚜렷한 생물학적 특징을 보이며, 이러한 특징들이 영상에도 반영됩니다.
수많은 연구가 진행되고 있지만, 뇌교종은 마치 점점 더 복잡해지는 미궁처럼 여겨집니다. 저는 이 미궁을 풀어가는 데 있어 아리아드네의 실 중 한 가닥이라도 되고 싶습니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
의료 영상 인공지능 연구는 빠르게 발전하는 분야이며, 방대한 데이터 분석 능력과 의학적 통찰력을 동시에 요구합니다. 따라서 이 분야로 진학하고자 하는 후배들은 영상의학, 신경종양학에 대한 지식뿐만 아니라, 데이터 과학 및 딥러닝의 기본 지식을 익히는 것이 중요합니다. 가끔 주객이 전도되어서 깊이 있는 임상적 지식 없이 인공지능 지식만 가지고 연구를 하려는 의사들이 있는데, 이것은 위험한 연구 방식이므로 지양되어야 합니다.
인공지능 연구는 다기관 연구나 글로벌 협업이 활발하게 이루어지고 있기 때문에, 학문적인 역량뿐만 아니라 다양한 연구 그룹과의 협업 능력도 중요하다고 생각합니다.
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
본 연구는 트랜스포머의 시대에 시행되었기 때문에, 현재 급변하는 인공 지능의 흐름에 비추어 보았을 때 부족한 점이 있습니다. 향후에는 비전언어모델(Vision Language Model)을 활용하여 다양한 다운스트림 태스크 (downstream task)를 시행하는 뇌교종 인공지능 모델을 개발하는 것이 목표입니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
교신저자로서 항상 따뜻하게 저를 지도해 주시는 안성수 교수님께 다시 한 번 진심으로 깊은 감사의 말씀을 올립니다. 본 연구를 같이 성실히 진행해주신 변윤수 연구원과 황도식 교수님께도 감사합니다.
마지막으로, 제 가족에게 깊은 감사를 표합니다. 누구보다 사랑하는 남편과 수민이가 제 마음속 베이스캠프로 있어 주었기에, 지금의 제가 있을 수 있었습니다. 수민아, 무슨 일을 하든지, 항상 응원해!
#뇌교종
#인공지능
#딥러닝
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