카라데니즈 공과대학교의 응용·연구 의약품 및 제약기술 센터(KTÜ İLAFAR)가 현미경 검사에서 흔히 발생하는 문제를 해결하기 위한 인공지능 기반 소프트웨어를 개발했다. 이 문제는 조직이나 세포의 일부는 선명하게 보이는 반면 다른 부분은 초점 범위를 벗어나는 현상이다. 이 프로젝트는 시야 안의 한 지점에만 국한되지 않고 시료 전체에 걸쳐 선명한 이미지를 생성하는 것을 목표로 한다.
이 소프트웨어는 KTÜ İLAFAR가 트라브존대학교 및 오하이오 주립대학교와 협력해 수행하는 「현미경 시스템에서 최적의 초점을 가진 3차원 이미지와 형태를 생성하기 위한 새로운 딥러닝 방법 개발」 프로젝트의 일환으로 개발됐다. 센터장인 페리데 시나 세젠 교수는 프로젝트 작업이 약 4년 전에 시작됐으며, 팀이 소프트웨어를 개발한 뒤 실제 사용 단계에 들어갔다고 밝혔다.
실제로 무엇이 달라지는가?
KTÜ İLAFAR의 혁신적 인공지능 응용 그룹 책임자인 훌리야 도안 박사는 이 문제가 단순히 하나의 이미지가 선명한지 여부에 관한 것이 아니라, 연구자가 시료 전체를 판독할 수 있는 능력과 관련된다고 설명한다. 전문가들은 세포를 검사하거나 질병과 관련된 지표를 평가할 때 2차원 이미지에 크게 의존하지만, 깊이의 차이로 인해 한 수준에 초점을 맞춘 이미지에서는 나타나지 않는 특성이 가려질 수 있다.
이 시스템은 촬영 과정에 3차원적 차원을 더해 세포와 시료에 관한 더욱 상세한 정보를 제공하는 것을 목표로 한다. 또한 도안은 이 소프트웨어가 불명확한 영역을 개선하기 위해 알고리즘만 적용하는 데 그치지 않는다고 말한다. 이러한 처리 방식은 원본 데이터를 변경할 수 있기 때문이다. 대신 이 소프트웨어는 시료의 원래 값을 포함하는 이미지를 제공하는 것을 목표로 한다.
의약품 연구를 넘어선 응용 분야
이 프로젝트의 첫 번째 사용 분야는 전임상 의약품 연구와 실험동물 및 세포에서 얻은 데이터의 처리이며, 현미경을 활용하는 의료 및 연구 분야도 포함된다. 연구진에 따르면 이 소프트웨어는 지질학과 지구물리학, 화학, 양식업, 농업, 유전학, 식품산업, 환경, 수의학, 산림, 광산공학에서도 사용할 수 있다.
도안은 이 도구가 다양한 종류의 시료와 현미경, 카메라에 적합하도록 설계됐다고 설명한다. 이는 하나의 촬영 플랫폼에 종속된 해법과 비교해 사용 범위를 확대할 가능성이 있다.
이 소식이 중요한 이유
이 프로젝트의 핵심 기술적 가치는 기존의 전통적인 자동 초점 기능을 추가하는 데 있는 것이 아니라, 전체 영역의 선명도와 시료 데이터의 보존을 결합하고 2차원 이미지를 3차원 표현으로 전환해 연구자들에게 추가적인 특성을 제공할 수 있도록 시도한다는 데 있다. 이는 연구적 의사결정을 내리거나 세포와 조직의 변화를 이해하기 위해 현미경 이미지에 의존하는 환경에서 중요하다.
그러나 출처는 알고리즘의 정확도, 데이터 세트의 규모, 시험에 사용된 현미경과 시료의 종류에 관한 수치를 제시하지 않으며, 이용 가능한 시스템과의 독립적인 비교 결과도 언급하지 않는다. 연구진은 방법론과 데이터 세트에 관한 논문을 국제 학술지에 제출했으며, 민간 부문 관계자들과 알고리즘, 소프트웨어 및 데이터를 공유할 준비가 돼 있다고 밝혔다. 따라서 이 도구가 임상 또는 광범위한 상업적 사용에 어느 정도 준비돼 있는지는 추가적인 검증이 필요하다.