PET 영상 생성 딥러닝 모델장기별 방사선 흡수선량 평가서 높은 정확도
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    한국원자력의학원 우상근 박사 연구팀이 한 번의 양전자방출단층촬영(이하 PET)으로 방사성의약품의 시간변화에 따른 생체 내 분포 평가를 할 수 있는 PET 영상 생성형 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 19일 밝혔다. 

    방사성의약품을 상용화하기 위해서는 방사성의약품이 체내에 들어와 어느 장기에 얼마나 분포하는지 시간에 따른 생체 내 분포를 정량화하는 것이 핵심이다. 일반 장기의 피해를 최소화하고 표적부위의 치료효과를 극대화하기 위한 안전성과 유효성 평가가 중요하다. 

    기존에는 방사성의약품의 분포를 주로 PET을 이용해 평가했다. 시간변화에 따른 생체 내 분포를 평가하기 위해 여러 번의 PET 영상 촬영이 필요해 환자와 의료진에게 부담이 됐다. 

    특히 치료용 방사성의약품은 진단용에 비해 높은 에너지로 체내에 방사성의약품이 잔류하는 시간이 길어 생체 내 분포 평가에 어려움이 있었다. 

    연구팀은 원자력의학원이 림프종 진단용으로 임상시험 중인 방사성의약품 구리-64 도타 리툭시맙(64Cu-DOTA-rituximab)의 생체 내 분포를 PET 영상 생성형 인공지능(AI) 모델을 이용하여 한 번의 PET 촬영 영상으로 24시간과 48시간 째의 PET 영상을 획득하여 평가하는데 성공했다.

    림프종 환자 6명을 대상으로 연구팀은 구리-64 도타 리툭시맙을 주사하고 3일에 걸쳐 3회(주사 직후, 24시간 째, 48시간 째)의 PET을 촬영하여 60건의 PET 영상을 증강 생성시켰다. 

    60건의 PET 영상을 학습시킨 딥러닝 모델은 1회 촬영한 PET 영상을 입력하면 영상 생성기에서 시간변화에 따른 영상을 생성하고 영상 판별기를 통해 24시간 째, 48시간 째 PET 영상을 얻을 수 있다. 

    딥러닝 모델 생성 PET 영상은 잔류시간과 등가선량, 유효선량 등 체내 분포를 3일에 걸쳐 3회 반복 촬영한 PET 영상과 비교 평가한 결과, 방사성의약품의 장기별(심장, 폐, 간, 위, 신장 등) 잔류시간 평균절대오차는 0~5.63%, 등가선량 오차는 1%, 유효선량 오차는 0.52%로 높은 정확도를 나타났다.

    한편 우상근 박사 연구팀의 이번 연구성과는 네이처 자매지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 2025년 2월 15일자 온라인판에 게재됐다.