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Case Study 01

 

배경

고위험 병원체를 효과적으로 관리하기 위한 감시체계의 필요성이 증가하고 있음.

전세계적으로 COVID-19, SARS, Malaria 와 같은 질병의 잇따른 발병으로 고위험 병원체를 통한 인체 내 감염을 진단, 관리하는 감시체계를 수립하는 것이 전세계 보건분야의 과제가 되고 있습니다.

세계보건기구(WHO) 또한 2020년 건강 통계 (Health Statistics)에서 ‘데이터에 대한 도전을 다루는 것’ 과 ‘양질의 헬스 정보’의 중요성을 키 메시지로 강조하고 있습니다. ‘데이터를 적시에 확보하기 위해 국가들의 헬스 정보시스템을 강화하는데 투자하는 것은 긍정적인 임팩트가 있을 것이며, 국가들이 지속가능개발 목표 (Sustainable Development Goals) 달성 과정을 모니터링하는데 있어서도 매우 중요할 것이다’라고 밝혔습니다.

 

한국의 상황

원거리 지역에서의 말라리아 진단과 감시체계의 한계

생명을 위협할 수 있는 국내 말라리아 감염의 경우, 진단의 첫 단계로 환자의 혈액 샘플을 지역 보건소나 병원에서 스크리닝합니다. 여기서 중요한 것은, 말라리아에 감염된 환자가 의료기관에 방문한 첫 단계에서 감염 사실을 조기에 발견하는 것이 환자를 제시간에 치료하는데 있어 매우 중요하다는 사실입니다.

현미경 검사는 말라리아 감염을 확진하는 골드스탠다드(Gold Standard)이며, 감염 세포의 전형적인 형태를 잘 식별하기 위해서는 신선한 혈액 샘플이 필요합니다. 따라서, 말라리아 감염이 의심되는 환자가 병원이나 보건소에 방문했을 때 즉각적으로 확진을 해 주는 것이 가장 좋은 방법입니다. 다만, 말라리아 감염 초기의 감염된 적혈구 세포가 20만 개 중 2~3개로 매우 적다면 전문가가 검사를 하더라도 현미경 검사만으로 이 세포들을 발견하기 어려울 수가 있습니다. RDT나 PCR 같은 다른 진단 키트들도 이정도 수준까지 정확하게 판별하기는 어렵습니다.

 

마이랩 플랫폼의 유익

노을은 말라리아 감염의 실시간 진단과 분석이 가능한 디지털 진단기기인 마이랩 플랫폼을 개발하고 있습니다. 

마이랩은 자동화된 샘플 준비와 촬영을 통해서 말라리아를 진단하고, 그 결과를 디지털 이미지와 정확한 AI 분석을 통해 제공하는 감시체계이자 진단 플랫폼이 될 수 있습니다. 이 감시체계를 위해서 한국 질병관리청이 디지털 이미지와 AI 분석 결과를 원격 환경에서도 평가하고 관리할 수 있게 됩니다.

현재 노을은 한국질병관리청과 함께 스미어된 말라리아(plasmodium vivax) 감염 샘플을 디지털화하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 한국질병관리청과 파주, 강화, 김포의 보건소 3곳에 있는 말라리아가 의심되는 혈액 샘플들을 마이랩으로 자동 스미어, 스캔(샘플 당 20만개 이상의 RBC)해 샘플 각각을 디지털화 하는 작업을 진행중입니다. 말라리아에 감염된 적혈구 세포는 AI 학습 과정을 위해 어노테이션(annotation)이 진행됩니다. 이 프로젝트는 마이랩을 통한 말라리아(plasmodium vivax) 감염 여부와 진단의 정확도를 높이는데 도움을 줄 것입니다.

2021년 부터는 다음 단계로, 질병관리청이 선정한 10개 이상의 병원과 보건소에 마이랩이 설치되어 더 많은 디지털 이미지가 확보되고 전문가들이 말라리아 감염을 잘 진단할 수 있도록 도울 수 있을 것입니다.

 

잠재적 결과

마이랩 플랫폼은 말라리아의 효율적 관리를 위한 디지털 이미지의 접근성을 높이고 고효율 스캐닝 (High-throughput screening, 20만개 이상의 RBC 관찰)을 통해 잠재적 말라리아 감염 세포들을 감지하는데 큰 장점이 있습니다.