Digitally Defining 2 mm² for Mitotic Assessment in Neuroendocrine Tumors: A Technical Comparison of Whole Slide Imaging Approaches
전통적인 수동 미토시스 계수법과 신경내분비종양의 등급 판정을 위한 두 가지 디지털 정의 2 mm² 접근법을 비교한 예비 연구에 따르면, 디지털 방식이 약간 더 높은 계수치를 나타내고 방법 간 일치도가 우수했으나, 상당히 더 많은 시간을 필요로 했으며 종양 등급을 변경하지는 않았기에, 표준화된 디지털 프로토콜과 자동 탐지 도구의 시급한 필요성을 강조하였다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
당신이 세포로 이루어진 작고 북적이는 도시 속의 미스터리를 풀려는 탐정이라고 상상해 보십시오. 의학의 세계에서, 특히 의사들이 신경내분비 종양이라는 유형의 종양을 관찰할 때, 그들은 새로운 구조물을 건설하느라 바쁜 "건설 노동자"(분열하는 세포)가 얼마나 많은지 세어야 합니다. 이 구역에서 더 많은 노동자가 발견될수록, 그 종양은 더 공격적인 것으로 간주됩니다. 이 숫자는 환자에게 부드러운 '관찰 및 대기' 접근 방식이 필요한지, 아니면 강력한 치료가 필요한지를 결정하는 데 도움이 됩니다.
수십 년 동안 탐정들은 현미경이라는 돋보기를 사용하여 이 도시들을 관찰했습니다. 그들은 하나의 규칙을 가지고 있었습니다: "약 열 개의 작은 원형 창문 안에서 노동자를 세어라." 하지만 여기에는 함정이 있었습니다. 모든 현미경은 서로 약간씩 다른 크기의 창을 가지고 있었습니다. 한 탐정의 "열 개 창문"은 작은 동네일 수도 있고, 다른 탐정에게는 거대한 구역일 수도 있었습니다. 이로 인해 서로 다른 병원 간에 기록을 비교하기가 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 의료계는 고정된 크기의 지도로 전환하기로 했습니다: "정확히 2제곱밀리미터 안에서 노동자를 세어라." 이는 마치 "창문을 기준으로 세지 말고, 특정 크기의 땅을 기준으로 세라"라고 말하는 것과 같습니다.
이제, 이 도시가 고해상도 디지털 사진으로 스캔되어 거대한 "전체 슬라이드 이미지(Whole Slide Image)"가 되었다고 상상해 보십시오. 컴퓨터 화면을 통해 확대하거나 축소할 수 있어 매우 놀랍습니다. 하지만 새로운 문제가 생겼습니다. 컴퓨터 화면에는 "창문"이 없습니다. "2제곱밀리밀터"의 면적은 모니터의 크기나 사진의 선명도에 따라 변합니다. 주의를 기울이지 않으면, 당신은 실수로 너무 작은 구역이나 너무 큰 구역을 세게 되어 전체 진단을 망칠 수 있습니다. 이 논문은 모든 의사가 어떤 컴퓨터를 사용하더라도 정확히 같은 양의 땅을 셀 수 있도록, 디지털 화면 위에 완벽하고 변하지 않는 정사각형을 그리는 방법을 찾아내는 것에 관한 것입니다.
디지털 탐정의 딜레마
이 연구에서 모니카 비아스(Monika Vyas)라는 연구자는 디지털 종양 사진 위에 완벽한 "2제곱밀리미터" 정사각형을 그리는 두 가지 방법이 기존의 현미경 방식과 어떻게 다른지 테스트하기 위해 실험을 진행했습니다. 그녀는 20개의 실제 종양 샘플(장 및 췌장 유래)을 가져와 현미경 아래에서 세 가지 방식으로 관찰했습니다: 한 번은 전통적인 방식대로, 한 번은 디지털 "그리드"(이미지 위에 놓인 그래프 용지 같은 형태)를 사용하여, 그리고 한 번은 자유로운 디지털 펜을 사용하여 가장 활발한 구역 주변에 맞춤형 사각형을 그려서 말입니다.
결과: 약간의 상승, 그러나 당황할 수준은 아님
그녀는 무엇을 발견했을까요? 디지털 방식이 기존의 현미경보다 조금 더 관대했습니다. 수동 현미경 측정값은 2mm²당 평균 1.75개의 분열 세포였습니다. 반면 디지털 그리드와 자유형 드로잉을 사용했을 때, 세포 수는 2.05개로 약간 상승했습니다. 이는 발견된 세포 수가 17% 증가했음을 의미합니다.
하지만 가장 중요한 부분은 이것입니다. 숫자는 올라갔지만, 누구의 진단도 바뀌지 않았습니다. 디지털 방식이 몇 개의 세포를 더 찾아냈다고 해서 20개의 종양 중 어느 것도 더 위험한 범주로 "등급이 상향 조정"되지 않았습니다. 이 연구는 디지털 방식이 약간 더 많은 세포를 찾는 경향이 있긴 하지만, 이러한 특정 사례들에서는 판도를 바꿀 만큼 결정적인 차이를 만들지는 않는다는 점을 시사합니다.
디지털 병리학의 "과속 단속"
하지만 대가가 따랐습니다. 디지털 방식은 훨씬 느렸습니다. 현미경으로 손으로 세는 데는 약 3.1분이 걸렸습니다. 디지털 그리드는 8.05분, 자유형 드로잉은 7.3분이 걸렸습니다. 즉, 디지털 탐정들은 똑같은 일을 하는 데 두 배 이상 더 많은 시간을 들여야 했습니다! 논문은 이러한 느린 속도가 의사가 컴퓨터가 대신 해주는 대신, 직접 "핫스팟"(가장 활발한 구역)을 찾고 사각형을 그려야 하기 때문이라고 설명합니다.
"낮은 수치"의 문제
연구는 또한 수학적인 측면에서도 흥eli로운 점을 발견했습니다. 분열하는 세포가 매우 적을 때(낮은 수치일 때), 디지털 방식은 수동 방식과의 일치도가 다소 "흔들리는" 모습을 보였습니다. 두 방식 사이의 차이는 평균 약 **47%**였습니다. 이는 만약 종양이 등급 경계선(낮은 위험과 중간 위험 사이의 선)에 걸쳐 있을 때, 디지털 방식이 한두 개의 세포를 더 찾아냄으로써 실수로 그 선을 넘겨버릴 수도 있음을 의미합니다. 논문은 숫자가 낮고 이해관계가 걸려 있을 때 우리가 매우 주의해야 한다고 제안합니다.
미래를 위한 의미
이 논문은 디지털로 사각형을 그리는 것이 작동하며 기존 현미경 방식과 잘 일치하지만(0.82에서 0.97 사이의 높은 일치도), 아직 완벽하지는 않다고 결론짓습니다. 그것은 너무 느리고, 더 많은 세포를 찾아냅니다. 저자는 단순히 디지털 사진으로 전환한다고 해서 모든 것이 같아질 것이라고 기대해서는 안 된다고 주장합니다. 우리는 의사가 두 배 이상의 시간을 기다리게 하지 않으면서도, 자동으로 활발한 구역을 찾고 세포를 셀 수 있는 새로운 "디지털 네이티브(digital-native)" 규칙과 더 나은 컴퓨터 프로그램(인공지능)이 필요합니다. 이러한 도구들이 준비되고 이 종양들에 대해 특별히 테스트되기 전까지, 디지털 화면을 사용하여 암의 등급을 매울 때는 각별한 주의를 기울여야 합니다.
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