병리 슬라이드 분석

조직을 보존하고 세포 구조를 유지하기 위해 가장 먼저 수행하는 과정이다. 적절한 고정이 이루어지지 않으면 이후의 모든 단계에서 인공 산물이 발생하여 정확한 진단을 방해할 수 있다.

고정은 주로 포르말린 용액에 조직을 담가 화학적으로 처리하는 방식으로 이루어진다. 이 과정에서 단백질이 변성되고 경화되어 조직이 부패하거나 자가 분해되는 것을 막는다. 고정 시간은 조직의 크기와 종류에 따라 수 시간에서 24시간 이상까지 다양하게 조절된다. 이후 조직은 점진적으로 농도를 높인 에탄올과 자일렌을 거쳐 탈수되고 투명해진 다음, 액체 파라핀 왁스에 침투시킨다. 이를 포매라고 한다. 포매된 조직은 파라핀 블록으로 만들어져 다음 단계인 절편 제작을 위해 충분히 경화된다.

급속 진단이 필요한 경우, 냉동 절편법이 사용된다. 이 방법에서는 조직을 급속 냉동시킨 후 크라이오스탯으로 절단하여 파라핀 포매 과정을 생략한다. 그러나 영구 보관용 슬라이드를 제작할 때는 파라핀 포매법이 표준 절차로 여겨진다.

절편 제작은 고정 및 포매된 조직 블록을 얇게 절단하여 현미경 관찰이 가능한 병리 슬라이드를 만드는 핵심 공정이다. 이 과정은 주로 미세톰이라는 정밀 절단기를 사용하여 수행된다. 먼저, 포매된 파라핀 블록을 미세톰에 고정하고, 블록의 표면을 평평하게 다듬는 트리밍을 실시한다. 이후 보통 4~5 마이크로미터(μm) 두께로 얇은 절편을 연속적으로 절단한다. 이때 절편의 두께와 균일도는 이후 염색과 관찰의 질을 결정하는 중요한 요소가 된다.

절단된 얇은 절편은 물 표면에 뜬 상태로 포획된다. 이를 위해 미세톰에는 절편을 부드럽게 펴주는 수조가 장착되어 있다. 절편은 물의 표면 장력을 이용해 주름 없이 펴진 상태로 유리 슬라이드 위에 올려진다. 이후 슬라이드는 약 60°C 정도의 온도에서 건조되어 절편이 유리 표면에 단단히 부착되도록 한다. 이 부착 과정은 이후의 여러 염색 기법을 거치는 동안 절편이 유리에서 떨어지지 않도록 보장한다.

절편 제작의 품질은 진단의 정확성에 직접적인 영향을 미친다. 두께가 너무 두꺼우면 세포가 중첩되어 관찰이 어렵고, 너무 얇으면 조직이 찢어질 수 있다. 또한 절편에 주름이나 틈이 생기면 중요한 병리 소견을 놓칠 위험이 있다. 따라서 숙련된 병리사나 병리 기술사의 정교한 기술이 요구되는 작업이다. 일부 특수한 분석을 위해서는 동결 절편과 같이 파라핀 포매 과정을 생략하고 급속 냉동된 조직을 직접 절단하는 방법도 사용된다[1].

병리 슬라이드의 염색은 무색에 가까운 조직 절편에 색소를 적용하여 세포와 조직 구성 요소를 대비시켜 가시화하는 과정이다. 가장 기본적이고 널리 사용되는 염색법은 헤마톡실린과 에오신(H&E) 염색이다. 헤마톡실린은 산성 성분인 세포핵의 DNA와 결합하여 푸른색을 띠게 하고, 에오신은 염기성 성분인 세포질 내 단백질과 결합하여 분홍색을 나타낸다. 이를 통해 핵의 형태, 세포의 크기와 배열, 조직의 전체 구조를 명확히 관찰할 수 있다.

특정 구조물이나 물질을 선택적으로 확인하기 위해 다양한 특수 염색법이 활용된다. 예를 들어, 아밀로이드 침착을 확인하는 콩고 레드 염색, 곰팡이 균사를 검출하는 PAS 염색, 철 침착을 보는 프러시안 블루 염색, 탄성 섬유를 관찰하는 베르호에프 엸색 등이 있다. 각 염색법은 화학적 반응이나 친화성을 이용하여 목표물을 다른 색으로 강조한다.

면역조직화학염색은 항체-항원 반응을 이용한 고도로 특이적인 염색 기법이다. 조직 내 특정 단백질(항원)에 결합하는 표지된 항체를 사용하여 그 단백질의 존재 여부와 위치를 확인한다. 이는 암의 종류를 구분하거나(예: 에스트로겐 수용체, HER2), 림프종의 아형을 진단하며, 감염원을 특정하는 데 필수적이다. 최근에는 여러 표지자를 동시에 염색하는 다중면역염색 기술도 발전하고 있다.

적절한 염색 기법의 선택과 정확한 수행은 정밀한 병리 진단의 토대가 된다. 염색의 품질은 조직의 전처리 상태, 시약의 농도, 반응 시간 등 여러 요인에 의해 영향을 받으며, 표준화된 프로토콜을 따르는 것이 중요하다.

광학 현미경은 병리 슬라이드 분석의 가장 기본적이고 필수적인 도구이다. 가시광선을 이용해 조직 표본을 확대하여 관찰하는 이 장비는 병리학적 진단의 근간을 이루며, 현재도 가장 널리 사용되는 분석 수단이다.

일반적으로 사용되는 현미경은 조명 현미경으로, 슬라이드 아래쪽에서 빛을 투과시켜 표본을 비춘다. 주요 구성 요소로는 대물 렌즈, 접안 렌즈, 조리개, 조명 장치, 조동 나사와 미동 나사가 있다. 병리 분석에서는 주로 4배, 10배, 40배, 100배(유침)의 대물 렌즈가 사용되며, 각 배율은 조직 구조의 전반적인 배치를 파악하는 저배율 관찰부터 세포 내부의 미세 구조를 살펴보는 고배율 관찰까지 목적에 따라 선택하여 사용한다.

병리 현미경의 성능은 해상도와 대비에 크게 의존한다. 해상도는 두 점을 구별할 수 있는 최소 거리를 의미하며, 이는 렌즈의 수치 구경과 사용하는 빛의 파장에 의해 결정된다[2]. 대비는 배경과 관찰 대상 간의 명암이나 색상 차이를 말하며, 헤마톡실린-에오신 염색과 같은 다양한 염색법이 조직 구성 요소들 사이에 대비를 만들어내는 핵심 역할을 한다. 현미경 사용자는 조명의 강도와 조리개의 개방 정도를 조절하여 최적의 대비 조건을 맞추는 것이 중요하다.

디지털 병리 시스템은 병리 슬라이드를 고해상도로 스캔하여 디지털 이미지로 변환하고, 이를 컴퓨터 모니터를 통해 관찰, 분석, 저장, 공유할 수 있게 하는 기술 플랫폼이다. 이 시스템은 전통적인 광학 현미경을 보완하거나 대체하여 원격 진단, 협업, 교육 및 연구의 효율성을 크게 높인다. 핵심 구성 요소로는 슬라이드를 스캔하는 전체 슬라이드 이미징 스캐너, 대용량 디지털 이미지 파일을 저장 및 관리하는 서버, 그리고 의사가 이미지를 검토하고 분석하는 웹 기반 또는 전용 뷰어 소프트웨어가 포함된다.

시스템의 주요 장점은 접근성과 협업성에 있다. 디지털화된 슬라이드는 병리학자에게 시간과 장소의 제약 없이 접근할 수 있으며, 여러 전문가가 동일한 이미지를 실시간으로 검토하거나 의견을 교환하는 원격 컨설팅이 용이해진다. 또한, 디지털 이미지는 인공지능 보조 진단 알고리즘을 적용하기 위한 필수 인프라를 제공한다. AI 알고리즘은 방대한 이미지 데이터를 학습하여 특정 세포나 조직 패턴을 자동으로 탐지하거나 정량화하는 데 활용된다.

운용 측면에서 디지털 병리 시스템은 몇 가지 기술적 요구사항을 가진다. 고해상도 스캔을 위해 슬라이드당 수 기가바이트에 달하는 대용량 데이터가 생성되므로, 고속 네트워크와 안정적인 저장 솔루션이 필수적이다. 이미지 뷰어 소프트웨어는 줌, 패닝, 측정, 주석 추가 등 현미경 관찰에 필요한 모든 기능을 제공해야 하며, 병원 정보 시스템과의 연동도 중요하다.

아직 초기 단계의 도입 비용과 업무 흐름 변경에 대한 적응 문제 등 장벽이 존재하지만, 디지털 병리 시스템은 병리 진단의 미래를 이끌 핵심 기술로 평가받는다. 특히 대규모 데이터 기반 연구와 정밀의학의 발전에 기여할 잠재력이 크다.

세포 형태학적 이상은 세포의 크기, 모양, 구조 등 외형적 특징에서 관찰되는 비정상적인 변화를 의미한다. 이러한 변화는 악성 종양을 포함한 다양한 질병 상태를 반영하며, 병리학적 진단의 근간을 이룬다.

주요 관찰 요소는 다음과 같다. 세포의 크기에서는 거대세포나 소세포와 같은 비정상적 크기 변화를 확인한다. 세포핵에서는 핵의 크기, 모양, 핵-세포질 비율 증가, 핵막의 불규칙성, 염색질의 조밀도 변화, 인의 두드러짐 등을 평가한다. 세포질에서는 과다산성염색성, 과립 변화, 공포 형성 등의 이상을 살핀다. 세포 분열에서는 병적 유사분열의 빈도와 형태가 중요한 지표가 된다.

이러한 형태학적 이상의 패턴을 종합하여 이형성, 악성 여부, 종양의 등급 및 분화도를 판단한다. 예를 들어, 편평세포암에서는 각화 진주와 세포간교 형성이, 선암에서는 관상 구조 형성이 특징적이다. 분석은 항상 주변 정상 조직과의 비교를 통해 이루어지며, 단일 소견보다는 여러 이상 소견의 조합을 통해 진단적 결론을 내린다.

조직 구조의 변화는 병리 슬라이드 분석의 핵심 평가 요소 중 하나이다. 이는 정상적인 조직의 배열과 구성이 질병 과정에서 어떻게 변형되었는지를 관찰하는 것을 의미한다. 분석가는 세포 간의 관계, 기저막의 무결성, 선구조의 형태, 혈관 분포 및 간질의 양과 성질 등을 종합적으로 평가한다. 이러한 구조적 변이는 암의 침습성 판단, 염증의 패턴 구분, 또는 퇴행성 변화의 정도를 파악하는 데 결정적인 단서를 제공한다.

변화의 유형은 다양하다. 예를 들어, 상피세포의 극성 상실과 층상 구조의 붕괴는 상피내암 또는 침습성 암을 시사한다. 선종에서 선암으로의 진행은 선관 구조의 불규칙성, 내강 내 유두상 돌기 형성, 선관의 배치 밀도 증가 등으로 나타난다. 간질의 변화는 섬유화로 인한 밀도 증가, 부종으로 인한 밀도 감소, 또는 특정 염증 세포의 침윤 등으로 관찰된다.

아래 표는 흔히 관찰되는 조직 구조 변화의 몇 가지 예시와 그 의미를 정리한 것이다.

이러한 구조적 평가는 종종 세포 형태학적 이상과 결합되어 최종 진단을 내리는 근거가 된다. 예를 들어, 비정형 세포가 기저막을 뚫고 간질 내로 침습해 성장하는 모습은 침습성 암을 확진하는 강력한 소견이다. 따라서 조직 구조의 변화를 체계적으로 분석하는 것은 질병의 본질을 이해하고 적절한 치료 방향을 설정하는 데 필수적이다.

염색 패턴 해석은 병리 슬라이드에서 특정 염색 기법을 적용한 후 나타나는 색상 분포와 위치를 평가하여 조직 및 세포의 구성 성분을 식별하고 병리적 상태를 판단하는 과정이다. 다양한 염색법은 각기 다른 구조물에 선택적으로 결합하여 진단에 필수적인 정보를 제공한다.

가장 기본적인 헤마톡실린-에오신 염색(H&E 염색)에서는 헤마톡실린이 핵산에 결합해 세포핵을 청자색으로, 에오신이 대부분의 세포질 단백질과 세포외 기질을 분홍색으로 염색한다. 이를 통해 핵-세포질 비율, 핵의 모양과 크기, 세포 분화 정도, 괴사 영역, 염증 세포 침윤 등의 일반적인 구조를 관찰할 수 있다. 특수 염색은 특정 물질을 선택적으로 확인하는 데 사용된다. 예를 들어, PAS 염색은 당원, 점액, 기저막 등을 자홍색으로, Masson 삼색 염색은 섬유화 부위를 푸른색으로, 베를린 블루 염색은 철 침착을 청색으로 강조한다.

면역조직화학염색은 항원-항체 반응을 이용해 특정 단백질의 존재 여부와 위치를 확인하는 방법이다. 암 진단에서 악성 종양의 조직 기원을 규명하거나, 치료 표적이 되는 단백질의 발현을 평가하는 데 핵심적이다. 예를 들어, 에스트로겐 수용체(ER) 양성은 호르몬 치료에 반응할 가능성을 시사한다. 염색 패턴의 해석은 강도(0~3+)와 분포(국소적/확산)로 기록되며, 가양성 또는 가음성 결과를 배제하기 위해 적절한 양성 및 음성 대조군과의 비교가 필수적이다.

병리 슬라이드를 분석할 때는 일관되고 체계적인 관찰 순서를 따르는 것이 정확한 진단의 기초가 된다. 일반적으로 저배율에서 고배율로, 전체적인 구조에서 세부적인 세포 소견으로 관찰 영역을 좁혀가는 방식을 적용한다.

분석은 먼저 광학 현미경의 저배율(예: 4x 또는 10x 대물렌즈)에서 시작한다. 이 단계에서는 조직 표본의 전체적인 구조, 절편의 적절성, 그리고 병변의 위치와 범위를 파악한다. 종양의 경우 침윤 정도나 주변 조직과의 경계를 평가한다. 다음으로 중간 배율(20x)로 전환하여 조직의 세부 구조, 예를 들어 선구조의 형태나 간질의 상태를 관찰한다. 마지막으로 고배율(40x 또는 100x 유침)에서는 개별 세포의 핵과 세포질의 세부 형태, 핵분열상, 그리고 특정 염색에 따른 세포 내 소견을 집중적으로 평가한다.

이러한 체계적 접근법은 중요한 소견을 놓치는 것을 방지한다. 분석자는 각 단계에서 발견한 소견을 메모하며, 정상 조직과의 대비, 병변의 분포 패턴, 그리고 다양한 염색 기법(예: H&E 염색, 면역조직화학염색) 결과를 종합적으로 해석한다. 관찰 순서는 기관이나 질환에 따라 다소 조정될 수 있으나, 기본적인 원칙은 동일하게 유지된다.

의심 소견은 병리 슬라이드를 관찰하는 과정에서 발견된 정상과는 다른, 즉 병리학적 소견을 의미한다. 이러한 소견은 최종 진단을 내리기 전 단계의 관찰 결과로, 체계적으로 기록하여 추후 검토와 진단 과정의 근거로 활용된다.

의심 소견 기록은 주관적인 기술이 아닌, 객관적이고 재현 가능한 방식으로 이루어진다. 기록 시에는 발견된 소견의 위치(예: 상피 내, 기질 중), 분포(국소적/확산성), 그리고 정량화 가능한 특성(예: 세포 크기, 핵-세포질 비율, 유사분열 수)을 명확히 기술한다. 예를 들어, "표피 기저층에 세포 이형성을 보이는 세포가 다수 관찰됨" 또는 "선조직 구조 와해와 함께 고형종 영역이 30% 정도 혼재되어 있음"과 같이 구체적으로 서술한다.

기록은 종종 표준화된 보고서 형식이나 체크리스트를 활용하며, 디지털 병리 시스템을 사용하는 경우 해당 영역에 주석을 달거나 측정 도구를 이용해 수치를 첨부할 수 있다. 모든 의심 소견은 최종 진단과의 연관성을 평가하기 위해, 관련 임상 정보나 다른 염색 기법(예: 면역조직화학염색) 결과와 함께 종합적으로 검토된다. 이 과정은 진단의 정확성을 높이고, 치료 방침 수립에 결정적인 정보를 제공한다.

암 병리 분석은 악성 종양의 존재 여부, 유형, 분화도, 침습 정도 등을 평가하여 진단과 치료 방침을 결정하는 핵심 과정이다. 주요 분석 대상은 생검 또는 절제술을 통해 얻은 조직으로, 조직병리학적 검사를 통해 암을 확진하고 분류한다.

분석은 주로 헤마톡실린-에오신 염색 슬라이드에서 이루어지며, 필요에 따라 특수 염색이나 면역조직화학염색이 추가된다. 병리사는 세포의 핵 크기, 모양, 염색질 패턴, 핵분열상, 세포질 특징 등을 평가하고, 조직 구조의 파괴, 기저막 침범, 혈관/림프관 침습 여부 등을 관찰한다. 주요 지표는 다음과 같다.

유방암, 전립선암, 대장암 등 각 암종은 고유의 진단 기준을 가진다. 예를 들어 유방암에서는 에스트로겐 수용체, 프로게스테론 수용체, HER2 발현 여부를 면역조직화학염색으로 확인하여 치료법 선택에 반영한다. 최근에는 인공지능 기반 이미지 분석 도구가 병변 탐지 및 분류를 보조하는 역할을 하고 있다.

염증은 생체 조직이 손상, 감염 또는 자극에 반응하여 발생하는 복잡한 생물학적 과정이다. 병리 슬라이드 분석을 통해 염증의 원인, 기간, 심각도 및 패턴을 평가하여 정확한 진단을 내릴 수 있다. 분석은 주로 염증 세포의 유형, 분포, 조직 구조의 변화를 관찰하는 데 초점을 맞춘다.

급성 염증과 만성 염증은 현미경 하에서 뚜렷이 구분되는 특징을 보인다. 급성 염증 슬라이드에서는 주로 호중구가 풍부하게 관찰되며, 조직 내 부종과 혈관 확장 소견이 동반된다. 반면, 만성 염증에서는 림프구, 형질세포, 대식세포 등이 주를 이루며, 섬유화나 육아종 형성과 같은 조직 재구성의 징후가 나타난다. 특정 염증 세포의 우세는 원인을 추정하는 데 중요한 단서가 된다[3].

다양한 염증성 질환은 고유한 조직학적 패턴을 보인다. 예를 들어, 크론병과 같은 만성 염장염에서는 불연속적인 궤양과 전층에 걸친 염증, 림프 여포 형성이 특징적이다. 류마티스 관절염의 활막 조직에서는 림프구 침윤과 융모 과형성이 관찰된다. 자가면역 질환인 루푸스 신염의 신장 생검에서는 "와이어 루프" 병변과 같은 면역복합체 침착의 특이 소견을 확인할 수 있다.

염증의 원인을 규명하기 위해 특수 염색이 빈번히 활용된다. 그람 염색은 세균 감염을, 항산균 엽색은 결핵균을 확인하는 데 필수적이다. 또한, 면역조직화학염색을 통해 특정 병원체 항원이나 자가항체의 위치를 시각화하여 감염성 염증과 자가면역성 염증을 구별하는 데 결정적인 역할을 한다.

인공지능 보조 진단은 병리 슬라이드 분석에 머신 러닝과 딥러닝 알고리즘을 적용하여 병리 의사의 판독을 지원하는 기술이다. 주로 디지털 병리 시스템으로 스캔된 고해상도 전체 슬라이드 이미지를 분석 대상으로 삼는다. 이 기술은 방대한 이미지 데이터에서 패턴을 학습하여, 암세포 탐지, 악성도 분류, 예후 관련 바이오마커 정량화 등에 활용된다[5].

분석 과정은 일반적으로 병변 탐지, 분할, 분류의 단계로 이루어진다. 알고리즘은 수천에서 수만 장의 주석이 달린 슬라이드 이미지로 훈련되어, 정상 조직과 비정상 조직을 구분하거나 특정 조직학적 소견을 식별한다. 주요 응용 분야는 유방암, 전립선암, 폐암, 대장암 등의 조직병리학적 진단 보조이며, 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업의 자동화에 강점을 보인다.

이 기술은 병리 의사를 대체하기보다는 보조 도구로 발전하고 있다. 최종 진단 책임은 여전히 병리 의사에게 있으며, AI의 제안은 전문가의 최종 판단을 위한 참고 자료로 활용된다. 지속적인 연구를 통해 예측 병리학 및 맞춤형 치료에 기여할 것으로 기대된다.

3D 이미징 기술은 기존의 2차원 병리 슬라이드 분석의 한계를 극복하기 위해 발전했다. 전통적인 광학 현미경 관찰은 조직의 매우 얇은 단면(절편)만을 보여주므로, 세포나 구조물의 공간적 배열, 침윤 깊이, 혈관 분포 등을 완전히 이해하기 어려운 경우가 있다. 3D 이미징은 연속 절편을 촬영하여 재구성하거나, 공초점 현미경이나 광간섭 단층촬영(OCT)과 같은 기술을 통해 조직 표본 자체를 3차원으로 가시화한다.

이 기술의 적용은 특히 종양 미세환경 분석과 신경 병리 연구에서 두드러진다. 예를 들어, 암세포가 주변 간질이나 혈관을 어떻게 침범하는지 그 3차원적 경로를 추적할 수 있으며, 신경 세포의 연결망이나 혈관계의 복잡한 구조를 가상으로 분리하여 관찰할 수 있다. 또한, 유세포 분석(Flow Cytometry)과 결합된 이미징 사이토메트리 기술은 단일 세포 수준에서 3차원 형태 정보를 정량화한다.

현재 3D 이미징은 연구 단계에 머무는 경우가 많지만, 데이터 처리 속도와 자동화 분석 소프트웨어의 발전으로 임상 진단 보조 도구로의 통합이 활발히 연구되고 있다. 이를 통해 병리 의사는 더 포괄적인 형태학적 정보를 바탕으로 진단의 정확성을 높이고, 치료 반응 예측에 유용한 생물학적 지표를 발견할 수 있을 것으로 기대된다.