광음향 영상은 광학 영상과 초음파 영상의 원리가 융합된 영상 방법으로, 두 영상의 장점을 바탕으로 서로의 단점을 보완하여 높은 광학 대조비를 초음파의 해상도로 얻을 수 있어 다양한 전임상 소동물 연구 및 임상 연구에서 각광받고 있다.^18-20) 광음향 영상은 빛 에너지의 흡수에 의해 발생되는 열팽창을 통한 음파의 생성인 광음향 효과(photoacoustic effect)에 기반한다(Fig. 1).²¹⁾ 광음향 신호의 생성을 위해서 짧은(폭 ∼10 ns) 펄스 레이저를 생체 조직에 조사하게 되면, 생체 내부의 빛을 흡수하는 물질이 빛 에너지를 흡수하게 되고, 흡수된 빛 에너지가 열 에너지로 변환되면서 순간적인 부피의 팽창과 수축이 일어나게 된다. 이에 따라 주변 조직의 진동이 발생되며, 이는 초음파의 형태로 전달된다. 이렇게 전달된 초음파(광음향파)는 기존 초음파 영상에서 사용되는 초음파 트랜스듀서를 이용하여 감지할 수 있으며, 신호처리 과정을 거쳐 영상으로 구현된다. 특히, 레이저의 파장을 변경하여 조사하면, 생체 내부의 물질의 빛 흡수도가 변하게 되고 결과 영상의 경향이 달라진다. 이렇게 얻은 다파장 영상에 분광학적 분석 방법을 적용하면, 광학 영상에서 얻을 수 있는 기능적 분자영상 정보를 얻을 수 있다. 이를 이용하여, 전임상 소동물 연구에서는 광학적 흡수도가 큰 조영제를 전달하여 향상된 대조비의 영상을 얻거나 약물전달 모니터링 등의 연구를 주로 수행하고 있다.^22-24) 하지만 이러한 외부 조영제는 임상에 적용하기 쉽지 않기 때문에 현재 광음향 영상의 임상 연구는 혈관 분포 및 혈중 산소포화도 분석을 기반으로 한 질병 진단이 주된 방법이다.²⁵⁾

근래에 몇몇 광음향 영상 장비들이 상용화되고 있지만 임상에 적합하지 않은 디자인, 제한적인 이동성, 유방암 전용 등 특정부위 전용의 장비, 또는 동작 수정이 불가능한 인터페이스 등 때문에 실제 임상으로 적용하기에 한계가 있었다. 최근 본 저자의 연구 그룹은 FDA 승인을 받은 초음파 영상 장비와 움직일 수 있는 Nd:YAG 기반의 레이저를 결합하여 임상용 실시간 광음향–초음파 영상 장비를 개발하였다(Fig. 2A).²⁶⁾ 특히, 연구에 사용된 초음파 장비는 기존에 병원에서 사용되어 오던 초음파 장비와 다르게 연구자가 필요에 따라 동작을 수정할 수 있도록 설계가 되어있어, 연구 목적에 따라 장비의 동작을 바꾸어 사용할 수 있다. 이를 이용하여 실시간으로 초음파 영상과 광음향 영상을 동시에 획득할 수 있었으며, 개발된 장비의 성능을 시험하기 위해 혈관모사팬텀, 소동물의 위장관, 사람 팔의 혈관 등의 영상화에 성공하였다(Fig. 2B). 실시간 영상 획득을 위해 모든 영상 구현 과정은 GPU (graphics processing unit) 기반의 병렬 연산으로 구성되었다. 또한, 초음파 프로브와 레이저 전달부를 결합하여 융합 영상 프로브를 디자인하였으며, 최적의 광 전달을 위해 Monte Carlo 시뮬레이션을 이용한 디자인 최적화를 수행하였다.²⁷⁾ 특히, 모든 영상 파라미터를 실시간으로 수정할 수 있고, 임상 연구를 위한 기반을 마련하였다.

최근 갑상선 결절의 분석을 위해 다파장 광음향 신호를 이용한 임상 시험이 다양하게 시도되었다. University of Rochester의 Dogra 그룹은 수술을 통해 떼어낸 갑상선 결절의 다파장 광음향 신호를 분석하여 양성 결절과 악성 결절의 구분 가능성을 최초로 보였다.²⁸⁾ 광음향 영상 장비를 이용한 갑상선 결절의 in vivo 영상 가능성에 대한 검증에 이어,²⁹⁾ 다파장 광음향 신호 분석을 이용한 갑상선 결절의 분석이 수행되었다.³⁰⁾ 하지만 연구에 모집된 환자의 수가 제한적이었기 때문에 통계적인 분석이 어려웠다. 최근 본 저자의 연구 그룹은 그동안 개발한 임상용 광음향–초음파 영상 장비를 이용하여 갑상선 결절의 양성과 악성을 구분하는 연구를 서울강남성모병원의 임상시험 허가를 받아(NCT 00170196) 수행하였다.³¹⁾ 이 연구에서는 갑상선유두암(PTC, papillary thyroid cancer) 환자와 양성 결절 환자로부터 갑상선 결절의 다파장 광음향 영상을 얻고, 다중 파라미터 분석을 통한 양성과 악성의 구분 가능성에 대한 검증을 시도하였다. 광음향 분석의 가능성을 확인하기 위해 전체 갑상선암의 약 90%를 이루고,³²⁾ 비교적 검증이 쉬운 갑상선유두암 환자의 진단을 목표로 연구를 수행하였다. 총 52명의 환자로부터 데이터를 획득하였으며, 조직검사를 통해 그중 23명은 갑상선유두암, 29명은 양성결절로 진단되었다. 다파장 분석을 위해 5개의 파장을 이용하여 광음향 신호를 획득하고 영상화 하였으며(Fig. 3A), 각 파장에 따른 안전기준 보다 낮은 10.7 mJ/cm²의 광출력을 사용하였다. 다파장 신호 처리를 통해 산소 포화도를 계산하고 이를 기반으로 (1) 갑상선 결절의 산소포화도(sO₂, hemoglobin oxygen saturation level), (2) 광음향 신호의 파장 기울기(PA spectral gradient), (3) 산소포화도 분포도의 기울기(skew angle in the sO₂ distribution) 등 3개의 파라미터를 정의하여 양성결절과 악성결절의 구분에 이용하였다. 3개의 파라미터를 3차원 공간에 매핑한 후(Fig. 3B), SVM (support vector machine)을 사용하여 3차원 경계를 학습하고 결절의 구분 성능을 평가한 결과 민감도 78%, 특이도 93%의 결과를 얻었다(Fig. 3C). 이는 기존의 초음파 영상 기반의 분류 방법이 민감도가 높고 특이도가 낮은 것과 상반된 결과로, 초음파 영상과 광음향 영상 결과를 융합하여 상호 보완의 결과를 얻을 수 있음을 보인다. 이를 검증하기 위해 초음파 영상 기반의 평가 방법인 ATA guideline 점수와 광음향 신호 기반의 암일 확률을 결합하여, 새로운 평가방법인 ATAP scoring을 제시하였다.

[ATAP score]=γ×[ATA Guideline]+(1−γ)×[PA probability of PTC]

위의 식에서 γ는 0과 1사이의 값으로 0.2의 값을 사용 하였을 때 가장 좋은 결과인 민감도 83%, 특이도 93% 를 획득 하였다(Fig. 3D). 이 결과는 광음향 영상을 이용하여 최초로 수행된 통계적 분석 기반의 갑상선 결절 분석이며, 광음향 영상이 초음파 영상과 결합되어 갑상선 결절의 양성/악성을 성공적으로 분류할 수 있는 가능성이 있음을 보여준다.