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해부병리학 세포계수 해부병리학은 육안으로 보이지 않는 진실을 밝히는 과학이다. 조직 절편 하나, 슬라이드 위 세포 하나가 생사의 경계에서 결정적인 역할을 한다.
서론
병리의사는 단순히 관찰하는 것을 넘어서 세포를 ‘세는’ 행위를 통해 병의 활동성과 침습성, 예후를 객관화한다. 이 과정을 우리는 세포계수(Cell Counting)라고 부른다. 세포계수는 단순히 세포의 수를 세는 행위가 아니다. 병변 부위의 활성을 정량화하고 치료 반응을 예측하며 암종 분류 기준의 핵심 지표로 작동한다. 병리학의 세계에서 숫자는 진단을 위한 객관적 언어이며 세포계수는 그 언어의 문법이다. 특히 면역조직화학염색(IHC)과 결합된 세포계수는 단순 관찰의 한계를 넘어, 분자 수준에서 질병의 동태를 파악할 수 있게 해준다.
해부병리학 세포계수 본질
해부병리학 세포계수 병리 슬라이드 위에는 수백, 수천 개의 세포가 존재한다. 하지만 모든 세포를 다 세는 것은 불가능하며, 의미 있는 영역을 기준으로 ‘대표성’을 가진 숫자를 추출하는 것이 핵심이다. 해부병리에서 세포계수는 대표적으로 세 가지 목적에서 이루어진다. 첫째, 세포 분열 활성을 평가하기 위해서다. 대표적인 예가 ‘mitotic count(유사분열 계수)’이다. 고배율 시야(high power field, HPF) 내에서 유사분열 중인 세포 수를 세어 종양의 증식성을 평가한다. 둘째, 특정 면역표지자를 발현한 세포 수 또는 비율을 정량화하기 위해서다. 유방암에서 ER/PR(에스트로겐/프로게스테론 수용체), HER2, Ki-67 등의 마커는 세포계수로 진단을 구체화하고 치료 방침을 결정한다. 셋째, 종양 미세환경에서 림프구 침윤(TILs) 정도나 염증세포의 밀도를 정량화하여 면역반응 정도를 파악할 수 있다.
| 증식도 평가 | 유사분열세포 수 측정 | 유방암, 연조직종양 |
| 단백질 발현 분석 | IHC 양성 세포 비율 측정 | ER/PR, Ki-67 |
| 면역반응 분석 | 림프구 침윤 및 세포 구성 분석 | TILs, 면역항암제 반응 |
어떻게 셀 것인가
세포계수는 단순한 수학적 계산이 아니다. 병리학적으로 의미 있는 영역과 세포를 구분하고, 정확한 기준에 따라 카운팅하는 것이 핵심이다. 여기에는 병리의사의 판단력과 미세한 기술적 숙련도가 함께 작용한다. 계수 기준이 되는 영역은 일반적으로 ‘hot spot(활성 부위)’ 또는 ‘representative area(대표 부위)’로 선정된다. 병리의사는 조직 내에서 가장 활발하게 분열 중인 부분 또는 전형적인 병변 특성이 잘 드러나는 부위를 선택한다. 또한 배율 설정은 중요한 요소다. 고배율(400x, 40배 대물렌즈 기준)에서 10개 시야 또는 1mm² 면적 기준으로 계수하는 것이 일반적이다. 이때 관찰자의 주관성이 개입되지 않도록 정량화 기준과 해석법이 가이드라인에 의해 명확히 정해진다.
| 배율 | 400배(40x objective) | 고배율 시야에서 통일된 평가 |
| 시야 수 | 최소 10개 HPF | hot spot 중심 |
| 세포 기준 | 핵이 분명한 세포 | 중복 제외, 유사분열만 포함 시도 |
| 평가 영역 | 대표적 병변 부위 | 증식도 높은 부분 위주 |
| 결과 표현 | 세포 수 또는 비율 (%) | 종양 세포 대비 양성 세포 비율 등 |
해부병리학 세포계수 마커 기준
해부병리학 세포계수 세포계수는 면역조직화학염색(IHC)과 결합될 때 더욱 강력한 진단 도구로 작동한다. IHC는 항체를 이용해 특정 단백질을 시각화하는 기법이며 병리 슬라이드에서 갈색 또는 붉은색 염색으로 나타난다. 이때 병리의사는 염색된 세포가 전체 세포 중 어느 정도 비율을 차지하는지를 계수하고, 그 비율에 따라 양성 여부를 판단하거나, 스코어를 매긴다. 대표적으로 유방암의 ER/PR 수용체 양성률은 치료 방향을 결정하는 핵심 지표가 된다. HER2는 양성, 음성뿐 아니라 ‘2+’의 경우 FISH 검사를 추가로 진행할지 여부를 판별해야 하므로 세포계수는 정밀하게 이루어져야 한다. Ki-67은 종양 증식도를 정량화하는 지표로, 일정 기준(예: 20% 이상) 이상이면 고증식으로 간주된다.
| ER/PR | 양성 세포 비율 (%) | 1% 이상 | 양성 판단 기준 |
| HER2 | 세포막 염색 강도 및 범위 | 0~3+ | 2+는 FISH 필요 |
| Ki-67 | 양성 핵의 비율 (%) | 20% 이상 | 고증식군 분류 기준 |
| p53 | diffuse vs null pattern | 50% 이상 | 변이 가능성 시사 |
증식성 직접 지표
종양의 악성도를 평가할 때 핵심이 되는 것이 바로 유사분열(mitosis) 세포 수다. 특히 연조직종양, 뇌종양, 위장관기질종양(GIST) 등에서는 유사분열세포의 수가 병기 및 예후 판단에 결정적인 기준이 된다. 유사분열 계수는 일반적으로 고배율 시야 10개(10 HPF)에서 관찰된 유사분열세포 수를 기준으로 한다. 유사분열세포는 명확한 핵막 소실, 염색체 응축 등이 보여야 하며 핵분열과 비슷해 보이는 apoptotic body나 염색 이상 세포는 제외해야 한다. 특히 GIST의 경우 유사분열 5/50 HPF 이상 여부가 고위험군 분류 기준이 되며, 림프종이나 육종에서도 동일한 원리가 적용된다.
| GIST | ≥5 mitoses/50 HPF | 종양 크기와 병합 평가 |
| 연조직육종 | ≥10 mitoses/10 HPF | 고등급 분류 근거 |
| 유방암 | Nottingham grade | mitotic count 포함한 3요소 |
| 뇌종양 | ≥2 mitoses/10 HPF | WHO 등급 상승 기준 |
해부병리학 세포계수 자동화 도입
해부병리학 세포계수 전통적인 세포계수는 병리의사가 수동으로 현미경을 통해 직접 세포를 세는 방식이었다. 그러나 이 방식은 시간 소요가 크고, 평가자 간 편차가 존재하며, 반복 측정이 어렵다는 단점이 있었다. 최근에는 Whole Slide Imaging(WSI) 기반의 디지털 병리 기술과 인공지능(AI) 분석 도구가 결합되어, 세포계수의 자동화가 현실화되고 있다. 알고리즘은 훈련된 병리 이미지 데이터를 기반으로 세포의 모양, 핵의 크기, 염색 강도 등을 분석하고, 수치를 자동 산출한다. Ki-67, ER/PR, p53 등의 IHC 마커는 특히 자동 계수의 정확도가 높으며, 병리의사의 시간 부담을 줄이고 표준화를 도울 수 있다. 또한 디지털 플랫폼은 반복 측정과 재분석이 가능하다는 장점도 가진다.
| 시간 효율 | 대량 슬라이드 일괄 분석 가능 | 초기 설정 시간 소요 |
| 표준화 | 평가자 간 편차 제거 | 학습 데이터 품질 중요 |
| 정확도 | 특정 마커에서 높은 정밀도 | 일부 염색에서 오차 가능 |
| 재현성 | 반복 측정 및 비교 가능 | artifacts에 민감할 수 있음 |
맥락 및 결과
세포계수의 숫자는 단순한 계량이 아니라, 병리적 맥락 안에서 해석되어야 한다. 예를 들어, ER이 2%만 양성이어도 치료 방침에는 영향을 줄 수 있으며, Ki-67이 18%와 22%일 때의 판단은 고증식군 여부로 나뉠 수 있다. 또한, 암세포만 볼 것인지, 주변 면역세포나 정상 세포까지 포함할 것인지도 중요하다. 어떤 마커는 핵 염색만 보아야 하고, 어떤 마커는 세포막 염색이 중심이다. 세포계수는 단순히 숫자를 세는 것이 아니라, ‘어떤 세포를, 어떤 기준으로, 어떤 방식으로’ 세는지가 더 중요하다. 계수 기준에 따라 진단이 달라지고, 진단에 따라 환자의 치료 방향과 생존율이 달라질 수 있다. 병리의사의 세포계수는 단순한 루틴이 아니라, 생명을 향한 수학이다.
| 양성 기준 | 1%, 10%, 20% 등 cut-off 기준 확인 |
| 염색 패턴 | 핵 vs 세포질 vs 막 염색 구분 |
| 평가 대상 | 종양 세포 한정 or 전체 세포 대비 |
| 임상 연관성 | 수치 변화가 치료 결정에 미치는 영향 |
| 반복 측정 | 일관성 유지 여부, 내부 검증 필요 |
해부병리학 세포계수 해부병리학에서 세포계수는 더 이상 부차적인 작업이 아니다 그것은 병리 진단의 근거이며 치료 결정의 기준이고, 환자 예후 예측의 출발점이다. 기술의 발전과 함께 이제 세포계수는 수동에서 자동으로, 정성에서 정량으로 정밀에서 초정밀로 진화하고 있다. 단순히 세포를 세는 것을 넘어, 그것이 의미하는 맥락과 생물학적 해석을 결합해야 할 시대다. 오늘날 병리학은 숫자를 다룰 줄 아는 학문이 되어가고 있다. 세포 하나하나를 바라보는 시선에 과학과 생명이 담긴다. 그리고 그 시선이 만들어낸 숫자 속에는 생명을 살리는 데이터가 숨 쉬고 있다..
