의료 인공지능(AI) 기업 루닛(328130)이 이달 14일부터 19일까지 미국 플로리다주에서 개최되 미국 암학회(AACR 2023)에서 비소세포폐암 돌연변이를 예측하는 AI 모델의 성능 검증 결과를 발표한다고 10일 밝혔다.
루닛 연구진은 비소세포폐암 환자의 25%를 차지하는 KRAS 유전자 변이 가운데 가장 흔한 변이인 ‘KRAS G12C’ 돌연변이를 예측하기 위해 새로운 모델을 개발했다. 연구에 사용된 예측 모델은 미국 국립보건원 빅데이터(TCGA) 비소세포폐암 병리 이미지에 루닛 스코프 기반의 AI 알고리즘을 적용한 것으로, 기존에 보고된 KRAS 변이 예측 연구들보다 향상된 정확도를 보였다는 설명이다.
연구 결과에 따르면 루닛 스코프 KRAS G12C 변이 예측 모델은 AI 알고리즘의 정확도를 나타내는 진단 검정력(AUC) 0.787의 높은 예측력을 보였으며, 독립적인 외부 데이터에 대한 검증에서도 0.745의 예측력을 보인 것으로 나타났다. AUC는 1에 가까울 수록 높은 정확도를 나타낸다. 회사 관계자는 “의료진의 추가 검사 수행 여부 및 치료 방법 결정 등에 도움을 줄 것으로 기대된다”고 했다.
암 세포에서 특징적으로 발현되는 다양한 표적 단백질을 탐지하고 정량화하는 AI 기반 이미지 분석기인 ‘범용 면역조직화학염색 분석기(UIHC)’의 성능을 검증한 결과도 공개한다. 연구진은 폐암·방광암·유방암 등 다암종 병리조직의 PD-L1 및 HER2 면역조직화학염색(IHC) 병리슬라이드 데이터로 학습한 UIHC를 개발했다. UHIC를 통해 기존 모델 대비 다양한 암종에서 새로운 표적 단백질 발현을 더 잘 검출하고 정량화가 가능한 것으로 나타났다.
아울러 연구진은 루닛 스코프를 통해 진행성 담도암 환자의 치료 전 암 조직 슬라이드 이미지를 각각 면역 활성, 면역 제외, 면역 결핍 등 3가지 면역표현형으로 분류한 결과 면역 활성 그룹의 면역 항암 치료 반응이 가장 좋은 것으로 나타났다. 루닛 스코프가 분류한 면역표현형이 진행성 담도암 환자의 치료 효과를 예측하는 데 효과적인 바이오마커가 될 수 있다는 게 연구진의 설명이다.
서범석 루닛 대표는 “루닛 스코프가 비소세포폐암 등의 돌연변이 예측 및 표적 항원 정량화에도 적용될 수 있음을 발표하게 돼 뜻 깊게 생각한다”며 “앞으로도 루닛 스코프가 암 환자 맞춤형 치료법 제공에 폭 넓게 적용될 수 있도록 연구 범위를 확대해 나갈 계획”이라고 했다.
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