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"다양한 암 치료 위한 AI 바이오마커 가능성 확인" 루닛, 美 임상종양학회(ASCO)서 ‘역대 최다’ 11편 연구초록 발표

May 27, 2022 - 루닛
  • 16개 이상 다양한 암종에서 면역항암제 치료 효과 예측… AI 바이오마커 활용 가능성 입증

  • 전문의 판독 과정에 AI 사용 시 임상적 유용성 확인 등 연구결과 총 11편 발표… '역대 최다'




[2022년 5월 27일] 의료 인공지능(AI) 기업 루닛(대표 서범석)은 미국 임상종양학회(ASCO 2022)에서 AI 기반 조직분석 플랫폼 '루닛 스코프(Lunit SCOPE)'가 다양한 암 치료를 위한 바이오마커[1]로 활용될 가능성을 입증한 연구 결과를 발표한다고 27일 밝혔다.


ASCO 2022는 오는 6월 3일부터 7일까지 미국 시카고에서 개최되는 세계 최고 권위의 암 학회로, 매년 4만명 이상의 과학자 및 의료산업 관계자들이 참여해 최신 암 치료 개발 동향과 임상 결과 등을 발표하는 국제학술행사다.


루닛은 암 환자 조직 슬라이드의 면역세포 밀도 및 분포 위치 등을 AI 바이오마커 플랫폼 '루닛 스코프 IO'를 활용해 각각 면역 활성(Inflamed), 면역 제외(Immune-Excluded), 면역 결핍(Immune-Desert) 등 3가지 면역표현형으로 분류했다.


그 결과 면역세포인 종양침윤림프구(TIL)가 종양세포 주위에 분포하는 것을 의미하는 '면역 활성' 그룹에서 면역항암제 치료 효과가 좋다는 점을 입증했다.


이번 연구는 미국 스탠포드대학병원(Stanford University School of Medicine)을 비롯해 삼성서울병원, 분당서울대병원 등 국내외 주요 의료기관과 함께 진행했으며, 16개 이상의 다양한 암종의 1,800여 명 이상의 실제 환자 데이터를 분석함으로써 신뢰도를 높였다.


루닛은 이번 연구를 통해 루닛 스코프가 암 종류에 상관없이 다양한 암에 대해 면역항암제의 치료 효과를 예측할 수 있는 바이오마커로 활용될 가능성을 거듭 입증하게 됐다.




▲ 루닛 스코프 IO




이번 ASCO에서 루닛은 실제 병리과 전문의가 판독 과정에서 AI 기반 병리분석 솔루션 '루닛 스코프 PD-L1'을 사용할 때 임상적 유용성을 평가한 연구 결과도 함께 발표한다.


일반적으로 병리과 전문의는 암세포 표면에 있는 단백질인 PD-L1(Programmed death ligand 1)[2]의 발현 정도를 평가해 면역항암제의 치료 효과를 예측한다. 다만 판독 과정에서 전문의 간 의견이 불일치하거나 정확한 판독을 위해 시간이 많이 소요되는 등 문제점이 있었다.


이에 따라 루닛은 루닛 스코프 PD-L1을 개발하고 국내외 병리과 전문의 12명과 함께 비소세포폐암(NSCLC) 환자 슬라이드 199건의 PD-L1 발현 정도를 4주 간격으로 한 번은 AI 도움 없이, 다른 한 번은 AI의 도움을 받아 총 2번 평가했다.


그 결과 루닛 스코프 PD-L1을 병행해 판독한 경우 평가 정확도는 83.2%로, AI 도움 없이 판독했을 때의 정확도 79.9%에 비해 유의미하게 높았다. 슬라이드 1장당 평균 판독 시간도 AI 없이 판독한 경우 285초에서 195초로 30% 이상 감소했다. 이는 루닛 스코프가 병리과 전문의의 판독 정확도를 높여주는 동시에 판독 시간을 단축시켜주는 효과가 있음을 의미한다.


또한 '루닛 스코프 HER2'를 개발한 결과, 여러 실험자가 동일한 검사를 진행했을 때 결과가 얼마나 일치하는지를 관찰하는 '관찰자 간 변이(Inter-Observer Variation)'가 줄어든 협력 연구 결과도 발표한다.


이외에도 루닛은 유방촬영술 검사 결과 정상소견으로 비록 현재는 암이 발견되지 않았더라도, 향후 5년 내 유방암 발생을 예측할 수 있는 새로운 AI 영상분석 솔루션을 제시함으로써 기존 유방암 예측 모형보다 정확하게 예측할 수 있음을 입증한 연구 결과도 함께 발표할 예정이다.


서범석 루닛 대표는 "루닛은 지난 2019년부터 매년 ASCO에 연구 결과를 발표하고 있으며, 올해는 포스터 7편과 온라인 초록 4편 등 단독 및 협업 포함 총 11편으로 가장 큰 규모의 연구 결과를 발표하게 됐다"며 "특히 이번 학회를 통해 AI 바이오마커 루닛 스코프가 보다 다양한 암종의 환자 치료에 적용될 가능성을 다시 한 번 입증한 만큼, 루닛 스코프가 실제 임상 및 의료 환경에서 널리 사용될 수 있도록 연내 상용화를 위해 최선을 다할 것"이라고 말했다.





<ASCO 2022 루닛 단독 및 협업 연구 초록 정보>


  1. #2621⎜The inflamed immune phenotype (IIP): A clinically actionable artificial intelligence (AI)-based biomarker predictive of immune checkpoint inhibitor (ICI) outcomes across >16 primary tumor types. (Poster)

  2. #8529⎜Observer performance study to examine the feasibility of the AI-powered PD-L1 analyzer to assist pathologists’ assessment of PD-L1 expression using tumor proportion score in non–small cell lung cancer. (Poster)

  3. #595⎜Artificial intelligence (AI)–powered spatial analysis of tumor-infiltrating lymphocytes (TIL) for prediction of response to neoadjuvant chemotherapy (NAC) in triple-negative breast cancer (TNBC). (Poster)

  4. #2570⎜Artificial intelligence-powered pathology image analysis merged with spatial transcriptomics reveals distinct TIGIT expression in the immune-excluded tumor-infiltrating lymphocytes. (Poster)

  5. #4096⎜Trastuzumab plus FOLFOX for gemcitabine/cisplatin refractory HER2-positive biliary tract cancer: A multi-institutional phase II trial of the Korean Cancer Study Group (KCSG-HB19-14). (Poster)

  6. #10533⎜Robust artificial intelligence-powered imaging biomarker based on mammography for risk prediction of breast cancer. (Poster)

  7. #2663⎜Tumor-infiltrating lymphocyte enrichment predicted by CT radiomic analysis is associated with clinical outcomes of immune checkpoint inhibitor in non–small cell lung cancer. (Poster)

  8. #e12543⎜Artificial intelligence-powered human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) analyzer in breast cancer as an assistance tool for pathologists to reduce interobserver variation. (Online Publication Only)

  9. #e16214⎜Artificial intelligence-powered whole-slide image analyzer reveals a distinctive distribution of tumor-infiltrating lymphocytes in neuroendocrine tumors and carcinomas. (Online Publication Only)

  10. #e14557⎜Safety and efficacy of YBL-006, an anti-PD-1 monoclonal antibody in advanced solid tumors: A phase I study. (Online Publication Only)

  11. #e24001⎜Need of pretreatment support of breast cancer patient caregivers compared to patients. (Online Publication Only)






[1] Bio-Marker, 생체표지자: 단백질, DNA, RNA, 대사물질 등을 이용해 병리 상태, 약물 반응 정도 등을 측정·평가할 수 있는 지표

[2] 암세포 표면에 있는 단백질로 주로 면역항암제 효과예측을 위한 바이오마커로 활용


AbstractAIcancerLunit SCOPENews FeatureOncologyPD-L1ProductPublicationResearchtreatment

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