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“루닛 AI, 암 치료의 새로운 바이오마커로 활용 가능” 세계 최대 규모 美 암학회 ‘AACR 2021’에서 연구 초록 3편 발표

Mar 24, 2021 — 4 min read

루닛

  • 루닛의 인공지능 조직 분석 플랫폼 ‘루닛 스코프 IO’로 면역세포 분포 분석… 유전체 정보와의 연관성 입증

  • 2019년부터 3년 연속 연구 발표해… 전 세계 의료 AI 기업 중 유일한 성과




2021년 3월 24일 수요일 — 의료 인공지능(AI) 기업 루닛(대표이사 서범석)이 오는 4월 개최되는 미국암연구학회(American Association for Cancer Research; AACR)에서 연구 초록 3편을 발표한다고 24일 밝혔다. 루닛은 2019년부터 3년 연속 AACR에 참가해 연구 내용을 발표하고 있으며, 이와 같은 성과는 전 세계 의료 AI 기업 중 루닛이 유일하다.



▲ 2019년 AACR에서 진행된 루닛의 포스터 발표 




암 치료 분야에 있어 루닛의 연구 주제는 인공지능 기반의 새로운 바이오마커 개발에 집중돼 있다. 자체 개발한 인공지능 이미지 인식 기술을 기반으로 조직 슬라이드 영상을 분석해 얻은 정보를 통해 면역항암제 치료 반응을 예측하는 모델이다.



루닛의 인공지능 기반 바이오마커 플랫폼 ‘루닛 스코프 IO(Lunit SCOPE IO)’는 환자의 암 조직 슬라이드 이미지를 분석해, 대표적인 면역세포 중 하나인 암 조직 종양침윤림프구(TIL)의 분포를 관찰, 이에 따라 세 가지 면역학적 형질(3-IP; 활성, 제외, 결핍)로 분류한다. 지금까지 루닛의 연구는 이같은 인공지능 기반 분류가 기존 면역항암제 바이오마커인 PD-L1 등과 함께 사용될 경우, 환자들의 치료 반응을 더욱 정확하게 예측할 수 있다는 내용으로, 새로운 인공지능 기반 바이오마커의 효과성을 입증해왔다.



이를 기반으로 루닛이 2021년 AACR에서 발표할 주제는 ▲20개 암종 조직 내 AI 분석을 통한 면역 표현형과 유전체 정보와의 연관성 제시 ▲자궁내막암 조직 TIL 분포 분석을 통한 분자아형 예측 가능성 ▲ 폐암 환자의 폐 CT 이미지 AI 분석을 통한 예후 분석 가능성 등에 대한 연구결과다. 



루닛은 암유전체 공개 데이터베이스 중 가장 잘 정립되어 있다고 알려진 TCGA 데이터 중 20개  암종의 7천개 이상의 데이터를 분석한 결과, 면역치료를 방해하는 요소인 유전자 돌연변이 세포가 3-IP 중 ‘면역 제외’에서 많이 발견된다는 사실을 알아냈다. 



자궁내막암만 구체적으로 연구한 결과에서 역시 치료 예후가 좋지 않은 환자군의 조직 패턴이 '면역 제외'로 분류되었고, 예후가 좋은 환자군은 '면역 활성'의 패턴을 가지는 것으로 나타나 그 연관성을 입증했다.



연구를 주도한 루닛 옥찬영 의학총괄이사(CMO)는 “이번 연구로 암 조직 내 면역세포의 분포 위치와 유전체 정보와의 연관성을 증명했다. 루닛 인공지능을 활용한 3-IP 분류를 통해 보다 정교하고 정확한 치료를 요구하는 암종을 미리 예측하고 환자에게 맞춤형 치료를 제공할 수 있는 가능성을 시사했다”고 말했다. 



이어 “3-IP 분류는 각 형질에 따라 치료 반응이 달라지기 때문에 정확한 분류가 중요한데, 최근 루닛 스코프 IO가 병리학 전문의보다 높은 정확도로 조직 슬라이드를 분석한다는 연구 결과가 미국캐나다병리학회(USCAP)에서 발표돼 루닛 인공지능의 정확성을 확인하기도 했다”고 덧붙였다.




▲ 루닛의 인공지능 기반 바이오마커 플랫폼 ‘루닛 스코프 IO(Lunit SCOPE IO)’로 조직 슬라이드를 분석하는 모습 




이외에도 루닛 연구팀은 폐암 환자의 CT 이미지 데이터를 AI로 분석한 결과, 예후가 좋지 않은 환자의 조직 패턴을 예측할 수 있다는 연구 결과를 발표했다. 



루닛 팽경현 제품총괄이사(CPO)는 “폐암 중에서도 치료 예후가 좋지 않은 악성 폐암은 ‘MPSol’이라는 복잡한 조직 패턴을 보인다고 알려져있다”며 “현재는 생검을 통해 조직을 분석하는 방법을 사용하고 있으나, 이는 신체 일부를 떼어낸다는 위험성과 전체 조직을 대변하지 못한다는 문제점을 가지고 있다. 이번 연구에서 루닛 연구팀은 인공지능이 CT 이미지를 분석해 조직 패턴을 예측할 수 있는 가능성을 제시했다”고 밝혔다.



루닛의 이번 연구는 분당서울대병원, 삼성서울병원과의 협업을 통해 이루어졌다. 연구에는 해당 병원의 교수 뿐만 아니라 루닛의 자문위원이자 세계적인 종양학 대가로 알려진 토니 목(Tony Mok) 교수가 참여해 신뢰도를 높였다. 



서범석 루닛 대표는 “해당 분야의 최고 전문가들과 함께한 이번 연구는 신뢰할 수 있는 데이터를 분석해 의미있는 결과를 도출한 것에 큰 의미가 있다. 향후 루닛 인공지능이 암 치료 분야에서 새로운 패러다임을 제시할 수 있도록 지속적인 연구를 진행할 것”이라고 말했다. 



110년이 넘는 역사를 가진 AACR은 전 세계 약 120개 국가 4만여 명의 회원을 보유한 암 연구분야에서 가장 오래된 학회로, 매년 전문가들이 암에 관한 기초 및 최신 연구를 공유하는 세계 최대 규모의 암 연구 학술대회다. 올해는 코로나19 여파로 인해 미국 현지시간 4월 10일부터 15일까지 그리고 5월 17일부터 21일까지 총 11일간 온라인으로 개최된다. 







AACR 2021 루닛 초록 정보


Virtual Meeting: E-Posters

2021년 4월 10일  8:30 AM - 11:59 PM




Abstract #1908


제목: Artificial intelligence-powered spatial analysis of tumor-infiltrating lymphocytes reveals distinct genomic profile of immune excluded phenotype in pan-carcinoma


Session PO.IM01.09 - Tumor-Induced Immune Suppression: Intrinsic and Extrinsic Factors




Abstract #617


제목: Artificial intelligence-powered tissue analysis reveals distinct tumor-infiltrating lymphocyte profile as a potential biomarker of molecular subtypes in endometrial cancer


Session PO.CL01.04 - Molecular Classification of Tumors / Tumor Staging





Abstract #438


제목: Deep learning based radiomic biomarker for predicting the presence of high-grade histologic patterns in lung adenocarcinoma


Session PO.CL01.01 - Clinical, Functional, and Molecular Imaging / Radiomics





AbstractcancerConferenceCorporateLunit SCOPEOncologyPathologyPublicationRecognition

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