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LunitSCOPE* IO

AI 기반 면역항암제 예측 바이오마커
*연구용

온라인 데모 체험하기

  • 94%

    94% 이상의 정확도로
    조직 슬라이드를 분석합니다.

  • 1 Giga pixel

    고화질의 영화 한 편에 해당하는 양의 수많은 세포 정보가
    들어있는 조직 슬라이드를 분석합니다.

  • 15+

    폐암, 유방암, 대장암 등 15종 이상의
    다양한 암 종을 분석할 수 있습니다.

  • Background
  • Our Vision
  • How It Works
BackgroundOur VisionHow It Works
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Background

AI 솔루션으로
면역항암치료
효과를 예측할 수 있다면?

  • AI 분석을 통해
    면역항암치료 효과를 예측합니다.

  • 면역항암치료에 효과를 보일 환자를 더 많이 찾아냅니다.

  • 암 조직 데이터는
    방대하고 복잡합니다.

  • 복잡한 환경일수록
    AI는 빛을 발합니다.

Our Vision

Lunit SCOPE IO는
암 조직 정보를 통해 암을 정복합니다.

  • 딥러닝 기술로
    복잡한 암 조직
    슬라이드를 정확히
    분석합니다.

  • 루닛의 기술은 암 조직 내 정보를 검출할 뿐 아니라 이를 임상 결과와 연결, 치료제에 대한 바이오마커 개발까지 확장합니다.

    • H&E
    • IHC
    • Multiplex IHC

How It Works

AI 기반 조직 분석으로
면역항암치료에 적합한 환자를 찾아냅니다.

  • 딥러닝 기술로
    방대한 양의 조직
    슬라이드도 정확히
    분석합니다.

    Lunit SCOPE IO는 조직 이미지 상의 암의 기질, 상피 조직, 면역세포를 검출합니다.

  • Lunit SCOPE IO가 제공하는 정보

    • 암 조직 분석

      인공지능 알고리즘이 조직 슬라이드 이미지에 검출 부위를 시각적으로 표시합니다.

    • 분석 결과 정량화

      조직 슬라이드 이미지를 분석하여 정량적 결과값을 도출합니다.

    • AI 점수 및 리포트

      면역치료 반응을 예측한
      “AI 점수”를 통해 분석하고 리포트를 제공합니다.

  • Lunit SCOPE은 다양한 종류의
    암 세포를 분석하는데 활용될 수 있습니다.

  • AI 작업 프로세스

    • 1단계

      조직 슬라이드 (FFPE)
      염색 전 처리 & H&E 염색

    • 2단계

      스캐너로 디지털화
      다양한 디지털 스캐너 지원 가능

    • 3단계

      서버에 파일 업로드

    • 4단계

      Lunit SCOPE IO 분석

  • Lunit SCOPE IO

    • 분석 결과 시각화
    • 분석 결과 정량화
    • 치료 반응 예측 점수 도출
    • 소요시간 : 10분 미만

    *Lunit SCOPE IO는현재 연구용으로만
    사용 가능합니다.

  • 학회 발표

Lunit SCOPE IO가 소개된
연구 자료들을 확인하세요.

Oncology

Abstract: Comprehensive deep learning analysis of H&E tissue phenomics reveals distinct immune landscape and transcriptomic enrichment profile among immune inflamed, excluded and desert subtypes...

Jonghanne Park et al.

AACR 2020

Oncology

Abstract: Deep learning-based immune phenotype analysis reveals distinct resistance pattern of immune checkpoint inhibitor in non-small cell lung cancer

Chan-Young Ock et al.

ASCO 2020

Oncology

Abstract: Deep-learning analysis of H&E images to define three immune phenotypes to reveal loss-of-target in excluded immune cells as a novel resistance mechanism of immune checkpoint inhibitor...

Sehhoon Park et al.

ASCO 2020

Oncology

Abstract: Pan-cancer analysis of tumor microenvironment using deep learning-based cancer stroma and immune profiling in H&E images

Kyunghyun Paeng et al.

AACR 2019

Oncology

Abstract: Deep learning-based predictive biomarker for adjuvant chemotherapy in early-stage hormone receptor-positive breast cancer

Soo Youn Cho et al.

AACR 2019

Oncology

Abstract: Deep learning-based predictive biomarker for immune checkpoint inhibitor response in metastatic non-small cell lung cancer

Sehhoon Park et al.

ASCO 2019

Breast

A Robust and Effective Approach Towards Accurate Metastasis Detection and pN-stage Classification in Breast Cancer

Byungjae Lee et al.

MICCAI 2018

Breast

A Unified Framework for Tumor Proliferation Score Prediction in Breast Histopathology

Kyunghyun Paeng et al.

MICCAI 2017 DLMIA Workshop

Breast

Deep Convolutional Neural Network-Based Mitosis Detection in Invasive Carcinoma of Breast by Smartphone-Based Histologic Image Acquisition

Seokhwi Kim et al.

USCAP 2016

Lunit SCOPE IO가 바꿔가는
현장의 모습을 확인하세요.