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뷰노, ASCO 2021서 AI 기반 간암 연구 결과 발표

  • 2021. 05. 07

뷰노, ASCO 2021서 AI 기반 간암 연구 결과 발표

- 조직분류·세포검출 2가지 딥러닝 모델로 간암 환자 생존율과 연관성 높은 인자 확인

 - 형태 계측, 진단보조, 예후예측, 치료 반응 예측까지 병리분야에서의 딥러닝 기반 암 연구 분야 확장 기대

 [참고이미지] 뷰노의 병리 분석 AI 플랫폼인 뷰노메드 패스랩™에서 간암 병리 슬라이드를 정량화한 모습

[2021-05-07] 의료인공지능 솔루션 공급 기업 뷰노(대표 김현준)가 오는 6월 세계 3대 암 학회 중 하나인 미국 임상종양학회(이하 ASCO)에서 인공지능 기반 간암 병리 관련 초록 연구 결과를 포스터 세션을 통해 발표한다고 7일 밝혔다. 이번 연구는 작년 암연구학회(AACR)에서 발표한 연구에 이어 미국 MD앤더슨암센터(The University of Texas MD Anderson Cancer Center)와 진행한 두 번째 공동 연구다.

뷰노 병리 연구팀은 자사의 인공지능 기반 병리 연구 플랫폼인 뷰노메드 패스랩™(VUNO Med®-PathLab™)으로 351명의 간암 환자의 조직 슬라이드를 분석했다. 해당 플랫폼은 조직을 악성 세포, 림프구, 점액, 정상 조직 등으로 분할하는 모델뿐 아니라, 세포의 탐지 및 분류를 담당하는 검출 모델을 기반으로, 병리 영상을 보다 객관적이고 정교하게 분석할 수 있는 기능을 제공한다.

연구 결과, 림프구로 구분된 영역별 세포 밀도(Cell Density per Lymphocyte Segmented Area 이하 CDpLA)가 간암 환자의 생존율을 예측하는 데 주요한 변수로 확인됐다. CDpLA가 높을수록 암 환자의 생존 중앙값(Median Overall Survival)이 높았고[i], 면역 활성화 관련 유전자 발현은 증가한 반면 면역 억제 유전자 발현은 감소[ii]했다. 이러한 결과는 CDpLA가 간암의 예후를 예측하는 유의한 바이오마커가 될 수 있음을 뒷받침한다.

정규환 뷰노 CTO는 "이번 연구는 인공지능 기술로 디지털 병리 영상을 조직 단위뿐 아니라 세포 단위까지 정량화함으로써 간암의 예후 예측에 중요한 인자를 밝혔다는 점에서 의미를 가진다"라며 "이러한 기술을 통합해 환자별 예후 및 치료 반응 예측을 통한 정밀 의료 솔루션 개발을 진행할 계획"이라고 밝혔다.

뷰노는 디지털 병리 분야에서 인공지능을 이용한 다양한 연구 개발과 제품화를 진행하며 본격적인 성과를 내고 있다. 지난 3월 필립스코리아와 형태계측 솔루션에 대한 공급 계약을 체결했으며, 자사의 인공지능 기반 위암 병리 진단 보조 솔루션 뷰노메드 패스GC AI™의 개발 및 검증 과정을 임상 암학회가 발간하는 세계적인 권위지 CCR(Clinical Cancer Research)에 게재했다.[1] 또한 정밀 의료를 위한 예후 및 치료 반응 예측과 관련해, 작년 AACR 및 ASCO에 각각 대장암과 위암에 대한 연구 결과도 발표한 바 있다.

한편, ASCO는 종양학 분야에서 세계적인 권위를 보유한 학회로써, 매년 150개국 이상 4만여 명의 암 전문의를 비롯해 글로벌 제약사, 헬스케어 기업 관계자 등이 참석해 암 치료와 관련된 최신 연구 결과를 공유하고 발표한다. ASCO 2021은 오는 6월 4일부터 6월 8일까지 온라인으로 진행된다. 행사에 대한 자세한 내용은 ASCO 공식 홈페이지(https://conferences.asco.org/am/)에서 확인할 수 있다.

 

[i] CDpLA가 높은 환자 (13,618 cells/mm2 lymphocyte area)의 생존중앙값은 82.9개월로 CDpLA가 낮은 환자 (37.8개월)에 비해 높았다. (82.9 vs 37.8 개월, p < 0.005)

[ii] mRNA-seq를 활용한 유전자 분석에 따르면 CDpLA가 높은 C형 간염 환자는 면역 활성화와 관련된 유전자 (PLD4, IL3RA, TNFRSF4)의 발현은 높았고, 골수유래 억제 세포관련 유전자 (TRANK1, MEGF9, HS3ST2, GPNMB)의 발현은 낮았다.


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