인공지능으로 반응성 있는 환자 추가 발견 가능
이번 연구는 루닛과 삼성서울병원이 공동 진행하는 것으로 AI 기반으로 한 H&E 슬라이드 분석을 토대로 비소세포폐암(Non-Small Cell Lung Cancer·NSCLC) 환자의 면역관문억제제 반응성을 예측하는 모델이다.
해당 연구는 AI와 PD-L1을 대조해 면역관문억제제 바이오마커로서의 인공지능 가치를 평가했다.
PD-L1은 면역관문억제제 주요 바이오마커로 알려져 있다.
루닛은 자체 개발한 AI 바이오마커 ‘AI점수’와 PD-L1 발현을 비교해 둘 사이의 상호보완적 또는 AI점수의 부가적인 가치 발생 여부를 탐구했다.
연구 내용에 의하면, PD-L1 양성 및 음성 환자군 내에서 각각 AI점수에 따라 면역관문억제제 반응성 및 생존율(PFS)이 갈라졌다.
PD-L1 음성으로 분류돼 반응이 없을 것으로 예상된 환자군에서 AI 점수로 다시 한번 분류한 결과, AI 점수가 높은 환자들 중 52%는 실제로 면역관문억제제에 대한 반응이 있는 환자였다.
이들은 AI 점수가 낮은 환자들에 비해 생존율이 3배 이상 긴 것으로 나타났다.
반면 PD-L1 양성으로 반응성이 기대된 환자군 내에서 AI 점수 재분류를 한 결과, AI점수가 낮은 환자들 중 63%는 면역관문억제제 반응성이 없는 환자인 것으로 드러났다.
이들은 AI 점수가 높은 환자 군에 비해 생존율이 약 6배 짧았다.
또한 PD-L1과는 독립적으로 AI 점수를 활용한 단독 분석 경우에도 눈에 띄는 결과가 도출됐다.
PD-L1으로만 분석할 경우 PD-L1 양성에서 면역관문억제제 반응을 보인 환자 비율이 49%였던 것에 비해 AI점수가 높은 환자 군에서는 65%에 달하는 환자들이 반응을 보인 것.
이는 AI를 활용할 경우 반응성이 있는 환자를 기존보다 약 1.3배 이상 더 발견해낸 셈이다.
연구를 이끈 팽경현 루닛 이사는 “기존 PD-L1 마커로만 구분되던 환자 군에서 AI점수를 이용한 추가 분류를 통해 면역관문억제제 반응이 있을 것으로 예상되는 환자들을 더 많이 발견해 낼 수 있다”고 설명했다.
해당 연구 초록은 오는 6월 2일 ASCO 오전 포스터 섹션에서 발표될 예정이다.
루닛은 또한 ASCO 기간 부스를 운영해 자사 정밀의료 관련 연구 내용과 향후 개발 계획을 소개한다.