루닛의 AI 기반 바이오마커 플랫폼 '루닛 스코프 IO'는 환자의 암 조직 슬라이드 이미지를 분석해 대표적인 면역세포 중 하나인 암 조직 종양침윤림프구(TIL)의 분포를 관찰하고 이에 따라 세 가지 면역학적 형질(3-IP; 활성, 제외, 결핍)로 분류한다. 지금까지 루닛의 연구는 AI 기반 분류가 기존 면역항암제 바이오마커인 PD-L1 등과 함께 사용될 경우 환자들의 치료 반응을 더욱 정확하게 예측할 수 있다는 내용이다.
올해 루닛이 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 등의 연구결과다.
루닛은 암유전체 공개 데이터베이스 중 가장 잘 정립돼 있다고 알려진 TCGA 데이터 중 20개 암종의 7000개 이상의 데이터를 분석한 결과, 면역치료를 방해하는 요소인 유전자 돌연변이 세포가 3-IP 중 '면역 제외'에서 많이 발견된다는 사실을 알아냈다.
자궁내막암만 구체적으로 연구한 결과에서도 치료 예후가 좋지 않은 환자군의 조직 패턴이 '면역 제외'로 분류됐고 예후가 좋은 환자군은 '면역 활성'의 패턴을 가지는 것으로 나타났다.
또한 루닛 연구팀은 폐암 환자의 CT 이미지 데이터를 AI로 분석한 결과 예후가 좋지 않은 환자의 조직 패턴을 예측할 수 있다는 연구 결과를 발표했다.
루닛의 이번 연구는 분당서울대병원, 삼성서울병원과의 협업을 통해 이뤄졌다. 연구에는 해당 병원의 교수 뿐만 아니라 루닛의 자문위원이자 세계적인 종양학 대가로 알려진 토니 목 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"며 "향후 루닛 AI가 암 치료 분야에서 새로운 패러다임을 제시할 수 있도록 지속적인 연구를 진행할 것"이라고 말했다.
윤선영기자 sunnyday72@dt.co.kr
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