바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 김성민 기자

의료 인공지능(AI) 기업 루닛(Lunit)은 미국면역항암학회(SITC)의 공식 학술지인 JITC(The Journal for ImmunoTherapy of Cancer)에 AI 바이오마커 플랫폼 ‘루닛스코프IO(Lunit SCOPE IO)’를 활용한 면역항암제 치료효과 예측 연구 논문이 게재됐다고 19일 밝혔다.

이번 연구는 한국 및 미국의 5개 병원 연구자들과 협업해 진행됐으며 27개 암종, 1806명의 환자를 대상으로 면역항암제 치료 반응 결과를 분석했다. 해당 데이터는 스탠포드대, 삼성서울병원, 분당서울대병원, 전남대병원, 노스웨스턴메모리얼병원 등을 반영했다.

우선 연구진은 루닛 스코프 IO를 활용해 종양조직(H&E)을 기반으로, 환자의 면역 표현형(Immune Phenotype)으로 사후적으로 분류해 분석했다. 면역 표현형은 크게 ▲면역활성(Inflamed) ▲면역제외(Immune-excluded) ▲면역결핍(Immune-desert)으로 분류되며, 이 중 면역활성 표현형을 가진 환자는 통상적으로 면역항암제 치료에 가장 긍정적인 반응을 보인다.

또한 머신러닝(ML)을 접목한 루닛스코프IO를 이용해 종양조직을 암세포가 있는 부위(cancer area, CA)와 기질 부위(cancer stroma, CS)로 나누며, 지금까지 여러 고형암에 걸쳐 1만7000만개 이상의 이미지(WSI)를 이용해 종양침투림프구(TIL)를 분석했다.

그 결과 면역활성 환자는 비면역활성 환자와 비교해 면역항암제 치료 시 더 높은 전체반응률(ORR 26.3% vs 15.8%)과 더 긴 무진행생존기간(PFS 5.3개월 vs 3.1개월), 전체 생존기간(OS 25.3개월 vs 13.6개월)을 보였다. 각각 PFS 위헙비(HR) 값은 0.68, OS HR은 0.66이었다. 모든 지표에서 통계적 유의성을 확인했다.

또한 치료의 예후적 가치를 다방면으로 평가하기 위해 면역항암제 단독요법 등 치료방법, PD-L1 발현율(TPS), 조직 채취 부위 등을 고려한 여러 하위 그룹 분석도 함께 진행했다. 그 결과 루닛 스코프가 분류한 면역활성 표현형은 미세부수체 불안정/불일치 복구결핍(microsatellite unstable/mismatch repair deficient) 타입을 제외하고 대부분의 하위 그룹에서 유용한 PFS 예측 지표로 나타났다.

루닛은 이번 연구를 통해 AI 바이오마커를 활용한 면역항암 치료 반응 예측이 임상적으로 유의미한 것임을 다시 한번 입증했다고 설명했다. 특히 루닛 스코프를 활용하면 특정 종양미세환경을 가진 환자에게서 면역항암제를 개발 임상 성공률을 높일 수 있을 것으로 기대한다.

서범석 루닛 대표는 “면역항암 치료가 모든 환자에게서 동일한 효과가 있는 것은 아니기에 좋은 결과를 얻을 수 있는 환자를 선별해주는 바이오마커에 대한 필요성이 점차 커지고 있다”며 “이번 연구 결과가 면역항암제 임상시험의 설계 및 실행에 긍정적 기여를 할 것이며, 궁극적으로는 AI 바이오마커가 암 치료의 효율성을 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

1984년에 설립된 SITC는 전 세계에서 암 연구와 치료를 전문으로 하는 63개국, 4600명 이상의 임상의, 과학자, 연구원 등이 참여하는 글로벌 학회다. 면역항암 분야에서 세계적 권위를 인정받고 있으며, 최신 연구 결과와 혁신적인 치료법을 공유하는 중요한 플랫폼 역할을 하고 있다.