이번 연구는 간암을 대상으로 한 AI 기반 디지털 병리 연구로, 디지털 병리 데이터와 유전체 및 임상기록 분석을 통해 이미지 기반의 디지털 바이오마커(Biomarker)를 발굴하기 위해 진행됐다.

 

연구는 간암 환자의 디지털 병리 영상을 기반으로 유의미한 디지털 바이오마커를 발굴하고, 이와 환자의 임상정보 및 유전체 발현량과의 상관관계를 분석한 결과를 담고 있다.

 

뷰노 병리 연구팀은 자사의 AI 기반 병리 연구 플랫폼 '뷰노메드 패스랩'으로 365명의 간암 환자의 조직 슬라이드를 분석했다. 해당 플랫폼은 조직을 악성 세포, 림프구, 정상 조직 등으로 분할하는 모델뿐 아니라 면역세포의 탐지 및 분류를 담당하는 검출 모델로 구성됐다.

 

연구팀은 뷰노메드 패스랩을 활용해 암의 경계로부터의 거리를 기준으로 영역을 구분해 영역별로 분석하는 공간분석 기법으로 연구를 수행했다.

 

연구 결과, 암 영역 주변부의 전체세포 대비 림프구 비율(Ratios of Lymphocyte to Total Cell Count, 이하 RLTCC)이 간암 환자의 생존율을 예측하는 데 주요한 변수로 확인됐다. RLTCC가 높은 환자군은 그렇지 않은 환자군에 비해 암 환자의 생존 중앙값(Median Overall Survival)이 높았으며, 암 항원 표지자 관련 유전자 및 T세포 활성화 관련 유전자 발현이 증가했다.

 

뷰노는 RLTCC가 예후 예측을 위한 공간분석 기반 디지털 바이오마커로 활용될 수 있으며 해당 지표에 대한 면역학적, 유전학적 다양한 해석이 뒷받침될 수 있음을 시사한다고 평가했다.

 

정규환 뷰노 최고기술책임자(CTO)는 "이번 연구는 예후 및 치료반응 예측을 위한 디지털 바이오마커 관련 연구로 예후예측을 위한 인자를 발굴하는 것에서 더 나아가 환자군에 대한 유전체 분석까지 더함으로써 임상현장의 의료진들에게 유의미한 정보를 제공할 수 있는 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 크다"며 "세계 최대의 암 임상 학술대회이자 3년 만에 오프라인으로 개최된 이번 행사에서 선보인 뷰노의 연구 성과와 향후 지속될 미국 최고 임상 기관들과의 공동 연구를 토대로 수준 높은 정밀의료 솔루션을 선보일 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

 

고은하 기자 eunha@etomato.com