[이코노미스트 선모은 기자] 루닛은 이달 14일(현지시각)부터 19일까지 미국 플로리다주에서 열리는 미국암학회(AACR)의 연례학술대회에서 비소세포폐암(NSCLC) 돌연변이를 예측하는 인공지능(AI) 모델의 성능 검증 결과를 발표한다고 10일 밝혔다.

루닛 연구진은 NSCLC 환자의 25%를 차지하는 KRAS 유전자 변이 가운데 가장 흔한 변이인 KRAS G12C 돌연변이를 예측하기 위해 새로운 AI 모델을 개발했다. KRAS G12C 돌연변이는 최근 이를 표적하는 약제가 품목허가를 받으며 학계의 주목을 받았다.

연구에 쓰인 예측 모델은 미국 국립보건원 빅데이터(TCGA) NSCLC 병리 이미지에 루닛 스코프 기반의 AI 알고리즘을 적용한 것이다.

연구 결과 루닛 스코프 KRAS G12C 변이 예측 모델은 AI 알고리즘의 정확도를 나타내는 진단 검정력(AUC)이 0.787로 나타났다. 독립적인 외부 데이터에 대한 검증에서도 0.745의 예측력을 보였다. AUC가 1에 가까울수록 좋은 진단 방법이다. 기존 KRAS 변이 예측 연구보다 정확도가 높아졌다는 설명이다.

루닛은 올해 행사에서 ‘범용 면역조직화학염색 분석기’(UIHC)의 성능을 검증한 결과도 함께 공개한다. 이 기기는 여러 암세포에서 특징적으로 발현되는 다양한 표적 단백질을 탐지하고 정량화하는 AI 기반의 이미지 분석기다.

연구진은 다암종 병리조직의 PD-L1 및 HER2 면역조직화학염색 병리 슬라이드 데이터로 학습된 UIHC를 개발했다. 이번 연구를 통해 UIHC가 기존의 단일 암종 및 IHC 병리 슬라이드로 학습한 모델보다 다양한 암종에서 새로운 표적 단백질 발현을 잘 검출하고 정량화한다는 점을 확인했다고도 했다.

회사는 루닛 스코프를 진행성 담도암(BTC) 환자를 치료하기 위한 생체표지자(바이오마커)로 활용하는 연구도 발표한다. 연구에 따르면 환자의 치료 전 암 조직 슬라이드 이미지를 면역 활성과 면역 제외, 면역 결핍 등으로 분류했을 때 면역 활성군의 면역항암 치료반응이 가장 좋았다. 루닛 스코프가 분류한 면역표현형이 진행성 담도암 환자의 치료 효과를 예측하는 데 효과적인 바이오마커가 될 수 있다는 분석이다.

서범석 루닛 대표는 “루닛 스코프가 NSCLC을 비롯한 돌연변이 예측과 표적 항원 정량화에도 적용될 수 있다는 연구를 발표하게 됐다”며 “루닛 스코프가 암 환자에게 맞는 치료법을 제공하는 데 쓰일 수 있도록 연구 범위를 확대해 나갈 계획”이라고 했다.

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