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루닛은 세계 최고 권위의 암 학회 중 하나로 꼽히는 ASCO에 지난 2019년부터 매년 참가해 암 치료 분야의 최신 연구 결과를 공유해 왔다. 올해에는 가장 주요 연구로 루닛은 항암치료표적 중 가장 잘 알려진 인간표피 성장인자 수용체2(HER2) 초저발현 유방암 환자군 분류에 대한 연구결과를 공개한다.
루닛은 루닛 스코프를 활용해 HER2 음성으로 분류된 유방암 환자 401명의 조직 슬라이드를 분석한 결과, 기존 방법으로 HER2 점수가 0인 환자의 23.6%가 HER2 초저발현군으로 볼 수 있음을 확인했다.
이번 연구는 기존에 HER2 음성으로 분류돼 표적치료를 받지 못했던 유방암 환자를 AI를 통해 초저발현으로 세분화해 치료 대상을 확대할 수 있음을 시사한다.
이어 루닛은 딥러닝 기반 흉부 CT 영상 분석을 통한 비소세포폐암 환자의 면역항암제 반응 예측 결과를 선보인다. 환자 약 2000명을 대상으로 학습한 AI 모델이 치료 반응군으로 예측한 환자의 치료 실패 후 다른 치료로 전환될 위험성과 사망 위험도가 모두 각각 42% 감소하였고 중앙생존기간(MOS)도 중앙 16.5개월로 비반응군의 7.6개월에 비해 2배 이상 길었다.
특히 이번에 새로 개발한 CT AI 모델과 기존의 루닛 스코프IO 모델 기존의 알려진 PD-L1 바이오마커를 모두 활용할 경우 치료 반응 예측의 정확도가 더욱 향상돼 세 모델이 모두 치료반응군으로 예측한 환자군의 경우 면역항암제 치료 후 중앙생존기간이 32개월까지 증가됨을 확인할 수 있었다.
루닛은 AI를 활용한 호르몬 수용체 양성 조기 유방암 환자의 예후 예측 연구 결과도 공유한다. 연구진은 H&E 염색 슬라이드에 AI 모델을 활용할 경우 기존 검사법의 AI 예측 정확도 결과 및 상대위험비(HR) 예후를 높은 성능으로 예측할 수 있음을 확인했다.
이에 따라 루닛은 글로벌 제약사와 함께 호르몬 수용체 양성 유방암의 새로운 치료 방침으로 AI 모델을 활용하는 방안을 논의하고 있다.
또한 루닛은 국내 면역항암제 개발사와 협업한 항 CD47 신약 후보물질에 대한 임상1a상 결과를 공개한다. 이 신약은 진행성 고형암 환자 12명을 대상으로 한 임상시험에서 50%의 질병조절율(DCR)과 33.3%의 임상적 이득율(CBR)을 보였다.
특히 AI를 활용한 바이오마커 분석 결과, 암 조직 내 특정 대식세포 밀도와 치료 반응 간의 상관관계가 확인돼 향후 AI 기술이 신약 개발에서 효과 예측 바이오마커로서 큰 역할을 할 것으로 기대된다.
아울러 루닛은 미국 스탠포드 대학병원, 그리고 노스웨스턴 대학병원 등과 협업하여, 루닛 스코프IO로 악성 흑색종 환자 대상 면역항암제 반응성을 예측하는 연구 결과, 비소세포폐암 3차 림프구조(TLS)를 AI 로 예측하는 연구 결과도 발표할 예정이다.
서범석 루닛 대표는 "세계 최고 권위의 암 학회인 ASCO에서 AI 기술을 활용한 암 진단 및 치료 연구 성과를 꾸준히 발표하고 있는 것은 루닛이 글로벌 의료AI 시장을 선도하고 있음을 방증한다"며 "앞으로도 의료 현장과 긴밀히 소통하며 임상적 니즈를 반영한 AI 기술 고도화에 매진할 것"이라고 말했다.
이재현 글로벌이코노믹 기자 kiscezyr@g-enews.com
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