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테라젠바이오, 항암제 치료 반응률 예측 AI 알고리즘 개발

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  • 김도윤 기자
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  • 2021.07.09 09:26
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테라젠바이오는 AI(인공지능)를 이용해 비소세포폐암(NSCLC) 환자의 면역항암제 치료 반응률을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘은 암 분야 국제학술지 '유럽암학회지'(European journal of Cancer, IF=7.275) 최신호에 게재됐다. 사진은 논문 속 그림. 각 인자들의 면역항암제 치료반응 예측 기여 정도. PD-L1 발현 수치 외에 반응에 영향을 주는 요인이 나열돼 있다. /사진제공=테라젠바이오
테라젠바이오는 AI(인공지능)를 이용해 비소세포폐암(NSCLC) 환자의 면역항암제 치료 반응률을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘은 암 분야 국제학술지 '유럽암학회지'(European journal of Cancer, IF=7.275) 최신호에 게재됐다. 사진은 논문 속 그림. 각 인자들의 면역항암제 치료반응 예측 기여 정도. PD-L1 발현 수치 외에 반응에 영향을 주는 요인이 나열돼 있다. /사진제공=테라젠바이오
테라젠바이오는 AI(인공지능)를 이용해 비소세포폐암(NSCLC) 환자의 면역항암제 치료 반응률을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 9일 밝혔다.

이 연구는 연세암병원 종양내과의 김혜련, 홍민희, 안병철 교수와 연세대 의과대학의 표경호 교수 연구팀과 공동으로 진행했다.

테라젠바이오는 면역항암제의 반응률은 다양한 임상적 특성이 복합적으로 작용해 나타나기 때문에 그동안 예측이 어렵다고 설명했다. 이 개발로 환자에게 더욱 적절한 맞춤형 치료를 제공할 수 있게 됐다.

현재 폐암 환자의 대표적 약물 표적인 'PD-L1'(Programmed death-ligand 1) 단백질 발현양을 기준으로 한 동반진단키트의 치료 반응 예측력은 64% 수준이다.

연구팀은 세브란스병원에서 항PD-L1 치료를 받은 비소세포폐암 환자 142명의 데이터에 'XG 부스트'(Boost), '라이트(Light) GBM' 등 다양한 머신러닝 기법을 적용해 알고리즘을 개발하고 기존 예측 모델과 비교 검증했다. 그 결과 이전보다 18%포인트(p) 높은 82%의 예측력을 기록했다.

이 연구에선 PD-L1 발현양 및 나이, 성별, 종양 크기, 전이 위치, 일반 혈액검사 수치 등 19가지 비침습성 임상 데이터를 사용했다.

특히 다양한 머신러닝 기법을 조합해 동시에 활용하는 '앙상블 분석'을 통해 결과치에 대한 각 인자들의 기여도를 파악했다. 이는 향후 알고리즘의 추가 고도화 작업에 반영된다.

연구팀은 개발한 알고리즘을 별도의 치료 전 환자 50명 데이터에 추가 적용해 예측력을 재확인하기도 했다.

이 연구 결과는 암 분야 국제학술지 '유럽암학회지'(European journal of Cancer, IF=7.275) 최신호에 게재됐다

테라젠바이오 관계자는 "국내 최고 수준의 유전체 분석력과 머신러닝 분야의 최신 기술을 접목해 항암치료에 활용할 수 있는 임상 정보 중요도 분석 및 치료 반응 예측 등 새로운 알고리즘 개발도 추진할 것"이라고 말했다.

김혜련 연세암병원 교수는 "비소세포폐암 환자의 면역항암제 치료 반응을 더욱 정확하게 예측하고 이에 맞는 치료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다"며 "앞으로 실제 면역항암제 치료 및 병용 투여 임상 등에 적용할 수 있도록 후속 연구를 진행할 예정"이라고 말했다.



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