베르티스 "AI로 유방암 등 진단 효율 높였다" 국제학술지 발표

혈액 내 단백질을 측정하기 위한 전처리 과정이 진행되고 있다. /사진=베르티스

베르티스가 자체 구축한 단백질 데이터베이스(PepQuant library)와 인공지능(AI) 기술을 활용해 유방암의 조기 진단을 위한 혈액 검사 모델을 새롭게 제시했다고 23일 밝혔다. 해당 연구는 국제학술지 '사이언티픽 리포트(Scientific Reports)'에 최근 게재됐다.

베르티스에 따르면 혈액에는 2만5000여개의 유전자가 만드는 10만개 이상의 단백질이 존재한다. 유방암에 걸리면 혈액 속 특정 단백질의 농도가 변하는데, 단백질 수가 너무 많아 질량분석기로 일일이 측정하기 어렵다.


베르티스는 관계자는 "자사는 기계로 분석이 가능한 단백질이 어떤 것인지 확인하고, 해당 정보를 데이터베이스로 구축해 둔 상태"라며 "이런 '단백질 라이브러리'는 총 452종의 단백질과 이를 구성하는 펩타이드 852종에 달한다"고 설명했다.

베르티스가 이번에 발표한 연구 내용은 회사의 단백질 라이브러리가 실제 질환 진단에 어떻게, 얼마나 효율적으로 쓰이는지 확인한 것이다. 베르티스는 추가 분석을 통해 유방암과 직결되는 9종의 바이오마커 단백질을 선별하고, 이들 단백질이 유방암을 어느 정도의 정확도로 진단할 수 있는지 확인하기 위해 자체적으로 개발한 인공지능(딥러닝) 기술 기반의 알고리즘을 적용했다. 그 결과 0~2기 유방암에서 정확도를 나타내는 지표인 곡선하면적(AUC)이 0.9105를 기록해 앞서 상용화한 세계 최초의 단백체학 기반 유방암 조기진단 혈액검사인 '마스토체크'보다 개선된 결과를 보였다.

이 연구를 주도한 김성수 베르티스 상무(바이오생산기술본부)는 "기존에는 질환과 연관성 있는 단백질을 확인하는 게 난도도 높고, 비용도 많이 들었지만 우리의 단백질 라이브러리와 AI를 활용하면 발굴과 검증을 동시에 수행할 수 있어 시간과 비용을 절약할 수 있다"며 "향후 유방암뿐만 아니라 다양한 질환으로 분석 플랫폼의 적용 분야를 넓힐 것"이라고 말했다.


한승만 베르티스 대표는 "단백질 정량분석 라이브러리와 AI 기술을 토대로 프로테오믹스 기반 동시 다중 검사 개발에 필요한 효율적인 바이오마커의 발굴 및 검증 체계를 구축한 만큼, 의료 현장에 혁신적인 검사를 도입시키는 데 속도가 붙을 것으로 기대한다"고 말했다.