'루닛 스코프 IO'로 조직 슬라이드를 분석하는 모습.
'루닛 스코프 IO'로 조직 슬라이드를 분석하는 모습.
의료 인공지능(AI) 기업 루닛은 내달 개최되는 미국암연구학회(AACR)에서 연구 초록 3편을 발표한다고 24일 밝혔다. 루닛은 2019년부터 3년 연속 AACR에 참가해 연구 내용을 발표하고 있다. 이는 세계 의료 AI 기업 중 유일하다는 설명이다.

암 분야에 있어 루닛의 연구 주제는 인공지능 기반의 새로운 생체표지자(바이오마커) 개발이다. 인공지능 이미지 인식 기술을 기반으로 암 조직 슬라이드 영상을 분석해 면역항암제의 치료 반응을 예측하는 것이다.

루닛의 바이오마커 플랫폼 '루닛 스코프 IO'는 환자의 암 조직 슬라이드 이미지를 분석한다. 대표적인 면역세포 중 하나인 암 조직 종양침윤림프구(TIL)의 분포를 관찰, 이를 세 가지 면역학적 형질(활성, 제외, 결핍)로 분류한다. 지금까지의 연구는 이같은 분류가 면역항암제 바이오마커인 'PD-L1' 등과 함께 사용되면, 환자들의 치료 반응을 더욱 정확하게 예측할 수 있다는 내용이라고 회사 측은 전했다.

루닛이 올해 AACR에서 발표할 주제는 20개 암종 조직 내 AI 분석을 통한 면역 표현형과 유전체 정보와의 연관성 제시, 자궁내막암 조직 TIL 분포 분석을 통한 분자아형 예측 가능성, 폐암 환자의 폐 컴퓨터단층촬영(CT) 이미지 AI 분석을 통한 예후 분석 가능성 등이다.

회사는 20개 암종의 7000개 이상 데이터를 분석한 결과, 면역치료를 방해하는 요소인 유전자 돌연변이 세포가 '면역 제외' 분류에서 많이 발견된다는 사실을 알아냈다. 자궁내막암만 연구한 결과에서는 치료 예후가 좋지 않은 환자군의 조직이 '면역 제외'로 분류됐고, 예후가 좋은 환자군은 '면역 활성'을 가지는 것으로 나타났다.

옥찬영 루닛 의학총괄이사(CMO)는 "이번 연구로 암 조직 내 면역세포의 분포 위치와 유전체 정보와의 연관성을 증명했다"며 "인공지능을 활용한 면역형질 분류를 통해 환자에게 맞춤형 치료를 제공할 수 있는 가능성을 제시했다"고 말했다. 이어 "각 형질에 따라 치료 반응이 달라지기 때문에 정확한 분류가 중요하다"며 "최근 루닛 스코프 IO가 병리학 전문의보다 높은 정확도로 조직 슬라이드를 분석한다는 연구 결과가 미국캐나다병리학회(USCAP)에서 발표됐다"고 했다.

이 외에도 루닛은 폐암 환자의 CT 이미지를 AI로 분석한 결과, 예후가 좋지 않은 환자의 조직 형태를 예측할 수 있다는 연구 결과를 발표했다.

루닛의 이번 연구는 분당서울대병원 및 삼성서울병원과의 협업을 통해 이뤄졌다. 연구에는 루닛의 자문위원이자 세계적인 종양학 대가인 토니 목 교수도 참여했다.

AACR은 올해 코로나19 여파로 인해 미국 현지시간 4월 10일부터 15일까지, 그리고 5월 17일부터 21일까지 총 11일 간 온라인으로 개최된다.

한민수 기자 hms@hankyung.com