루닛은 지난해에 이어 2년 연속 AACR 포스터 발표에 선정돼 연구 내용을 공개하게 됐다.
AACR은 113년 전 설립된 암 연구 관련 가장 오래된 학회로, 매년 약 80개국에서 2만 5000명 이상의 연구자, 임상의, 보건산업 종사자 등 전문가들이 참여해 암 연구에 대한 최신 지견을 공유하는 세계 최대 규모의 암 연구 학술행사이며, 미국 현지시간 22일부터 24일까지 온라인으로 열린다.
연구팀은 AI 바이오마커에 따른 면역 형상 분류를 유전체 데이터와 연관시켜 분석해 AI 바이오마커의 유효성을 입증했다. 루닛은 미국 노스웨스턴 메디신(Northwestern Medicine), 삼성서울병원 소속 연구원들과 함께 이번 연구를 실시했다.
연구팀은 자체 개발한 인공지능 기반 조직 분석 시스템 ‘루닛 스코프(Lunit SCOPE)’를 통해 암유전체 공개 데이터베이스 중 가장 잘 정립되어 있다고 알려진 국제 암유전체 컨소시엄 데이터(TCGA)에서 비소세포폐암 환자의 H&E 슬라이드를 분석했다.
TCGA 비소세포폐암 각 환자군은 루닛 스코프 기반 분류에 따라 종양미세환경을 ‘면역 활성(inflamed)’, ‘면역 제외(excluded)’, ‘면역 결핍(desert)’ 세 분류로 나눴다. 연구팀은 각 분류에 따른 면역 활동과 관련된 다양한 유전체 변이 및 발현에 밀접한 연관성이 있음을 확인했다.
옥찬영 루닛 부서장은 “특히 면역 활성 및 면역 제외의 경우 기존 면역항암제의 바이오마커로 알려져있는 ‘PD-L1’ 발현과는 의미있는 차이가 없었지만, 항종양 면역세포 중 가장 중요한 것으로 알려진 CD8-양성 T세포 및 대식세포 (Macrophage)의 분율은 면역 제외군보다 면역 활성군에서 높게 분포하는 것을 확인했다”며 “표적항암제의 치료예측 바이오마커로 알려진 EGFR, ALK, ROS1, RET, 그리고 MET 유전체 변이의 경우 대부분 면역 제외 및 면역 결핍으로 분류됐으며, 이는 올바른 맞춤의료를 위해서는 개별 환자의 유전체 분석과 함께 루닛 스코프 기반 면역 형상 분석도 동시에 필요할 수 있음을 시사한다”고 강조했다.