뷰노, 미국암학회(AACR 2020)서 대장암 AI 연구 결과 발표
뷰노, 미국암학회(AACR 2020)서 대장암 AI 연구 결과 발표
  • 정한영 기자
  • 승인 2020.06.26 08:18
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뷰노메드 패스랩™ 활용 대장암 조직 영상과 종양 유발·억제 유전자 간 연관성 확인, 향후 후속연구 통해 암 발병 예측과 환자의 치료 방향성 결정에 기여 기대
뷰노메드 패스랩™(VUNO Med®-PathLab™) 시연 이미지
뷰노메드 패스랩™(VUNO Med®-PathLab™) 시연 이미지

의료 AI 솔루션 개발 기업 뷰노(대표 김현준)는 지난 22일부터 24일까지 3일간 가상으로 개최된 미국암학회(American Association for Cancer Research, 이하 AACR 2020) 연례 학술대회에서 대장암 임상 병리 관련 초록 연구 결과를 발표했다. 이번 연구에는 세계적인 암 전문 기관 미국 텍사스 대학 MD앤더슨암센터(The University of Texas MD Anderson Cancer Center)의 이선영 교수 연구팀과 뷰노 병리 연구팀이 공동으로 참여했다.

뷰노는 올해 처음으로 초록을 제출한 AACR 2020에서 단번에 포스터 발표에 선정되는 성과를 얻었다. 1907년 설립된 AACR은 현재 전 세계 국가 120여개의 46,000명 이상의 학회원을 보유하고 있으며, 매해 세계 최대 규모의 암 연구 학술대회를 개최하고 있다.

이번 ACCR 2020에서는 암건강 불균형(Cancer Health Disparities), 임상시험에 미친 코로나19의 영향 등 다양한 의제를 담은 120개의 발표 세션과 4천여개의 초록 발표가 진행됐다. 뷰노는 이번 초록 발표를 기점으로 자사 병리팀의 다양한 연구결과를 주요 암 연구 관련 학회에 꾸준히 제출할 계획이다.

이번 공동연구는 딥러닝 알고리즘으로 암 조직 슬라이드 내 종양미세환경(Tumor Microenvironment)의 종양과 기질의 공간적 분포를 분석하고 암세포전이의 주요 원인이 되는 유전인자인 전령 RNA(messenger RNA, 이하 mRNA)의 발현율과의 연관성을 확인하기 위해 진행됐다.

연구팀은 뷰노의 인공지능 기반 병리 영상 정량화 및 분석 플랫폼인 뷰노메드 패스랩™(VUNO Med®-PathLab™)을 이용해 세계적인 암 유전체 데이터베이스(The Cancer Genome Atlas, TCGA)에서 대장암 환자의 암 조직 슬라이드를 분석했으며, 고가인 대장암 분석 방법 CMS 분석법(consensus molecular subtype)과 유사한 대장암 조직 슬라이드 분석 결과가 도출될 수 있음을 확인했다.

이는 별도의 유전자 정보, 실험실 연구 등 추가적인 분석 없이, 조직 슬라이드만으로도 대장암 환자 치료에 필요한 정보를 RNA 기반의 전체 유전자 발현 분석 수준으로 확인할 수 있다는 점을 시사한다.


이에 연구팀은 더 나아가 대장암 조직 슬라이드의 기질 조직의 정량분석 결과가 종양을 유발하거나 억제할 수 있는 유전자와 연관이 있음을 밝혀냈다. 연구 결과에 따르면 대장암 내 기질 조직 비율이 높은 경우는 ▷항원전달제시세포(Antigen-presenting cells, APC) ▷자연살해세포(natural killer cells, NK세포) ▷형질세포양 수지상세포(plasmacytoid dendritic cells, pDCs) 등 면역 관련 유전자의 발현이 낮고, ▶상피간엽이행(epithelial-mesenchymal transition) ▶결합조직형성 반응(desmoplastic reaction) ▶섬유성아세포성 면역단백질(fibroblastic cytokines)과 같은 혈관 형성 관련 유전자 발현은 높았다.

MD앤더슨암센터 이선영 교수는 “해당 연구는 병리 슬라이드만으로도 자동으로 조직을 분할(Segmentation)하고 유전자 정보를 함께 분석하는 딥러닝 기반 분석법의 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 있다”며, “후속 연구와 검증을 통해 기존 대장암 조직 분자 유전 검사 대비 비용효과적인 대장암 진단 및 치료 바이오마커로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 또한 “향후 후속 연구를 통해 대장암뿐만 아니라 다른 암종에서도 발병 예측과 환자의 치료 방향성 결정에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다”고 덧붙였다.

뷰노에서 병리팀 연구를 이끌고 있는 김경덕 박사는 “이번 결과는 뷰노의 디지털 병리 솔루션의 잠재력을 보여주는 시금석이 되는 연구라고 생각한다”며, “향후 뷰노 병리 연구팀은 진단보조를 넘어서 환자의 예후 예측, 치료 방법 결정 등 임상적 의사결정을 통합적으로 지원하는 인공지능 병리 솔루션을 제공할 수 있도록 연구에 매진하겠다”고 말했다.

한편, 뷰노는 X-ray CT, MRI 등 영상의학 분야뿐 아니라 안과, 병리과, 치과 및 생체신호까지 다양한 의료 분야를 아우르는 의료 인공지능 솔루션을 개발하고 있다. 또한 진단 보조를 넘어 조기 검진 및 치료 결정까지 임상 적용 분야를 확장해 나가며, 정밀의학 구현을 위한 다양한 의료인공지능 연구 개발에 앞장서고 있다.



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