뷰노, 미국암학회서 대장암 AI 연구 결과 발표

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뷰노의 인공지능 기반 병리 영상 정량화·분석 플랫폼 뷰노메드 패스랩(VUNO Med-PathLab) 스크린샷
<뷰노의 인공지능 기반 병리 영상 정량화·분석 플랫폼 뷰노메드 패스랩(VUNO Med-PathLab) 스크린샷>

의료 인공지능 솔루션 개발기업 뷰노(대표 김현준)는 지난 22일부터 24일까지 3일간 진행된 미국암학회(AACR 2020) 연례 학술대회에서 대장암 임상 병리 관련 초록 연구 결과를 발표했다고 밝혔다.

이번 연구에는 세계적인 암 전문 기관 미국 텍사스 대학 MD앤더슨암센터 이선영 교수 연구팀과 뷰노 병리 연구팀이 공동으로 참여했다.

뷰노는 올해 처음으로 초록을 제출한 AACR 2020에서 단번에 포스터 발표에 선정됐다. 1907년 설립된 AACR은 현재 전 세계 국가 120여개의 4만6000명 이상의 학회원을 보유하고 있으며 매해 세계 최대 규모 암 연구 학술대회를 개최하고 있다. 가상으로 개최된 이번 ACCR 2020에서는 120개의 발표 세션과 4000여개의 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(mRNA)의 발현율과의 연관성을 확인하기 위해 진행됐다.

연구팀은 뷰노의 인공지능 기반 병리 영상 정량화 및 분석 플랫폼인 '뷰노메드 패스랩'을 이용해 세계적인 암 유전체 데이터베이스(TCGA)에서 대장암 환자의 암 조직 슬라이드를 분석해 고가인 대장암 분석 방법 CMS 분석법과 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(APC) △자연살해세포(NK세포) △형질세포양 수지상세포(pDCs) 등 면역 관련 유전자의 발현이 낮고 △상피간엽이행 △결합조직형성 반응 △섬유성아세포성 면역단백질과 같은 혈관 형성 관련 유전자 발현은 높았다.

이선영 MD앤더슨암센터 교수는 “해당 연구는 병리 슬라이드만으로도 자동으로 조직을 분할하고 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.

뷰노에서 병리팀 연구를 이끌고 있는 김경덕 박사는 “이번 결과는 뷰노의 디지털 병리 솔루션의 잠재력을 보여주는 시금석이 되는 연구”라며 “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.

정현정기자 iam@etnews.com