제이엘케이-세브란스 박은향 교수, 네이처 논문서 '난소암(HGSOC) 치료 예측 AI' 효과 발표

국내 1호 의료 AI 상장기업 제이엘케이(322510)는 신촌세브란스병원 박은향 교수 연구팀과 공동 연구한 '고등급 장액성 난소암(high-grade serous ovarian cancer, 이하 HGSOC)' 환자의 백금 기반 치료(platinum-based treatment) 반응성 AI 예측 논문이 세계적 권위의 네이처 커뮤니케이션즈에 게재됐다고 22일 밝혔다.

네이처 자매지인 네이처 커뮤니케이션즈는 생명과학 분야에서 세계적인 권위를 가진 국제 학술지로 피인용지수(IF)가 16.6으로 연구자들 사이에 높은 인용률을 기록하고 있다.

연구 핵심 주제인 '난소암'은 폴리 중합효소(PARP) 억제제, 면역 체크포인트 억제제 등 여러 표적항암제가 개발되고 있지만, 표준 치료법인 백금 항암치료의 반응에 따라 치료를 결정하고 있다. 하지만 긍정적 치료 반응으로 장기 생존을 보이는 환자가 전체의 20%에 불과해 나머지 환자들은 치료 반응을 확인하기 전까지 백금 치료와 관련된 부작용을 감수해야 했다.

이에 제이엘케이와 박은향 교수 연구팀은 HGSOC의 표준 치료법으로 쓰이고 있는 '백금 기반 화학 치료'의 환자 반응성(적합성) 예측에 조직병리학적 이미지를 분석한 인공지능 딥러닝 기술이 얼마나 효과적인지를 연구했다.

실험결과 제이엘케이가 만든 '백금 화학치료 적합성 예측 AI 솔루션'이 환자의 치료 반응성과 관련한 디지털 바이오마커로 활용하기에 충분한 것으로 나타났다. 병리 이미지만으로 난소암 환자의 표준 치료인 백금기반 항암치료의 반응성을 예측하는 높은 성능을 보였기 때문이다.

이번 연구를 주도한 연세대 세브란스병원 병리과 박은향 교수는 "본 연구를 통해 개발한 병리 인공지능 모델은 우수한 성능으로 난소암 환자의 백금 기반 항암치료 반응성을 예측해 냈다"라면서 "난소암 환자의 치료 가이드라인을 제시하고 환자 예후를 증진시키는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다"라고 말했다.

또 "인공지능이 판단한 치료제 반응 예후가 좋은 그룹과 나쁜 그룹간 병리조직학적 특징이 발견됐고 두 그룹은 RNA 유전자 등에서도 상당한 차이가 나타났다"며 "인공지능의 예측 결과를 분자 생체표지자(Molecular biomarker)와 조합해 분석할 경우 환자의 반응성을 더 정확히 예측했으며 환자 위험도 분류(Risk stratification of patients)에서도 뛰어난 효과를 보였다"라고 덧붙였다.


박준식기자 parkjs@wowtv.co.kr