• 세계 최고 권위 암학회 ASCO 2023서 일본 국립암센터와 공동 연구 결과 발표

• 두경부암 환자 종양 미세환경 분석 연구 등 다양한 중개연구 활용 가능성 제시

[2023년 6월 5일] 의료 인공지능(AI) 기업 루닛(대표 서범석)은 AI 바이오마커 '루닛 스코프'가 국소진행성 직장암(LARC) 환자의 치료 효과를 예측하는 바이오마커로 활용될 가능성을 입증했다고 5일 밝혔다.

이번 연구는 지난 2일부터 6일까지 미국 시카고에서 열린 미국 임상종양학회(ASCO 2023)에서 발표됐다. ASCO는 세계 최고 권위의 암 학회로, 매년 4만명 이상의 의료산업 관계자들이 참여한다.

연구진은 수술 전 항암방사선요법(CRT) 치료를 받은 국소진행성 직장암(LARC) 환자의 병리 조직에 루닛 스코프를 적용해 면역세포인 종양침윤림프구(TIL)의 변화를 분석했다.

그 결과, 루닛 스코프가 분석한 TIL 변화가 국소진행성 직장암 환자의 병리학적 완전 관해(pCR)와 강한 상관관계가 있음을 확인했다. 이번 연구는 루닛 스코프를 이용한 종양 미세환경 분석이 직장암 환자의 치료 후 예후 예측에 의미있게 적용 가능함을 보여준 결과다.

이번 연구는 일본의 대표적 암 전문병원인 일본 국립암센터(National Cancer Center Hospital East, NCCE)와 함께 진행했으며, NCCE는 향후 진행되는 다양한 임상시험에 루닛 스코프를 적극 활용할 예정이다.

루닛은 이번 ASCO 2023에서 두경부암(HNSCC)에 루닛 스코프를 적용해 종양 미세환경을 분석한 두가지 연구 결과도 함께 발표했다.

연구진은 절제가능한 두경부암 환자 대상 더발루맙(Durvalumab·제품명 임핀지) 병용요법 및 인유두종 바이러스(HPV) 양성 두경부암 환자 대상 펨브롤리주맙(Pembrolizumab·제품명 키트루다) 삼중요법 등 면역항암제 치료에 루닛 스코프를 적용해 면역 반응 변화를 각각 분석했다.

그 결과, 치료 전후의 면역 환경 변화를 루닛 스코프 분석을 통해 확인 가능했다. 이는 루닛 스코프가 면역항암 치료 분야의 다양한 중개연구에 활용될 수 있음을 보여준 결과다.

또한 루닛은 면역조직화학염색(IHC) 병리 슬라이드에서 표적 단백질을 정량화하는 AI 이미지 분석기 '루닛 스코프 UIHC(Universal Immunohistochemistry)'를 16가지 다양한 암종에서 6개의 암과 관련된 항원인 종양연관항원(TAA) 발현 분석에 적용한 결과를 발표했다.

이번 연구에서는 현재까지 많이 알려지지 않은 여러 표적 단백질 항원의 암종별 발현율(Tumor Proportion Score, TPS)을 확인했으며, 이를 통해 루닛 스코프 UIHC 모델이 향후 새로운 항원 단백질을 표적으로 하는 항체 기반의 항암제 개발에 유용하게 활용될 수 있음을 보여줬다.

또한 루닛은 비소세포폐암(NSCLC)에서 나타나는 MET 돌연변이 여부를 루닛 스코프를 활용해 H&E 염색 슬라이드에서 예측한 결과를 발표했다. 이 모델의 AI 알고리즘 예측 검정력(AUC)은 0.837로 매우 높았으며, 독립된 외부 데이터에 대한 검증에서도 높은 성능의 예측력이 유지됐다. 이 모델은 향후 폐암에서 MET 돌연변이 검사 진행 여부와 치료 방법 결정에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

이외에도 루닛은 면역항암제 치료를 받은 환자에서 종양 억제 작용을 하는 전환성장인자 베타(TGF-beta) 발현과 루닛 스코프를 통해 분석한 섬유아세포(Fibroblast) 밀도가 유의미한 상관관계가 있음을 보여주는 결과를 제시했다. 이번 연구는 종양 내 다양한 세포를 분석하는 것이 특정 종양 미세환경을 표적으로 하는 맞춤형 치료 개발에 적용될 수 있음을 강조한 연구다.

끝으로 루닛은 루닛 스코프를 이용해 종양 미세환경 내 면역세포인 대식세포(Macrophage)를 측정한 결과, 대식세포 밀도가 항암활성과 상관성이 높은 것을 확인했다. 이로써 루닛 스코프는 원래의 기능과 반대로 암의 성장을 돕는 종양 관련 대식세포(TAM)를 표적으로 하는 항암제 연구에 활용될 가능성을 보여줬다.

서범석 루닛 대표는 "루닛은 올해 ASCO 2023 학회에서 루닛 스코프 관련 다양한 연구 결과를 발표하며 인공지능 기반의 분석 기술이 정밀 종양학 연구를 한층 더 발전시킬 수 있음을 보여줬다"며 "종양 미세환경을 정확하게 분석하는 루닛 스코프가 항암제 개발을 위한 임상시험과 추후 실제 의료 현장에 널리 활용될 수 있도록 접점을 넓혀나가겠다"고 말했다.

<ASCO 2023 루닛 초록 정보>

1. Abstract No: 3608 [Poster]

   Predictive value of tumor-infiltrating lymphocyte (TIL) dynamics in the tumor microenvironment (TME) during preoperative chemoradiotherapy (CRT) on pathologic complete response (pCR) in microsatellite-stable (MSS) locally advanced rectal cancer (LARC)

2. 
   

   Abstract No. : 2578 [Poster]

   Dynamic change of immune phenotype assessed by artificial intelligence (AI)-powered tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) analysis during neoadjuvant durvalumab with or without tremelimumab (D+/-T) in head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC)

3. Abstract No. : 6075 [Poster]

   Neoadjuvant pembrolizumab, GX-188E, and GX-I7 in patients with human papilloma virus-16- and/or 18-positive head and neck squamous cell carcinoma: single-arm, phase 2 trial with single cell transcriptomic analysis and artificial intelligence-powered spatial analysis

4. 
   

   Abstract No. : 3542 [Poster]

   Artificial Intelligence-Derived Immune Phenotypes for Prediction of Prognosis in Patients with Stage III Colon Cancer (NCCTG N0147) [Alliance]

5. Abstract No.: 2585 [Poster]

   Tumor microenvironment (TME)-based histomic TGFβ signature (TGFBs) reveals stromal fibroblast recruitment and exclusion of immune cells as immunotherapy resistance mechanisms

6. Abstract No. : 3135 [Poster]

   Exploring expression levels of HER2, HER3, MET, Claudin18.2, and MUC16 across 16 cancer types using an artificial intelligence-powered immunohistochemistry analyzer

7. 2621 [Poster]

   Artificial intelligence (AI) –powered spatial analysis of macrophages in tumor microenvironment and its association with interferon-gamma (IFNG) signature and immune phenotype (IP) in pan-cancer dataset

8. Abstract No. : 1049 [Poster]

   Artificial intelligence–powered tumor-infiltrating lymphocytes analyzer to reveal distinct immune landscapes in breast cancer by molecular subtype and HER2 score

9. 
   

   Abstract No. : 4162 [Poster]

   Artificial intelligence (AI) –powered spatial analysis of tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) for prediction of prognosis in resectable pancreatic adenocarcinoma (PDAC)

10. Abstract No. : 6100 [Poster]

    Artificial intelligence (AI) analysis of tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) in hematoxylin and eosin (H&E) slides to explore immune phenotypes in papillary thyroid cancer

11. Abstract No. : e13578 [Online Publication]

    Deep learning-based ensemble model using hematoxylin and eosin (H&E) whole slide images (WSIs) for the prediction of MET mutations in non-small cell lung cancer (NSCLC)

12. Abstract No. : e20520 [Online Publiation]

    Artificial intelligence (AI) –powered H&E whole-slide image (WSI) analysis of tertiary lymphoid structure (TLS) correlates with immune phenotype and related molecular signatures in non–small-cell lung cancer

13. 
    

    Abstract No.: e21179 [Online Publication]

    Immune phenotype-driven treatment outcome of IO-only versus chemo-IO in PD-L1-high, first-line, advanced non-small cell lung cancer (NSCLC)

14. Abstract No. : e14657 [Online Publication]

    Correlation of fragmented pattern of tumor mass captured by artificial intelligence (AI)-powered whole-slide image (WSI) analysis with biased fibroblast expansion over tumor growth and distinct mutational signatures

15. Abstract No. : e13553 [Online Publication]

    Performance validation of an artificial intelligence-powered PD-L1 combined positive score analyzer in six cancer types

16. Abstract No. : e13546 [Online Publication]

    Effect of an artificial intelligence–powered programmed death-ligand 1 combined positive score analyzer in urothelial cancer on inter-observer and inter-site variability