뷰노(대표 이예하)가 3일부터 7일까지 개최되는 미국 임상종양학회(ASCO) 연례 학술대회에 참여해 인공지능 기반 간암 병리 관련 연구 결과를 발표한다고 밝혔다.

이번 연구는 간암을 대상으로 한 인공지능 기반 디지털 병리 연구로 디지털 병리 데이터와 유전체 및 임상기록 분석을 통해 이미지 기반의 디지털 바이오마커(Biomarker)를 발굴하기 위해 진행됐다.

간암 환자의 디지털 병리 영상을 기반으로 유의미한 디지털 바이오마커를 발굴하고 이와 환자의 임상정보 및 유전체 발현량과의 상관관계를 분석한 결과를 담고 있다.

뷰노 병리 연구팀은 자사의 인공지능 기반 병리 연구 플랫폼인 뷰노메드 패스랩™(VUNO Med®-PathLab™)으로 365명의 간암 환자의 조직 슬라이드를 분석했다.

이 플랫폼은 조직을 악성 세포, 림프구, 정상 조직 등으로 분할(Segmentation)하는 모델뿐 아니라, 면역세포의 탐지 및 분류를 담당하는 검출(Detection) 모델로 구성되어 있어 디지털 병리 영상을 보다 정교하고 체계적으로 분석할 수 있는 기능을 제공한다.

연구팀은 뷰노메드 패스랩™을 활용해 암의 경계로부터의 거리를 기준으로 영역을 구분해 영역별로 분석하는 공간분석(Spatial Analysis) 기법으로 연구를 수행했다.

연구 결과, 암 영역 주변부의 전체세포 대비 림프구 비율(Ratios of Lymphocyte to Total Cell Count, RLTCC)이 간암 환자의 생존율을 예측하는 데 주요한 변수로 확인됐다.

RLTCC가 높은 환자군은 그렇지 않은 환자군에 비해 암 환자의 생존 중앙값(Median Overall Survival)이 높았으며 암 항원 표지자 관련 유전자 및 T세포 활성화 관련 유전자 발현이 증가했다.

이는 RLTCC가 예후 예측을 위한 공간분석 기반 디지털 바이오마커로 활용될 수 있으며 해당 지표에 대한 면역학적, 유전학적 다양한 해석이 뒷받침될 수 있음을 시사한다.

정규환 뷰노 CTO는 "이번 연구는 예후 예측을 위한 인자를 발굴하는 것에서 나아가 환자군에 대한 유전체 분석까지 더해 유의미한 정보를 제공할 수 있는 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 크다"며 "향후 지속될 미국 최고 임상 기관들과의 공동 연구를 토대로 수준 높은 정밀의료 솔루션을 선보일 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.