바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 윤소영 기자

테라젠바이오와 공동연구중인 '머신러닝 기반 비소세포폐암(NSCLC) 면역항암제 치료반응 예측 알고리즘' 연구 결과..유럽 암 학회지(European journal of Cancer)에 게재

▲(세브란스 제공)

연세암병원 종양내과 김혜련, 홍민희, 안병철 교수와 연세대 의과대학 표경호 교수 연구팀은 테라젠바이오(Theragen Bio)와의 공동연구를 통해 머신러닝(인공지능)을 이용한 비소세포폐암 환자의 면역항암제 치료반응 예측 알고리즘을 개발했다고 12일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 유럽 암 학회지(European journal of Cancer) 최신호에 게재됐다.

폐암 의심 환자가 병원에 방문하면 먼저 조직검사나 세포검사를 통해 조직의 형태에 따라 소세포폐암(SCLC)과 비소세포폐암(NSCLC)으로 분류한다. 비소세포폐암 환자의 경우 약 30% 정도는 EGFR, ALK, ROS1, BRAF 등의 돌연변이로 인한 암이며, 이같은 변이가 확인되지 않은 나머지 70%의 환자에게는 항암이나 면역치료를 1차적으로 실시하게 된다. 이때 면역치료반응을 예측하기 위해 가장 많이 사용되는 검사가 PD-L1 검사이며 22C3/SP263과 같은 PD-L1 동반진단 키트의 예측률은 약 64%다.

PD-L1 동반진단 키트의 예측률이 낮은 이유는 표적치료를 위해 사용하는 바이오마커와 면역요법의 바이오마커의 특성이 다르기 때문이다. 이에 연구팀은 항 PD-1 치료를 받은 142명의 NSCLC 환자의 PD-L1 발현율, 나이, 성별, 종양크기, 전이된 위치, 일반혈액검사 수치 등 19가지의 비침습성 의료 기록을 바탕으로 머신러닝 기반의 면역항암제 치료반응 예측 알고리즘을 개발했다.

연구팀은 100명의 환자를 대상으로 PD-L1 동반진단 키트(50명)와 개발한 면역항암제 치료반응 예측 알고리즘(50명)을 비교해 테스트했다. 그 결과 머신러닝 알고리즘은 50명 중 41명 환자의 면역항암제 치료반응을 맞게 예측하면서 82%의 예측력을 보여줬다. 반면 PD-L1 동반진단 키트는 50명중 32명의 면역항암제 치료반응을 예측했으며 62%의 예측력을 보여줬다.

김혜련 교수는 “이번 알고리즘 개발을 통해 비소세포폐암 환자의 면역항암제 치료반응을 더 정확하게 예측하고 치료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다”며 “앞으로 실제 면역항암제 및 병용 투여 임상 등에 적용할 수 있도록 후속 연구를 진행할 예정”이라고 말했다.

한편, 이번 연구를 통해 개발된 알고리즘은 현재 연세대학교 산학협력단과 테라젠바이오가 특허를 공동 출원한 상태이며 실제 면역항암제 및 병용 투여 임상 등에 적용하기 위한 후속 연구를 계획하고 있다.

▲XGboost, LightGBM 등 각 머신러닝 기반 예측률과 기존 PD-L1 발현 예측률 비교 결과(세브란스 제공)