딥바이오는 면역 억제 단백질 ‘PD-L1’과 세포 증식·전이 관련 수용체 단백질 ‘c-MET’의 면역조직 화학염색(IHC) 이미지 정량 분석, AI를 기반으로 한 유방 림프절 동결절편 병리 이미지 진단 등 3건의 연구를 포스터 발표한다. 딥러닝 기반 모델로 병리 이미지를 분석해 바이오마커 평가의 정밀도와 재현성을 높이고 임상 의사결정에 기여할 수 있다는 것이 이번 발표의 핵심이다.
특히 비소세포폐암(NSCLC) 대상 연구에서는 PD-L1 염색 강도를 AI로 정량화한 결과 임상에서 판독된 종양비율점수(TPS)와 높은 상관관계를 보였다. 비소세포폐암 아형 중 편평세포암보다는 선암에서 PD-L1 염색 강도가 더 강하게 나타났다. 기존 방식으로 다루기 어려웠던 PD-L1 염색 강도를 AI로 정량 분석해 IHC 기반 치료 전략의 정밀화 가능성을 보여줬다는 것이 딥바이오 측 설명이다.
딥바이오는 c-MET 바이오마커를 대상으로 한 연구에서 IHC 염색 슬라이드 이미지에서 추출한 AI 기반 H스코어(염색 강도와 염색 세포 비율을 종합한 반정량 점수)와 병리의사의 H스코어가 서로 높은 일치도를 보였다고 소개하기도 했다. 또한 다양한 스캐너로 스캔한 유방 림프절 동결절편 병리 이미지의 암 병변 검출 성능 개선을 위해 다중 인스턴스 학습(MIL)과 분류모델 분리(classifier-isolate) 학습 방식을 결합한 새로운 방법을 제안했다.
딥바이오의 IHC 이미지 분석 플랫폼인 ‘딥시디엑스(DeepCDx) 멤브레인 IHC’는 ‘HER2’, PD-L1 등 세포막에서 발현되는 바이오마커의 IHC 염색 이미지에서 암 세포 구획(세포핵, 세포질, 세포막) 수준의 정량적 분석을 수행하는 AI 솔루션이다. 딥바이오 관계자는 “관찰자 간 IHC 판독이 달라지는 문제를 줄이고 다양한 분석 수치를 제공해 IHC 분석을 고도화하는 데 기여하고 있다”며 “에이비온과의 협력해 신약 개발 임상 연구에서 환자를 선별하고 약물 반응을 예측하는 연구에 활용 중”이라고 설명했다.
김선우 딥바이오 대표는 “이번 연구들은 AI가 암 진단에 가져올 수 있는 혁신을 잘 보여준다”며 “딥러닝 기술을 활용한 바이오마커 정량 분석은 더 정확하고 재현 가능한 진단 결과를 제공해 PD-L1, c-MET, 동결절편 진단의 정밀도를 높이고 임상적 치료 결정에 기여할 것”이라고 말했다.
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