한국 루닛, 랩코어와 AI 기반 디지털 병리 혁신 협력 나선다¶
원제목: Korea's Lunit announces strategic collaboration with Labcorp to advance AI-powered digital ...
핵심 요약
- 루닛과 랩코어는 AI 기반 디지털 병리 연구 강화를 위한 전략적 파트너십을 체결했음을 발표함.
- 이번 협력은 랩코어의 방대한 임상 및 병리 전문성과 루닛의 첨단 AI 알고리즘을 결합하여 종양 미세 환경 분석을 혁신하려는 목표를 가지고 있음.
- 초기 연구 결과는 비소세포폐암(NSCLC)에서 면역 치료 반응 예측에 AI 공간 프로파일링이 유용함을 시사했음.
상세 내용¶
한국의 인공지능(AI) 기반 암 진단 및 정밀 종양학 솔루션 기업인 루닛이 미국의 글로벌 실험실 서비스 선도 기업인 랩코어와 함께 디지털 병리(DP) 및 종양학 연구, 임상 관리를 위한 AI 혁신 가속화를 목표로 하는 협력 이니셔티브를 발표했습니다.
이번 파트너십은 랩코어의 풍부한 임상 및 병리학적 전문 지식과 루닛의 최첨단 AI 알고리즘을 결합하여 종양 미세 환경(tumor microenvironment)의 분석 및 해석 방식을 근본적으로 변화시키는 것을 목표로 합니다. 고해상도 전슬라이드 이미징(whole-slide imaging)과 AI 기반 공간 프로파일링(spatial profiling)을 통합함으로써, 연구진들은 새로운 통찰력을 생성하고 정밀 면역 항암 치료 전략 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
협력의 첫 번째 결과물은 두 가지 주요 과학 학회에서 발표되었습니다. 면역 치료 학회(SITC)에서는 AI 기반 공간 프로파일링과 머신러닝 기술이 MET 엑손 14 스키핑 변이(MET exon 14 skipping mutation)가 있는 비소세포폐암(NSCLC) 종양에서 면역 활성 하위 유형을 식별할 수 있음을 보여주는 연구가 발표되었습니다. 이는 면역 치료 결과 개선과 관련이 있는 중요한 발견입니다.
연구진들은 루닛 SCOPE IO®를 활용하여 370개 이상의 병리 슬라이드를 분석했으며, 엑손 14 스키핑, 증폭(amplification), 또는 돌연변이 없음(wildtype) 등 다양한 MET 변이 유형에 걸친 면역 표현형(immune phenotypes)을 특성화했습니다. 면역 유전자 발현 분석을 통해 AI로 정의된 면역 표현형을 더욱 검증했으며, MET 변이 NSCLC에서 AI 기반 공간 프로파일링의 예측력을 강조하는 핵심 면역 반응 경로를 밝혀냈습니다.
또한, 분자 병리학 학회(AMP)에서는 MET 변이가 다른 비소세포폐암 종양-면역 미세 환경과 뚜렷한 연관성을 보인다는 연구 결과가 공유되었습니다. 특히 MET 증폭 종양에서는 면역이 거의 없는 '면역 사막(immune-desert)' 표현형이, MET 엑손 14 스키핑 종양에서는 '면역 염증(inflamed)' 표현형이 관찰되어, 특정 유전적 변이가 종양 미세 환경의 면역 상태에 미치는 영향을 AI가 효과적으로 규명할 수 있음을 입증했습니다.
편집자 노트¶
이번 루닛과 랩코어의 협력은 AI가 암 진단 및 치료 분야에서 어떻게 실질적인 혁신을 이끌고 있는지를 보여주는 흥미로운 사례입니다. 특히 '디지털 병리'와 'AI 기반 공간 프로파일링'이라는 기술은 일반 대중에게는 다소 생소할 수 있지만, 이는 암세포뿐만 아니라 그 주변 환경에 있는 면역 세포들이 어떻게 상호작용하는지를 AI를 통해 매우 정밀하게 분석하는 기술입니다. 이는 곧 특정 환자에게 어떤 면역 항암 치료가 더 효과적일지를 예측하는 데 결정적인 역할을 할 수 있음을 의미합니다.
이번 협력의 핵심은 랩코어가 보유한 방대한 임상 데이터와 병리학적 전문성에 루닛의 뛰어난 AI 분석 능력을 결합한다는 점입니다. 마치 숙련된 의사와 최첨단 진단 장비가 만나 시너지를 내는 것처럼, AI는 방대한 양의 이미지 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 인간의 눈으로는 발견하기 어려운 미묘한 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 특히 비소세포폐암 환자에서 특정 유전자 변이가 면역 치료 반응과 어떻게 연결되는지를 AI가 밝혀낸 연구 결과는, 앞으로 이러한 AI 기술이 환자 맞춤형 치료 전략을 수립하는 데 얼마나 중요한 역할을 할 수 있는지 보여줍니다.
앞으로 이러한 AI 기반의 디지털 병리 기술은 더욱 발전하여, 암 환자들이 더 정확하고 효과적인 치료를 받을 수 있도록 도울 것입니다. 또한, 신약 개발 과정에서도 AI를 활용하여 약물 반응성이 높은 환자군을 미리 선별하거나, 치료 효과를 예측하는 데 기여할 수 있습니다. 이는 궁극적으로 의료 비용을 절감하고 환자들의 생존율 및 삶의 질을 향상시키는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 우리 모두의 건강과 직결될 수 있는 매우 중요한 발전이라고 할 수 있습니다.