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뷰노, 미국암학회서 대장암 AI 연구결과 발표
입력일 2020-06-25 12:36:27
‘패스랩‘ 활용해 대장암 조직 영상과 종양 유발·억제 유전자 연관성 확인

뷰노 로고

뷰노는 최근 열린 미국암학회(American Association for Cancer Research, AACR) 연례학술대회에서 대장암 임상 병리 관련 초록 연구결과를 발표했다고 25일 밝혔다. 이번 연구에는 이선영 MD앤더슨암센터(The University of Texas MD Anderson Cancer Center) 교수 연구팀과 뷰노 병리 연구팀이 공동으로 참여했다.

이번 연구는 딥러닝 알고리즘으로 암 조직 슬라이드 내 종양미세환경(Tumor Microenvironment)의 종양과 기질의 공간적 분포를 분석, 암세포 전이의 주요 원인 유전자인 전령 RNA(messenger RNA, mRNA) 발현율과의 연관성을 확인하기 위해 진행됐다.

연구팀은 뷰노메드 패스랩(VUNO Med®-PathLab)을 이용해 암 유전체 데이터베이스(The Cancer Genome Atlas, TCGA)에서 대장암 환자의 암 조직 슬라이드를 분석했다. 그 결과 대장암 분석방법인 CMS 분석법(consensus molecular subtype)과 유사한 대장암 조직 슬라이드 분석 결과를 도출할 수 있다는 것을 확인했다.

이는 별도의 유전자 정보, 실험실 연구 등 추가적인 분석 없이 조직 슬라이드만으로도 대장암 환자 치료에 필요한 RNA 기반 전체 유전자 발현 분석으로 확인할 수 있다는 점을 시사한다.

또 연구팀은 대장암 조직 슬라이드 기질 조직의 정량분석 결과가 종양을 유발하거나 억제할 수 있는 유전자와 연관이 있다는 것도 밝혀냈다.

연구 결과에 따르면 대장암 내 기질 조직 비율이 높은 경우는 △항원전달제시세포(Antigen-presenting cells, APC) △자연살해세포(natural killer cells, NK세포) △형질세포양 수지상세포(plasmacytoid dendritic cells, pDCs) 등 면역 관련 유전자의 발현이 낮고, △상피간엽이행(epithelial-mesenchymal transition) △결합조직형성 반응(desmoplastic reaction) △섬유성아세포성 면역단백질(fibroblastic cytokines)과 같은 혈관 형성 관련 유전자 발현은 높았다.

이선영 MD앤더슨암센터 교수는 “이 연구는 병리 슬라이드만으로도 자동으로 조직을 분할하고 유전자 정보를 함께 분석하는 딥러닝 기반 분석법의 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 있다”며 “후속 연구와 검증을 통해 기존 대장암 조직 분자 유전 검사 대비 비용효과적인 대장암 진단 및 치료 바이오마커로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.

김경덕 뷰노 박사는 “이번 결과는 뷰노 디지털 병리 솔루션의 잠재력을 보여주는 시금석이 되는 연구”라며 “진단보조를 넘어서 환자의 예후 예측, 치료 방법 결정 등 임상적 의사결정을 통합적으로 지원하는 솔루션을 제공할 수 있도록 연구에 매진하겠다”고 밝혔다.

김신혜 기자 ksh@healtho.co.kr
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