“빅데이터 기반으로 폐암 면역항암제 치료반응 예측 가능”

나이, 성별, 종양크기 등 비침습성 임상 데이터를 기반으로 임상적 복합성에도 정확도 높여

폐암 환자의 임상정보를 기반으로 면역항암제의 치료반응을 예측할 수 있는 머신러닝 기반의 알고리즘이 개발됐다. 

이번 알고리즘 개발로 그동안 임상적 특성의 복합성으로 인해 예측이 어려웠던 치료반응을 더욱 향상된 예측력으로 환자 개인의 따라 더 적합한 치료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 

연세암병원 종양내과 김혜련, 홍민희, 안병철 교수와 연세대 의과대학 표경호 교수 연구팀은 ㈜테라젠바이오와 공동연구를 통해 환자의 다양한 임상정보를 머신러닝(인공지능)을 이용해 비소세포폐암 환자에서 면역항암제 치료반응을 예측하는 알고리즘을 개발했다고 9일 밝혔다. 

연구팀은 세브란스병원에서 anti-PD-L1 치료를 받은 비소세포폐암(NSCLC) 환자 142명의 데이터를 바탕으로 XG Boost, Light GBM을 포함한 다양한 머신러닝 기법을 사용해 anti-PD-L1에 대한 예측 모델을 비교검증했다. 

그 결과, 연구팀은 대상자들의 기존 PD-L1 발현율 이외에 나이, 성별, 종양크기, 전이된 위치, 일반혈액검사 수치 등 총 19가지의 비침습성 임상 데이터를 기반으로 비소세포폐암 환자의 면역항암제 치료반응을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다.

개발된 머신러닝 기반 알고리즘은 기존의 22C3/SP263과 같은 동반진단 키트의 성능 64%보다 약 20% 향상된 82%의 예측력을 보인다. 인공지능을 이용한 XGboost, LightGBM 앙상블 기법으로 각 인자에 대한 기여도 또한 알 수 있도록 개발됐다. 앙상블 기법은 여러 가지 우수한 학습 모델을 조합해 예측력을 향상시키는 모델로 단일 예측모델에 비해 분류 성능이 우수하다. 개발된 알고리즘은 독립적인 50명의 치료받기 전 환자 데이터를 통해 추가 검증도 완료했다.

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

한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘유럽 암 학회지 European journal of Cancer(IF 7.275)’ 최신호에 게재됐다. 이번 연구를 통해 개발된 알고리즘은 현재 연세대학교 산학협력단과 ㈜테라젠바이오가 특허를 공동 출원해 놓은 상태로 실제 면역항암제 및 병용 투여 임상 등에 적용하기 위한 후속 연구를 계획 중이다.