‘ASCO 2023’으로 보는 암 정복, 세계는 지금? ④ AI를 만나 더 강력해지는 면역·표적 치료제

글 싣는 순서
① 폐암 정복을 위한, ‘키트루다’와 ‘타그리소’
② 유방암 정복을 위한, ‘엔허투’와 ‘키스칼리’
③ 혈액암과 여성암에 등장한 치료제 스타들
④ AI를 만나 더 강력해지는 면역 항암제 & 표적 치료제
⑤ 세계에서 주목하는 한국 의료기술

지난 달 식품의약품안전처에 따르면 지난해 승인된 항암제 임상시험 259건 중 면역항암제 임상은 약 24%인 62건으로 전년에 승인된 항암제 임상 중 면역항암제의 비중이 약 20%였던 것보다 늘어난 수치다.

또한 과학기술정보통신부와 한국연구재단은 '이달의 과학기술인상' 7월 수상자로 한국과학기술원(KAIST) 바이오및뇌공학과 최정균 교수를 선정했다. 최 교수는 인공지능(AI)을 활용해 암백신과 세포치료 등 차세대 면역 항암치료 타깃을 발굴하고 실용화를 위해 노력한 공로를 인정받았다.

의학계에서 연구가 활발하게 이루어지고 있는 면역항암제의 경우, 암세포가 인체 면역 체계를 회피하지 못하도록 하거나 면역세포가 암세포를 더 잘 인식해 공격하도록 하는 약물이다. 이는 특정 표적이 없어도 사용할 수 있고 면역 체계를 통해 작용한다는 점에서 기존 항암제에 비해 부작용이 상대적으로 적다. 면역관문억제제, 면역세포치료제, 항암 백신, 항체-약물접합체 등이 면역항암제에 속한다.

여기에 최근 연구가 쏟아지고 있는 AI가 결합되면서 암 정복에 좀 더 가까워진 듯 보인다. ASCO 2023도 이러한 관심이 그대로 드러났다.

"종양학에 새로운 시대를 여는 AI"

ASCO는 지난 3일 데일리뉴스(Daily News)에 ASCO 2023에서 발표된 연구들 중 3가지를 소개하며 AI로 인해 종양학의 새로운 진전을 소개했다.

종양학 및 ASCO 데일리 뉴스 전문가 패널의 시라즈 센 박사는 "지금까지 기계 학습은 주로 어떤 전치병 소견이 암으로 바뀔 수 있는지 식별하고 어떤 종양이 더 공격적이거나 전이될 가능성이 있는지 예측하는 데 사용되었다"며 "현재 이 분야는 종양 의사가 환자를 임상 시험에 일치시키고 치료에 대한 반응을 예측하는 데 도움이 되는 알고리즘을 개발하기 위해 더 예측적인 애플리케이션을 개발하는 쪽으로 전환하고 있다"고 밝혔다.

센 박사가 소개한 첫 번째 연구는 하버드 대학의 케네스 L. 케일 박사가 연구한 치료변화 예측을 통해 임상 시험 후보는 식별하는 인공지능(AI) 기반 모델이다.

이 모델은 CT, MRI, 뼈 스캔 또는 PET-CT를 사용하여 영상 보고서로부터 30일 이내에 새로운 완화 전신 치료의 시작을 예측하도록 훈련되었다. 케일 박사는 “우리의 연구는 정밀 종양학/바이오마커 일치 임상 시험을 받을 자격이 있을 수 있는 환자를 찾기 위한 노력의 격차를 해결하기 위해 고안되었다"며 "우리의 목표는 진행성 질환을 가지고 있고 영상 보고서를 기반으로 치료법을 실시간으로 변경할 가능성이 있는 환자를 식별하고 그러한 예측을 사용하여 이러한 잠재적인 임상 시험 후보에 대한 정보를 초기 단계 임상 시험 그룹에 전달하는 것”이라고 밝혔다.

두 번째 연구는 급성기 치료 사건을 예측할 수 있는 AI모델이다. 이 연구를 진행 중인 하버드 의대의 토마스 J. 로버츠 박사는 “우리는 근본적으로 전자 건강 기록에 포착된 막대한 양의 데이터를 사용하여 단기 급성 관리 이벤트, 응급 부서 방문 또는 입원의 위험이 높은 환자를 예측하려고 했다”고 밝혔다.

이 연구는 2020년 9월부터 2022년 6월까지 치료 또는 완화 목적의 전신 치료를 받고 외래 방문 중 최소 1회 이상의 환자 보고 결과측정(PROM) 조사를 완료한 고형 종양 환자 4,193명이 포함되었다. 전자건강기록 데이터에는 진단, 실험실 가치, 약물, 활력 징후, 사전 의료 접촉 및 인구 통계를 설명하는 176개 변수가 포함되었다. 데이터는 훈련 및 테스트 세트에 무작위로 할당되어 환자 보고 결과 측정과 연령, 성별 및 암 치료 부위와 같은 제한된 전자건강기록(EHR) 데이터를 포함하는 PROMs plus, EHR 단독, PROMs plus 등 4가지 모델을 교육하는 데 사용되었다.

로버츠 박사는 “이 분석의 주요 이점은 기계 학습 모델이 급성 치료 사건을 예측할 수 있다는 것이며, 이는 AI 모델이 여러 시스템과 여러 다른 데이터 구조에서 작동한다는 것을 보여주는 문헌의 증가에 보탬이 된다”고 말했다.

세 번째 연구는 비소세포폐암에서 면역관문억제제(ICI)에 대한 반응을 예측하는 AI다. 연구의 주요 목표는 면역 조직 화학 검사(IHC)에 의해 현재 사용되는 PD-L1(암세포의 표면이나 조혈 세포에 있는 단백질) 표현식보다 ICI에 대한 환자의 반응 확률을 더 정확하게 예측하는 모델을 개발하는 것이다.

이 모델은 대규모 다중 기관 실제 데이터 세트에 포함된 6,295개의 일차 및 전이성 병변을 가진 비소세포폐암 4기(IV NSCLC) 단계 환자 791명의 인구 통계학적 특징, PD-L1 종양 비율 점수 및 방사선 데이터를 기반으로 개발되었다. 환자들은 미국과 유럽 전역의 9개의 다른 기관에서 PD-L1 면역관문억제제로 치료되었다. 현재 미국 식품의약국이 IV NSCLC 단계에서 사용하도록 승인한 면역관문억제제로 치료한 환자들이 이 분석에 포함되었다.

사이먼 박사는 결과에 대해 “우리가 발견한 것은 우리 모델이 면역 요법 혹은 단독 요법의 이익 예측 변수로서 PD-L1 면역관문억제제보다 통계적으로 유의하게 우수하다는 것”이라며 “이 모델을 통해 환자가 단독요법이 더 좋은지, 면역요법이 더 좋은지 예측할수 있다”고 밝혔다.

AI 바이오마커 '루닛 스코프', 항암제 치료효과 예측 가치 입증

국내 의료 인공지능(AI) 기업 루닛(대표 서범석)의 AI 바이오마커 '루닛 스코프'가 국소진행성 직장암(LARC) 환자의 치료 효과를 예측하는 바이오마커로 활용될 가능성을 입증하며 주목을 받았다.

연구팀은 수술 전 항암방사선요법(CRT) 치료를 받은 국소진행성 직장암(LARC) 환자의 병리 조직에 루닛 스코프를 적용해 면역세포인 종양침윤림프구(TIL)의 변화를 분석했다.

그 결과, 루닛 스코프가 분석한 TIL 변화가 국소진행성 직장암 환자의 병리학적 완전 관해(pCR)와 강한 상관관계가 있음을 확인했다. 이번 연구는 루닛 스코프를 이용한 종양 미세환경 분석이 직장암 환자의 치료 후 예후 예측에 의미있게 적용 가능함을 보여준 결과다.

이번 연구는 일본의 대표적 암 전문병원인 일본 국립암센터(National Cancer Center Hospital East, NCCE)와 함께 진행했으며, NCCE는 향후 진행되는 다양한 임상시험에 루닛 스코프를 적극 활용할 예정이다.

루닛은 두경부암(HNSCC)에 루닛 스코프를 적용해 종양 미세환경을 분석한 두가지 연구 결과도 함께 발표했다.

연구팀은 절제가능한 두경부암 환자 대상 더발루맙(Durvalumab·제품명 임핀지) 병용요법 및 인유두종 바이러스(HPV) 양성 두경부암 환자 대상 펨브롤리주맙(Pembrolizumab·제품명 키트루다) 삼중요법 등 면역항암제 치료에 루닛 스코프를 적용해 면역 반응 변화를 각각 분석했다.

분석 결과, 치료 전후의 면역 환경 변화를 루닛 스코프 분석을 통해 확인 가능했다. 이는 루닛 스코프가 면역항암 치료 분야의 다양한 중개연구에 활용될 수 있음을 보여준 것이다..

또한 루닛은 면역조직화학염색(IHC) 병리 슬라이드에서 표적 단백질을 정량화하는 AI 이미지 분석기 '루닛 스코프 UIHC(Universal Immunohistochemistry)'를 16가지 다양한 암종에서 6개의 암과 관련된 항원인 종양연관항원(TAA) 발현 분석에 적용한 결과를 발표했다.

이번 연구에서는 현재까지 많이 알려지지 않은 여러 표적 단백질 항원의 암종별 발현율(Tumor Proportion Score, TPS)을 확인했으며, 이를 통해 루닛 스코프 UIHC 모델이 향후 새로운 항원 단백질을 표적으로 하는 항체 기반의 항암제 개발에 유용하게 활용될 수 있음을 보여줬다.

뿐만 아니라 루닛은 비소세포폐암(NSCLC)에서 나타나는 MET 돌연변이 여부를 루닛 스코프를 활용해 H&E 염색 슬라이드에서 예측한 결과, 면역항암제 치료를 받은 환자에서 종양 억제 작용을 하는 전환성장인자 베타(TGF-beta) 발현과 루닛 스코프를 통해 분석한 섬유아세포(Fibroblast) 밀도가 유의미한 상관관계가 있음을 밝혔다.

루닛은 루닛 스코프를 이용해 종양 미세환경 내 면역세포인 대식세포(Macrophage)를 측정한 결과, 대식세포 밀도가 항암활성과 상관성이 높은 것을 확인했다. 이로써 루닛 스코프는 원래의 기능과 반대로 암의 성장을 돕는 종양 관련 대식세포(TAM)를 표적으로 하는 항암제 연구에 활용될 가능성을 보여줬다.