의료 인공지능(AI) 기업 루닛이 자사의 AI 기반 면역조직염색(IHC) 분석 솔루션 ‘루닛 스코프 uIHC’의 연구 결과를 네이처의 자매지 ‘npj Precision Oncology(IF 6.8)’에 게재했다고 12일 밝혔다.

면역조직염색은 암 조직 내 특정 단백질이나 항원을 검출하는 방법으로, 최근 새로운 항암제 개발이 증가하면서 그 중요성이 커지고 있다. 기존에는 병리 전문의가 수동으로 평가했으나, 평가자 간 변동성과 주관적 해석의 한계가 있었다.

이에 대한 대안으로 딥러닝 기반 AI 분석이 주목받고 있지만, AI 모델 개발에는 대규모 데이터셋이 필요하다. 특히 신약 개발용 신규 면역조직염색의 경우 대규모 데이터 확보가 어려워 AI 모델 개발에 제약이 있었다.

루닛 연구진은 국내 주요 대형병원 연구팀과 협력해 이러한 한계를 극복하고자 범용 면역조직염색 분석 AI 모델의 성능을 검증했다. 연구에는 폐암, 방광암, 유방암 조직의 PD-L1 단백질 염색 데이터와 유방암의 HER2 단백질 염색 데이터 등 총 3,046명의 슬라이드 이미지가 활용됐다.

연구 결과, 4가지 데이터셋을 모두 학습한 다중 코호트 AI 모델(루닛 스코프 uIHC)이 단일 코호트 AI 모델보다 우수한 성능을 보였다. 병리의사 판독과 AI 분석 결과의 일치도를 나타내는 지표(Cohen's Kappa)는 학습된 암종 및 면역조직염색 유형에서 0.792를 기록했으며, 이는 단일 코호트 AI 모델의 최고 일치도(0.744)를 상회했다.

특히 학습되지 않은 새로운 암종과 면역조직염색 유형 분석에서도 0.610의 일치도를 기록, 단일 데이터셋 학습 모델(0.508)보다 약 10% 높은 성능을 보였다.

또한 종양비율점수(TPS) 평가에서도 루닛 스코프 uIHC는 75.7%의 정확도와 0.921의 AUC를 기록하며 우수한 분석 능력을 입증했다.

루닛 서범석 대표는 “전 세계적으로 매년 수백 개의 새로운 항암제 후보물질이 개발되고 있는 상황에서, 이번 범용면역조직염색 AI 모델의 개발은 신약개발 과정의 큰 도움이 될 것”이라며 “특히 동반진단 개발이 필요한 신규 항암제 연구에서 AI 기반 정량분석 솔루션의 중요성은 더욱 커질 것”이라고 말했다.