최근 면역항암제의 효과를 예측하는 인공지능(AI) 모델이 개발되어, 환자 맞춤형 치료에 새로운 가능성을 열고 있습니다. 특히 미국 국립암연구소(NCI)와 메모리얼 슬론 케터링 암센터(MSK)가 공동 개발한 'LORIS'와 'SCORPIO' 모델은 주목할 만한 성과를 보이고 있습니다.
🤖 AI가 면역항암제 효과를 예측한다?
전통적으로 면역항암제의 효과를 예측하기 위해 종양 돌연변이 부담(TMB)이나 PD-L1 발현 수준 등의 바이오마커를 사용해왔습니다. 그러나 이러한 방법은 정확도가 제한적이며, 고비용의 유전자 분석이 필요합니다. 이에 따라, 연구진은 보다 간단하고 정확한 예측 방법을 찾기 위해 AI 기술을 활용하게 되었습니다.
🔍 LORIS 모델: 간단한 임상 정보로 예측
LORIS(Logistic Regression-Based Immunotherapy-Response Score)는 환자의 나이, 암 유형, 이전 치료 이력, 혈중 알부민 수치, 호중구/림프구 비율(NLR), 종양 돌연변이 부담(TMB) 등 6가지 임상 데이터를 기반으로 면역항암제의 반응 여부를 예측합니다. 이 모델은 18개 유형의 고형암 환자 2,881명의 데이터를 활용하여 개발되었으며, 기존의 바이오마커보다 높은 정확도를 보였습니다. 또한, LORIS는 웹사이트(https://loris.ccr.cancer.gov)를 통해 공개되어, 의료진이 손쉽게 활용할 수 있습니다.국립암정보센터+1datascience.cancer.gov+1
🩸 SCORPIO 모델: 혈액 검사로 예측
SCORPIO는 MSK와 마운트 시나이 병원이 공동 개발한 AI 모델로, 일반적인 혈액 검사 결과와 임상 데이터를 활용하여 면역항암제의 효과를 예측합니다. 이 모델은 21개 암 유형의 1만여 명 환자 데이터를 기반으로 개발되었으며, 기존의 TMB나 PD-L1 발현 수준보다 높은 예측 정확도를 보였습니다. 특히, 고비용의 유전자 분석 없이도 예측이 가능하여, 전 세계적으로 접근성과 비용 효율성을 높일 수 있는 장점이 있습니다.Memorial Sloan Kettering Cancer Center+1Nature+1
💡 AI 예측 모델의 장점
- 비침습적: 혈액 검사와 같은 간단한 방법으로 예측이 가능하여, 환자에게 부담이 적습니다.
- 비용 효율적: 고비용의 유전자 분석 없이도 높은 정확도의 예측이 가능합니다.
- 개인 맞춤형 치료: 환자의 특성을 고려한 맞춤형 치료 계획 수립이 가능합니다.
⚠️ 주의사항
AI 모델은 치료 결정의 보조 도구로 활용되어야 하며, 최종적인 치료 결정은 의료진과의 상담을 통해 이루어져야 합니다. 또한, AI 모델의 예측 정확도는 지속적인 연구와 데이터를 통해 개선되어야 합니다.
✅ 결론
AI 기술을 활용한 면역항암제 효과 예측 모델은 환자 맞춤형 치료의 새로운 지평을 열고 있습니다. LORIS와 SCORPIO와 같은 모델은 간단한 임상 정보와 혈액 검사 결과만으로도 높은 정확도의 예측이 가능하여, 향후 면역항암제 치료의 효율성과 접근성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다.