영상적 CD8 바이오마커, 항-PD-1/PD-L1 제제 효과 가늠
란셋 종양학
[의학신문·일간보사=김자연 기자] AI로 비침습적인 CT 촬영 분석을 통해 생검 없이도 면역항암제에 대한 환자의 반응을 예측할 수 있는 것으로 처음 밝혀졌다.
최근 란셋 종양학에 발표된 프랑스 연구진의 연구에 따르면 알고리즘을 통해 영상학적으로 종양의 림프구 침윤 정도를 계산해 면역항암제의 효과 예측 점수를 낼 수 있는 것으로 나타났다,
항-PD-1/PD-L1 면역항암제에 반응하는 환자의 비율은 15~30%에 그치고 종양의 환경이 면역적으로 더욱 풍성할수록 면역 치료제도 더욱 효과적인 것으로 알려진 가운데 연구진은 환자 총 500명에 대한 후향적 연구를 통해 조직 및 유전체적으로 환자의 영상적 특징을 검증했다.
연구진은 기계학습을 통해 알고리즘에 대해 게놈 데이터까지 포함된 연구의 CT 촬영으로부터 관련 정보를 추출하도록 가르쳐, 알고리즘은 오직 영상만으로 게놈이 면역계의 종양 침투를 나타낼 수 있는 것을 예측하도록 학습됐다.
이에 따라 알고리즘은 CD8 등 종양 면역 침투에 관해 영상학적 특징을 확립시켰으며 그 특징은 또한 암 게놈 아틀라스와 같은 다른 코호트에서도 시험 및 검증됐다.
아울러 실제 상황에서 이용을 시험하기 위해 연구진은 5건의 1상 면역항암제 임상 시험에서도 알고리즘으로 치료 전 CT 촬영을 평가했다.
그 결과 영상학적 점수가 높은 환자 가운데 실제 항암제의 객관적 반응 비율도 더 높고 전체 생존 등 치료 효과가 더욱 뛰어난 것으로 나타났다.
이에 따라 연구진은 영상적으로 종양의 면역 표현형을 예측하고 면역항암제의 임상적 효과를 추론할 수 있다고 보고 앞으로 이에 관해 더욱 확장된 대규모 임상시험을 실시할 방침이다.