딥바이오가 인공지능(AI)을 활용한 바이오마커 정량 분석과 암 진단 기술을 새롭게 공개한다. AI 기반 디지털 병리 솔루션 기업 딥바이오는 오는 4월 미국 암연구학회(AACR) 2025 연례학술대회에서 관련 최신 연구 성과를 발표한다고 2일 밝혔다.
이번 학술대회에서는 ▲PD-L1 및 c-MET 면역조직화학염색(IHC) 이미지 정량 분석 ▲유방 림프절 동결절편 병리 이미지 분석 등 총 3건의 연구가 포스터 발표로 진행된다. 딥바이오는 자사의 AI 기반 분석 모델이 병리 이미지의 정밀도와 재현성을 높이고, 임상적 의사결정에 기여할 수 있음을 강조할 예정이다.
특히, 비소세포폐암(NSCLC) 환자를 대상으로 한 연구에서 AI 기반 PD-L1 염색 강도 정량화 결과, 임상 판독값(종양 비율 점수, TPS)과 높은 상관관계를 보였다. 또한, 암 아형별 분석에서 PD-L1 발현이 편평세포암보다 선암에서 더 강하게 나타났다. 이는 기존 수작업 판독 방식의 한계를 극복하고, 향후 IHC 기반 면역항암제 치료 전략의 정밀도를 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
c-MET 바이오마커 연구에서도 AI 기반 H-score(염색 강도와 세포 비율을 종합한 반정량 점수)가 병리의사의 H-score와 높은 일치도를 보였으며, 종양 아형별 단백질 발현 차이를 정량적으로 분석하는 데 성공했다. 이는 향후 임상적으로 유의미한 바이오마커 탐색에 활용될 전망이다.
또한, 유방 림프절 동결절편 병리 이미지 분석에서는 다양한 스캐너 환경에서도 일관된 암 병변 검출 성능을 유지할 수 있도록 다중 인스턴스 학습(MIL)과 분류모델 분리 학습 기법을 결합한 새로운 방법을 제시했다. 3만 장 이상의 병리 이미지를 학습해 일반화된 특징을 추출한 후 병리 전문의가 주석한 데이터를 이용해 특화된 분류모델을 추가 학습하는 방식이다. 이를 통해 다양한 촬영 장비에서도 안정적인 암 병변 판독이 가능함을 확인했다.
딥바이오의 IHC 이미지 분석 플랫폼 ‘DeepCDx Membrane IHC’는 HER2, PD-L1 등 세포막 바이오마커의 정량적 분석을 수행하는 AI 솔루션이다. 기존 병리 판독의 가변성을 줄이고, 다양한 분석 지표를 제공해 IHC 판독의 신뢰도를 높이는 역할을 한다. 딥바이오는 이 기술을 활용해 에이비온과 협력, 신약 개발을 위한 임상 연구에서 환자 선별 및 약물 반응 예측 연구를 진행할 계획이다.
김선우 딥바이오 대표는 "AI 기술이 암 진단의 정밀도를 획기적으로 높일 수 있음을 이번 연구가 보여주고 있다"며 "바이오마커 정량 분석을 통해 보다 정확하고 재현성 높은 진단이 가능해질 것이며, 궁극적으로 임상적 치료 결정에도 기여할 것"이라고 밝혔다.
