![(논문)Histopathologicimage–baseddeeplearningclassifierforpredictingplatinum-basedtreatmentresponsesinhigh-gradeserousovariancancer[www.nature.com]](https://cgeimage.commutil.kr/phpwas/restmb_allidxmake.php?pp=002&idx=3&simg=202405221033200047021kpm_00.jpg&nmt=77)
(논문명 : Histopathologic image–based deep learning classifier for predicting platinum-based treatment responses in high-grade serous ovarian cancer / 조직병리학적 이미지 딥러닝을 통한 고등급 장액성 난소암 치료 반응 예측)
네이처커뮤니케이션즈 게재 논문에서는 회사가 개발한 치료 반응성 예측 AI가 조직 병리 영상을 활용하여 HGSOC의 환자의 치료제 반응성(적합성) 예측에 얼마나 효과적인지가 연구됐다.
제이엘케이는 인공지능이 찾아낸 디지털 바이오마커를 이용해 치료제의 예후를 분석했으며, 인공지능이 분석한 좋은 그룹과 나쁜 그룹 간 병리조직학적 특징을 발견했다. 또 두 그룹의 RNA 유전자가 상당한 차이를 나타내는 등 기술 성과도 증명해 냈다는 회사측의 설명이다.
업계는 제이엘케이가 이번 검증 논문을 통해 치료제와 암 치료 예측 인공지능 시장에서의 독보적인 기반기술을 확보한 것으로 평가하고 있다. 특히 다양한 암 환자의 치료 반응성 예측에 AI 기술이 빠르게 도입돼 ▲미국 PathAI ▲제이엘케이 ▲루닛 등이 추진 중인 인공지능 디지털바이오 마커 시장이 크게 성장할 것으로 전망했다.
또 “면역항암제, 표적치료제 등 다양한 약물 치료 반응성 예측 시장에서 고액의 암 환자 진료비 부담을 경감시키는 기반 기술을 확보했다”면서 “엄청난 부가가치가 예상되는 암 치료 효과 예측 시장 진출에도 청신호가 켜졌다”라고 덧붙였다.
임혜정 헬스인뉴스 기자 press@healthinnews.kr
임혜정 기자
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