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‘2023 ESMO 유럽종양학회’서 GC지놈, 액체생검 기반 폐암 진단 딥러닝 알고리즘 개발 연구 발표

‘2023 ESMO 유럽종양학회’서 GC지놈

액체생검 기반 폐암 진단 딥러닝 알고리즘 개발 연구 발표

- GC지놈의 액체생검 기반 폐암 진단 딥러닝 알고리즘 개발 연구 결과… 진단 정확도 81.5%



 

GC지놈(대표 기창석)이 지난 10월 20일(금)부터 24(화)까지 스페인 마드리드에서 개최된 ‘2023 ESMO 유럽종양학회에 참여해 액체생검 데이터를 활용한 폐암 진단을 위한 딥러닝 알고리즘 개발 연구 결과를 발표했다고 25일 밝혔다.

 

발표 주제는 세포유리DNA(이하 cfDNA, cell-free DNA)의 메틸화 및 단편크기 프로파일을 이용한 폐암 진단 딥러닝 알고리즘 개발(Development of a Deep Learning Algorithm for Lung Cancer Diagnosis Using Methylation and Fragment Size Profiles of cfDNA)’이다.

 

GC지놈은 이번 연구에서 폐암 환자와 건강한 일반인을 구별할 수 있는 최적의 메틸레이션(Methylation) 마커 검출 패널을 개발했다. 메틸레이션은 유전자 발현을 조절하는 중요한 마커 중 하나로 DNA 및 체내 모든 기관의 생명 유지에 중요한 기능을 하는 핵심 프로세스이다. 메틸레이션에 오류가 발생하면 암을 유발하기도 해 암 진단의 주요 마커로 사용되고 있다. 

 

연구를 통해 발견한 최적의 메틸레이션 마커를 기반으로, DNA 샘플 손상을 야기하는 기존의 화학적 융합 방법의 단점을 줄이고 결과의 질을 높인 EM-seq(Enzymatic Methylation sequencing) 방식을 기반으로 패널을 설계했다. EM-seq 패널 데이터를 활용해 cfDNA의 메틸레이션과 단편크기(fragment size) 프로파일을 활용한 딥러닝 알고리즘을 개발했으며, 이는 높은 민감도로 암을 진단한다.

 

GC지놈이 개발한 최적의 폐암 진단 딥러닝 알고리즘의 폐암 검출 성능 정확도는 81.5%, AI 알고리즘의 정확도를 나타내는 진단 검정력(AUC, Area Under the Curve)은 0.87의 높은 예측력을 보였다. 특이도 80%에서 cfDNA의 종양분율(tumor fraction)은 0.1%까지 검출이 가능해 조기암 진단이 가능함을 입증했다.

 

기창석 GC지놈 대표는 이번 학회를 통해 GC지놈이 오랜 기간 연구한 폐암 진단 딥러닝 알고리즘을  세계  연구 분야 전문가  업계 관계자들에게 설명할  있어 뜻깊다”며 “높은 정확도와 예측력을 자랑하는 자사의 기술을 활용한다면 폐암 환자들의  치료법 개선에 도움이   있을 것으로 기대한다”고 말했다.

 


 

[사진자료] GC지놈이 2023 ESMO 유럽종양학회에서 발표한 세포유리DNA(이하 cfDNA, cell-free DNA)의 메틸화 및 단편크기 프로파일을 이용한 폐암 진단 딥러닝 알고리즘 개발 내용 중 일부 발췌



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