정확도 높인 한국인 폐암 ‘EGFR 변이 예측’ 모델 개발

한국인 폐암에서 처음으로 ‘EGFR 변이’의 분포를 정량적(수치)으로 측정해 예측 정확도를 유의미하게 높인 모델이 마련됐다. 아주대병원은 방사선종양학과 허재성·병리과 노진 교수팀(박준형 연구원)은 폐암 환자 868명의 병리 데이터를 딥러닝 기법을 이용해 ‘EGFR(상피세포 성장인자 수용체) 변이’ 예측 모델을 개발했다고 10월 23일 밝혔다. EGFR 변이는 폐암의 85% 이상을 차지하는 비소세포폐암에서 흔히 발생하는 돌연변이로, 이를 타깃으로 하는 항암치료제가 활발히 개발되고 있다. 이번 예측 모델은 기존 모델보다 폐암 환자에서 향후 EGFR 변이 발생 가능성을 더 정확하게 예측함으로써 빠르고 효율적인 스크리닝과 개인 맞춤형 치료 계획 수립이 가능하다. 연구 결과, 이번에 개발한 모델의 성능은 AUROC 0.7680, AUPRC 0.8391로, 기존에 병리 데이터 분석에서 주로 사용되는 모델 MHIM(0.7441, 0.8098), DSMIL(0.7210, 0.7904)에 비헤 더 정확한 EGFR 변이 예측을 보였다. 구체적으로 연구팀은 종양 조직 내 EGFR 변이의 분포를 정량화할 수 있는 EMP(EGFR Mutation Prevalence) 점수를 최초로

• 김민준 기자
• 2024-10-23 16:15