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유방암 조기 진단용 바이오마커 9종과 딥러닝 알고리즘의 a.유방암 예측 정확도 AUC b.군별 진단 예측도 비교 (사진 = 베르티스)

(서울=NSP통신) 김다은 기자 = 프로테오믹스(Proteomics, 단백질체학) 기반 정밀의료 기술 개발 기업 베르티스가 자체 구축한 단백질 정량 분석용 라이브러리와 인공지능(AI) 기술을 활용해 유방암 조기 진단용 다지표 혈액 검사 모델을 개발한 연구 결과를 공개했다. 연구는 유방암 진단에 대해 기존보다 성능이 개선된 혈액검사 개발을 위해 추진된 것.

베르티스 연구팀은 9종의 단백질 바이오마커의 정량값을 결합해 0-2기 유방암에 대해 평균 AUC 0.9105의 정확도를 나타내는 진단 검사 모델을 제시했다. 이는 베르티스가 개발해 상용화된 프로테오믹스 기반 유방암 조기진단 혈액검사인 ‘마스토체크(MASTOCHECK)’의 AUC보다 개선된 결과이다.

프로테오믹스 기반 진단 검사법 개발에 있어 기존보다 시간 및 비용을 획기적으로 단축시킬 수 있는 바이오마커의 발굴 및 검증 플랫폼도 제시됐다.

이는 자체적으로 구축한 단백질 정량 분석용 라이브러리인 ‘펩퀀트 라이브러리(PepQuant libraryTM)’를 이용한 바이오마커 발굴 및 검증방법으로 기존의 난이도가 높고 고비용이었던 바이오마커 발굴법이 아닌 라이브러리의 데이터풀을 활용해 발굴과 검증을 함께 수행하는 방식이다. 소요되는 시간과 비용을 절약하는 것은 물론 실제 임상환경에서 적용이 용이하다.

이번 연구에서 연구팀은 혈액에서 발견 가능한 단백질 중 정량 분석이 가능한 852종의 펩타이드와 이를 구성하는 452종의 단백질을 라이브러리화해 그 중 9종의 단백질을 유방암 선별용 바이오마커로 제시했다. 또 혈액 단백체 동시 다중분석에 특화된 자체 딥러닝 기술을 이용해 유방암 조기 선별을 위한 알고리즘을 개발했다. 해당 결과는 지난 2일 국제 학술지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 게재됐다.

한승만 베르티스 대표는 “단백질 정량분석 라이브러리와 AI 기술을 토대로 프로테오믹스 기반 동시 다중 검사 개발에 필요한 효율적인 바이오마커의 발굴 및 검증 체계를 구축한 만큼 의료 현장에 혁신적인 검사를 도입시키는 데 속도가 붙을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

NSP통신 김다은 기자(ekdms8381@nspna.com)

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