CJ바이오사이언스는 지난 6~10일(현지시간) 미국 휴스턴에서 열린 면역항암학회에서 ‘약물 반응성 AI 예측 모델’ 기술 개발 성과를 발표했다고 13일 밝혔다.
앞서 CJ바이오사이언스는 CJ그룹 AI실과 공동연구를 진행해 ‘약물 반응성 마이크로바이옴 바이오마커 AI 예측 모델’을 개발했다. 해당 AI 예측 모델은 암 환자의 장내 미생물을 통해 특정 약물의 반응성을 예측하는 기술로, 신약개발 플랫폼 이지엠을 활용해 면역관문억제제의 반응성을 확인하고 모델의 정확성을 검증했다.
CJ바이오사이언스는 비소세포폐암·흑색종·신세포암 환자 942명의 데이터와 1만3400여명의 장내 미생물 유전체 데이터를 통해 모델 학습을 진행했다. 그 결과, 기존 머신러닝 모델보다 약 15% 이상 예측 정확도가 향상된 것으로 확인됐다.
CJ바이오사이언스는 이번 연구를 통해 면역 체계 균형을 유지하는 데 도움을 준다고 알려진 ‘라크노스시라피에’ 계열 장내 미생물이 면역관문억제제 반응 예측에 중요한 역할을 한다는 사실도 밝혀냈다. 향후 라크노스시라피에 계열 장내 미생물을 조절해 면역관문억제제의 반응률을 올릴 수 있다면 환자들에게 도움이 될 것으로 기대된다.
CJ바이오사이언스 관계자는 “다년간 축적해온 코호트 연구 데이터를 기반으로 한 정밀 분류 모델과 CJ그룹 AI실의 딥러닝 모델을 결합해 정확도가 향상된 예측 모델을 개발할 수 있었다”며 “새롭게 개발한 AI 예측 모델을 임상에 적용해 마이크로바이옴 신약개발을 가속화하겠다”고 말했다.
앞서 CJ바이오사이언스는 CJ그룹 AI실과 공동연구를 진행해 ‘약물 반응성 마이크로바이옴 바이오마커 AI 예측 모델’을 개발했다. 해당 AI 예측 모델은 암 환자의 장내 미생물을 통해 특정 약물의 반응성을 예측하는 기술로, 신약개발 플랫폼 이지엠을 활용해 면역관문억제제의 반응성을 확인하고 모델의 정확성을 검증했다.
CJ바이오사이언스는 비소세포폐암·흑색종·신세포암 환자 942명의 데이터와 1만3400여명의 장내 미생물 유전체 데이터를 통해 모델 학습을 진행했다. 그 결과, 기존 머신러닝 모델보다 약 15% 이상 예측 정확도가 향상된 것으로 확인됐다.
CJ바이오사이언스는 이번 연구를 통해 면역 체계 균형을 유지하는 데 도움을 준다고 알려진 ‘라크노스시라피에’ 계열 장내 미생물이 면역관문억제제 반응 예측에 중요한 역할을 한다는 사실도 밝혀냈다. 향후 라크노스시라피에 계열 장내 미생물을 조절해 면역관문억제제의 반응률을 올릴 수 있다면 환자들에게 도움이 될 것으로 기대된다.
CJ바이오사이언스 관계자는 “다년간 축적해온 코호트 연구 데이터를 기반으로 한 정밀 분류 모델과 CJ그룹 AI실의 딥러닝 모델을 결합해 정확도가 향상된 예측 모델을 개발할 수 있었다”며 “새롭게 개발한 AI 예측 모델을 임상에 적용해 마이크로바이옴 신약개발을 가속화하겠다”고 말했다.
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