암 치료 예측, SCORPIO 시스템 개발로 가능
암 면역 치료제인 면역 체크포인트 억제제(ICIs)의 효과를 예측하는 것은 환자의 효과적인 치료를 위해 필수적인 과제입니다. 이를 위해, SCORPIO라는 기계 학습 시스템이 개발되었습니다. 이 시스템은 혈액 검사 결과와 임상 데이터를 활용하여 면역 치료제의 효과를 예측합니다.
SCORPIO는 21가지 암 유형의 9,745명의 ICI 치료 환자 데이터를 활용해 개발 및 평가되었습니다. 주로 Memorial Sloan Kettering Cancer Center의 1,628명의 환자 데이터를 기반으로 하여 훈련이 진행되었으며, 내부 테스트에서 다양한 암 유형의 환자에 대한 예측을 수행했습니다.
이 시스템은 6, 12, 18, 24, 30개월 이후 전체 생존율을 예측하는 데 있어 ROC 곡선 아래 면적의 중앙값이 0.763와 0.759를 기록하며 기존의 종양 변이 부담(TMB)을 능가했습니다. 또한, 임상적 이익 예측(종양 반응 혹은 안정성 지속)에서도 우수한 성능을 보여주었습니다.
외부 검증에서는 6가지 암을 대상으로 한 전 세계 3상 시험의 4,447명의 환자 데이터와 Mount Sinai Health System의 실제 환자 데이터 1,159명을 활용했습니다. 이러한 다양한 환자군에서도 SCORPIO는 ICI 치료 결과를 일관되게 예측했습니다.
이 연구는 표준 임상 데이터와 일반적인 혈액 검사로도 ICIs의 결과를 예측할 수 있는지를 탐구하고자 했습니다. SCORPIO 모델은 PD-1, PD-L1, CTLA-4 억제제 또는 이들의 조합으로 치료 받은 환자 데이터를 분석하여 개발되었습니다.
SCORPIO는 ICI 치료 후 부정적인 결과의 확률을 나타내는 위험 점수를 계산하는 방식으로 작동합니다. 연구 결과, SCORPIO의 높은 신뢰성과 적응력을 보여, 암 환자의 면역 치료에서 임상 의사 결정 과정을 개선할 수 있는 도구임을 입증했습니다.
암 종류에 따른 임상적 이익 예측의 어려움에도 불구하고, SCORPIO는 비용 효율적이며 효율적인 예측 도구로서 임상의들에게 유용하며, 지속적인 장기적 연구가 필요합니다.
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