면역관문억제제(Immune checkpoint inhibitors, ICI)는 진행성 비소세포폐암(non-small cell lung cancer, NSCLC)의 표준 치료로 자리 잡았다. ICI 치료 반응을 예측하기 위한 유일하게 승인된 바이오마커인 PD-L1 면역조직화학염색(impmunohistochemistry, IHC)은 특히 낮은 발현(1–49%) 환자에서 예측력이 제한적이다. NSCLC에서의 비정상적인 종양 혈관구조는 예후 불량과 상관되며, 약물 전달을 방해하고 면역세포 활성화를 억제함으로써 치료 효능을 저해한다. 본 연구에서는 조영증강 CT에서 종양 혈관 패턴을 포괄적으로 분석하여 면역치료 반응을 예측하는 AI 기반 바이오마커를 개발하였다. 우리는 1,051명의 NSCLC 환자에서 얻은 조영증강 CT 데이터를 이용하여, 종양 관련 혈관과 정상 폐 혈관 모두에 초점을 맞추고 모델을 개발하고 훈련하였다. 면역치료를 받은 환자에서 종양 혈관과 정상 혈관의 특징 분포 간 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)에 기반하여 Vessel Risk Score(VRS)를 개발하였다. 외부 검증을 위해, 두 개의 독립된 기관에서 면역치료를 받은 321명의 환자에서 치료 전 CT 영상을 분석하였다(아주대학교병원: 218명, 인하대학교병원: 103명). 모든 영상은 방사선종양학과 전문의가 검토하였다. VRS는 환자 예후를 효과적으로 층화하였다. VRS Low 군(n=160)은 VRS High 군(n=161)과 비교하여 유의하게 더 긴 무진행생존기간(progression-free survival, PFS)을 보였다(mPFS: 4.9 vs 2.8개월, p=0.013). 다변량 분석에서 VRS는 PFS(HR=1.63, 95% CI=1.26–2.10, p<0.001) 및 OS(HR=1.60, 95% CI=1.18–2.17, p=0.003) 모두에 대해 PD-L1 발현과 함께 독립적인 예후 인자로 입증되었다. 특히 임상적 의사결정이 어려운 PD-L1 낮은 발현 환자(1–49%)에서 VRS는 치료 반응(CR, PR, SD)에 대한 AUROC 0.68(95% CI: 0.60–0.77), 지속적 임상적 유익(durable clinical benefit, DCB)에 대한 AUROC 0.70(95% CI: 0.60–0.78)로 우수한 예측 성능을 보인 반면, PD-L1은 0.5 미만의 예측력을 나타냈다. VRS는 PD-L1과 유의한 상관관계를 보이지 않았다(p=0.354), 이는 혈관 이상을 평가함에 있어 상보적 역할을 시사한다. VRS와 PD-L1 발현의 조합은 예후 층화를 향상시켰다. PD-L1 High/VRS Low 환자에서는 mPFS 7.2개월 및 mOS 23.9개월을 보였고, PD-L1 Low/VRS High 환자에서는 mPFS 2.3개월 및 mOS 9.8개월을 보여 현저한 예후 차이를 나타냈다. 본 CT 기반 혈관 구조 바이오마커는 NSCLC 환자에서 면역치료 반응을 예측하기 위한 효과적이고 비침습적인 방법을 제공한다. VRS는 특히 PD-L1 낮은 발현 환자의 치료 예후 예측에 유용하며, PD-L1 발현 데이터와 상보적으로 작용한다. 이러한 결과는 NSCLC 면역치료에서 종양 혈관 패턴의 중요성을 강조하며, 환자 선택을 개선하고 맞춤형 치료 전략 수립을 촉진할 잠재력이 있다. 참고문헌 형식: JunHyeong Park, Jaesung Heo, Jun Hyeok Lim, Woo Kyung Ryu, Jeong-Seon Ryu, Jeong-Seok Choi, Lucia Kim. AI-driven vascular structure analysis predicts immunotherapy response in non-small cell lung cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 7165.

, 혈청 기반 분석, 기존 ELISA 및 조직 면역조직화학법보다 우수하였다. 종합하면, 이러한 다중 수준 전략은 엑소좀 기반 진단에 대한 새로운 관점을 제공하며, 폐암 환자에서 면역치료 효능을 정밀하게 예측할 수 있게 한다.

배경: 본 연구는 한국 내 Female Breast and Genital Disease with Microbiome Biobank Network(FDMNet)에서의 바이오뱅크 활용 양상, 과제, 기회를 파악하고자 하였다. 연례 설문(2022-2024)을 통해 연구자 인식, 활용 양식, 접근 장벽, 연구 요구사항, 미생물군집 연구에 대한 관심을 평가하였다. 방법: FDMNet에 참여하는 5개 대학병원 소속 직원에게 온라인 설문지를 배포하였다. 3년간 155명의 응답자 데이터를 기술통계를 사용해 정량 데이터를 분석하였다. 정성적 피드백은 Uniform Manifold Approximation and Projection과 자연어처리를 이용해 사용자 과제에 대한 주제 군집을 파악하였다. 결과: 바이오뱅크 자원에 대한 참여율은 높은 편이었으나(응답자 76%), 특히 2024년에 전국적인 보건의료 위기 상황 가운데 참여율 감소와 기관 간 협력이 저하되는 양상이 관찰되었다. 활용의 주요 장벽은 복잡한 접근 절차(31.0%), 과정에 대한 지식 부족(23.9%), 기관윤리심의위원회(Institutional Review Board) 승인에 대한 우려(11.6%)였다. 주요 연구 관심은 유방 종양(12.3%)과 여성 생식기 종양(11.0%)이었으며, 가장 요청이 많은 시료는 혈액(24.5%)과 조직(23.9%)이었다. 대부분의 응답자(66.5%)는 미생물군집 연구에 관심이 있었으나 지식이 충분하지 않다고 보고하였다. 결론: 본 연구 결과는 바이오뱅크 활용의 기존 장벽을 극복하기 위해 접근 절차의 간소화, 연구자 교육의 개선, 임상 데이터 통합의 강화, 그리고 더 견고한 거버넌스 구조가 필요함을 시사한다. 이러한 통찰은 바이오뱅크 운영과 자원 배분에 대한 전략적 개선을 이끌어, 변화하는 연구 공동체의 요구에 더 잘 부응하는 데 도움이 될 수 있다.

고민감도 EV 기반 액체생검을 위한 임상적으로 실행 가능한 플랫폼으로서 SIS 센서.

면역관문억제제(Immune checkpoint inhibitors, ICI)는 진행성 비소세포폐암(non-small cell lung cancer, NSCLC)의 표준 치료로 자리 잡았다. ICI 치료 반응을 예측하기 위한 유일하게 승인된 바이오마커인 PD-L1 면역조직화학염색(impmunohistochemistry, IHC)은 특히 낮은 발현(1–49%) 환자에서 예측력이 제한적이다. NSCLC에서의 비정상적인 종양 혈관구조는 예후 불량과 상관되며, 약물 전달을 방해하고 면역세포 활성화를 억제함으로써 치료 효능을 저해한다. 본 연구에서는 조영증강 CT에서 종양 혈관 패턴을 포괄적으로 분석하여 면역치료 반응을 예측하는 AI 기반 바이오마커를 개발하였다. 우리는 1,051명의 NSCLC 환자에서 얻은 조영증강 CT 데이터를 이용하여, 종양 관련 혈관과 정상 폐 혈관 모두에 초점을 맞추고 모델을 개발하고 훈련하였다. 면역치료를 받은 환자에서 종양 혈관과 정상 혈관의 특징 분포 간 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)에 기반하여 Vessel Risk Score(VRS)를 개발하였다. 외부 검증을 위해, 두 개의 독립된 기관에서 면역치료를 받은 321명의 환자에서 치료 전 CT 영상을 분석하였다(아주대학교병원: 218명, 인하대학교병원: 103명). 모든 영상은 방사선종양학과 전문의가 검토하였다. VRS는 환자 예후를 효과적으로 층화하였다. VRS Low 군(n=160)은 VRS High 군(n=161)과 비교하여 유의하게 더 긴 무진행생존기간(progression-free survival, PFS)을 보였다(mPFS: 4.9 vs 2.8개월, p=0.013). 다변량 분석에서 VRS는 PFS(HR=1.63, 95% CI=1.26–2.10, p<0.001) 및 OS(HR=1.60, 95% CI=1.18–2.17, p=0.003) 모두에 대해 PD-L1 발현과 함께 독립적인 예후 인자로 입증되었다. 특히 임상적 의사결정이 어려운 PD-L1 낮은 발현 환자(1–49%)에서 VRS는 치료 반응(CR, PR, SD)에 대한 AUROC 0.68(95% CI: 0.60–0.77), 지속적 임상적 유익(durable clinical benefit, DCB)에 대한 AUROC 0.70(95% CI: 0.60–0.78)로 우수한 예측 성능을 보인 반면, PD-L1은 0.5 미만의 예측력을 나타냈다. VRS는 PD-L1과 유의한 상관관계를 보이지 않았다(p=0.354), 이는 혈관 이상을 평가함에 있어 상보적 역할을 시사한다. VRS와 PD-L1 발현의 조합은 예후 층화를 향상시켰다. PD-L1 High/VRS Low 환자에서는 mPFS 7.2개월 및 mOS 23.9개월을 보였고, PD-L1 Low/VRS High 환자에서는 mPFS 2.3개월 및 mOS 9.8개월을 보여 현저한 예후 차이를 나타냈다. 본 CT 기반 혈관 구조 바이오마커는 NSCLC 환자에서 면역치료 반응을 예측하기 위한 효과적이고 비침습적인 방법을 제공한다. VRS는 특히 PD-L1 낮은 발현 환자의 치료 예후 예측에 유용하며, PD-L1 발현 데이터와 상보적으로 작용한다. 이러한 결과는 NSCLC 면역치료에서 종양 혈관 패턴의 중요성을 강조하며, 환자 선택을 개선하고 맞춤형 치료 전략 수립을 촉진할 잠재력이 있다. 참고문헌 형식: JunHyeong Park, Jaesung Heo, Jun Hyeok Lim, Woo Kyung Ryu, Jeong-Seon Ryu, Jeong-Seok Choi, Lucia Kim. AI-driven vascular structure analysis predicts immunotherapy response in non-small cell lung cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 7165.