한미약품 AI 항암 예측 정확도 95.2%…21개 세포주 검증 결과
대본
- 지민한미약품이 인공지능을 활용해 항암제의 약물 반응을 예측하는 모델을 개발했는데, 그 정확도가 95.2%에 달한다고 해요.
- 상현95.2%라니 수치만 보면 굉장히 높아 보이는데, 어떤 방식으로 이 정확도를 확인한 건가요?
- 지민한미약품의 자체 인공지능 플랫폼인 하프를 활용했는데요, 경쟁 약물인 종거티닙의 암세포주 데이터 890개를 학습시켜서 모델을 구축했어요.
- 상현학습 데이터가 꽤 많네요, 그럼 이 모델이 실제로 잘 작동하는지는 어떻게 검증했는지 궁금해요.
- 지민자체적으로 보유한 21개 암세포주를 대상으로 약물 반응을 확인한 뒤, 인공지능의 예측값과 실제 결과가 얼마나 일치하는지 비교했어요.
- 상현21개라는 숫자가 정확도에 미치는 영향이 클 것 같은데, 구체적인 계산 결과가 있나요?
- 지민맞아요, 단순 정답률로 보면 20개를 맞히고 1개를 틀린 수준이라, 판정 결과 하나가 바뀌면 정확도가 4.8%포인트나 변동할 수 있어요.
- 상현그렇군요, 그럼 이 모델을 실제 환자 데이터에도 적용해 본 결과가 나왔나요?
- 지민네, 암 유전체 지도에 등록된 1만 759개 환자 유래 샘플에 적용해 봤는데, 유방암의 23.2%, 위암의 16.5%가 약물에 민감하게 반응할 것으로 예측됐어요.
- 상현여기서 말하는 민감성 예측이 실제 환자의 종양이 줄어드는 결과와 동일하다고 볼 수 있을까요?
- 지민아니요, 이건 환자의 유전자 정보를 토대로 계산한 예측값일 뿐이라서, 실제 투여 시 나타나는 객관적 반응률과는 차이가 있어요.
- 상현결국 이 기술은 현재 전임상 단계에 있는 HM100714라는 후보물질의 연구 우선순위를 정하는 데 활용될 가능성이 있겠네요.
- 지민맞아요, 세포주 실험 결과를 바탕으로 추가 검증이 필요한 암종을 미리 선별하는 용도로 쓰일 수 있어요.
- 상현하지만 세포주에서 나타난 특성이 실제 환자에게도 똑같이 나타날지는 아직 확인되지 않은 부분이죠?
- 지민네, 세포주에서 학습한 특성이 실제 환자의 분자적 특성과 어떻게 연관되는지는 향후 임상 과정을 통해 검증해야 할 과제예요.
- 상현인공지능이 예측한 환자군이 실제 치료 반응과 얼마나 일치하는지가 이 모델의 진짜 가치를 결정하겠네요.
- 지민맞아요, 앞으로 임상 단계에서 예측의 정확성을 입증하는 것이 핵심이 될 것 같아요.
AI 진행자 상현·지민이 원문 기사를 바탕으로 나눈 대화입니다. 정확한 내용은 원문 기사를 확인하세요.