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SCOPE란

돌연변이와 암 위험​

  • 돌연변이는 자외선, 화학물질 등 요인으로 유전자가 변형될 때 발생
  • DNA 복구 시스템은 매우 효율적이며 돌연변이의 약 99%를 복구
  • 중요한 영역에서 복구되지 않은 돌연변이가 반복되면 암으로 이어질 수 있음
  • 흡연, 음주는 돌연변이 및 암 위험도를 높임
  • 암은 다른 장기로 전이될 수 있으며, 예: 폐암이 신장, 유방으로 확산
  • 암 유형은 100가지 이상이며 각각에 맞는 치료 접근 필요

암 경로​

  • 단일
  • 인산화 단백질 하나로 암 경로 활성화 가능
  • EGFR은 막 단백질로, 인산화되면 암 경로가 활성화됨
  • PIP2가 PIP3로 변환되면 PDK1이 활성화
  • PDK1은 AKT를 인산화해 전체 암 경로 파이프라인을 가동

암 형성 사례​

  • 유방 종양은 특정 경로를 통해 형성
  • 골수성 백혈병은 혈액세포 변화로 발생
  • 9번, 22번 염색체 간 전좌가 필라델피아 염색체 형성
  • BCR-ABL 유전자가 필라델피아 염색체로부터 생성
  • BCR-ABL 단백질은 티로신 키나아제로 작용해 인산화 유발
  • 표적 치료제는 BCR-ABL 단백질을 특이적으로 저해 가능
  • 키나아제 억제제가 BCR-ABL과 결합해 인산화 차단
  • 1996년 개발된 글리벡은 필라델피아 염색체를 표적

표적 암 치료​

  • HER2 단백질 표적화로 암 진행 억제
  • 캡슐라는 HER2와 결합해 암 치료에 관여
  • 항체-약물 접합체(ADC)는 특정 단백질에 결합해 독성 화학물질을 전달, 암세포 파괴
  • ADC는 면역요법보다 대세가 되는 중
  • 병리학자는 HER2 여부 등 암세포 특성을 관찰

면역요법 개요​

  • 면역요법은 인체 면역세포를 유도해 암세포 공격
  • 세포독성 T 세포가 암세포를 직접 살해
  • 세포독성 T 세포 활성화를 위한 논리 필요

면역 체크포인트와 약물​

  • 면역 체크포인트는 세포독성 T 세포를 차단해 암 성장 허용
  • 체크포인트에 결합하는 약물은 T 세포 활성화
  • Anti-CTLA 약물은 T 세포 활성화 가능
  • 종양 미세환경 바이오마커가 면역요법 연구 대상
  • Lunit SCOPE는 IO 약물 반응 예측 연구 진행

바이오마커 연구​

  • Lunit SCOPE는 약물 효능 판단용 바이오마커 탐색
  • UIC 요법은 단일 스칼라 값(WALDO?)으로 치료 결정
  • Scope IO는 세포, 조직 수준에서 바이오마커 관찰 이미지 제공
  • 각 점은 세포, 마스크는 암 영역 표시
  • 세포 식별, 분할로 바이오마커 분석
  • 1k×1k 패치에서 모든 세포 탐지
  • 조직 식별은 마스크로 암, 체세포 등 구분
  • 통계 분석으로 약물 효과 결정
  • 거대 정상세포(섬모 등) 오인으로 세포 식별 난제
  • 패치 단위 추론은 큰 출력 차 초래 가능
  • 세포
  • 유전체 바이오마커 연구(월도) 진행 중
  • 월도는 포스트형 이미지, 터치파이 피치 사용, 패치 추출, 처리

EGFR 돌연변이 예측​

  • EGFR 돌연변이 예측은 단일 특징 분류 과제
  • EGFR은 특정 암 유형에서 중요
  • 아스트라제네카가 슬라이드 기반 EGFR 돌연변이 예측 과제 수행

SCOPE 개발​

슬라이드 처리, 주석​

  • MDM 팀은 병원 슬라이드를 스캐너로 획득, 처리
  • 슬라이드에 주석 달아 데이터셋 생성
  • 스캔 작업 오류 잦아 재스캔 필요
  • 아티팩트 모델로 문제 슬라이드 판별
  • 슬라이드는 외부 SFTP → GCS → IDC 경로로 저장
  • 엑셀 파일로 슬라이드 출처, 암 원발 부위 추적, 등록 오류 야기
  • 수작업 입력 문제로 70% 미등록
  • 각 슬라이드는 전 슬라이드 영역 사용

슬라이드 염색, 해석​

  • 단일 슬라이드는 여러 번 염색 가능, 이미지 사용에 영향
  • IHC, H & E 등 염색법 차이로 해석 달라짐
  • 4 GB 초과 슬라이드는 등록 지연 실패 발생
  • IHC 염색으로 동일 슬라이드에서 상이 이미지 생성
  • 대조조직 슬라이드는 염색 강도 기준이나 추론 시 제거 필요
  • MDM 팀은 사진 촬영 방식으로 대조조직 제거
  • AI 자동화로 대조조직 제거 어려움
  • 첫 버전에서는 ROI 마스크 옵션 제외
  • 일부 슬라이드는 ROI 마스크 미제공, 이유 불명
  • TMA 슬라이드는 MDM이 박스 그려 처리
  • 회전용 클래스, 등급 수 결정
  • 문제 영역의 수동, 계산 선별
  • 수동 선별 시 병리학자가 문제 영역 지정
  • 과거 경험 기반 계산 방법 활용
  • 블루 그리드 내 암세포 적어 분포 문제
  • 학습 강화를 위해 암세포 많은 어두운 영역 가중치 증가 제안

주석 프로세스​

  • 주석은 AICP 백엔드 수행
  • AICP 백엔드 구조는 Scope DP 주석 관리자 포함
  • 큐 작업이 주석 파이프라인으로 전송
  • AutoSCOPE는 주석 데이터 처리 지원
  • 주석 기반 데이터셋으로 모델 학습
  • 모델은 주석과 일치하도록 학습
  • AI 주석은 직접 그리드 처리, 대개 반지도 학습 사용
  • 인간 주석자가 AI 결과 수정 가능

자동화, 그리드 주석​

  • 파이프라인
  • 자동 알고리즘으로 모델 생성, 데이터셋 생성
  • 각 구성 요소는 SCOPE 내 파이프라인 형성
  • 잘 연결된 AI 에이전트가 효율성 향상
  • 자동화 수준은 효율 실현 핵심
  • 그리드 주석은 주석 과정의 핵심 요소
  • 작업 세트 결과를 병합해 새 데이터셋 생성
  • 웹 구성 요소가 파이프라인 지원

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