베르티스가 자체 구축한 단백질 정량 분석용 라이브러리와 인공지능(AI) 기술을 활용해, 단백질 다중 바이오마커 유방암 검사 모델을 제시한 연구 성과를 공개했다.

베르티스 연구팀은 852종의 펩타이드와 이를 구성하는 452종의 단백질을 라이브러리화한 ‘펩퀀트 라이브러리(PepQuant libraryTM)’를 이용하여 9종의 단백질을 유방암 선별용 바이오마커로 제시하고, 자체 딥러닝 기술을 적용해 평균 AUC 0.9105의 정확도를 나타내는 유방암 조기 진단 검사 모델을 개발했다고 21일 밝혔다. 이는 베르티스가 개발해 상용화한 프로테오믹스 기반 유방암 조기진단 혈액검사인 ‘마스토체크(MASTOCHECK®)’의 AUC보다 개선된 결과다.

연구팀은 ‘펩퀀트 라이브러리(PepQuant libraryTM)’를 이용해 기존보다 시간 및 비용을 획기적으로 단축할 수 있는 바이오마커의 발굴 및 검증 플랫폼도 제시했다. 데이터풀을 활용해 발굴과 검증을 함께 수행하는 해당 방법은 기존 바이오마커 발굴법보다 소요 시간과 비용을 절약할 수 있으며, 실제 임상 환경에서 적용이 용이하다.

이번 연구 결과는 지난 6월 2일 국제 학술지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 게재됐다.

베르티스 바이오생산기술본부 김성수 상무는 “이번 연구 결과는 유방암 여부를 선별하는 데 있어 현재 상용화되고 있는 마스토체크보다 향상된 성능을 보이며, 본 라이브러리를 통해 유방암뿐만 아니라 다양한 질환에 대해 적용 가능 분석 플랫폼을 구축했다는 점에서 의미가 크다”며 “이번 연구 결과를 토대로 의료 현장에 개선된 진단 검사를 제공할 수 있도록 향후 연구 개발에도 최선을 다할 것”이라고 말했다.

베르티스 한승만 대표는 “단백질 정량분석 라이브러리와 AI 기술을 토대로 프로테오믹스 기반 동시 다중 검사 개발에 필요한 효율적인 바이오마커의 발굴 및 검증 체계를 구축한 만큼, 의료 현장에 혁신적인 검사를 도입시키는데 속도가 붙을 것으로 기대한다”고 말했다.