최근 진행성 담도암 환자에서 항 PD-1/L1 면역관문억제제와 세포독성 화학요법의 병합 치료가 효과를 보였으나 아직 그 바이오마커는 확립되지 않았음. 환자에 대한 치료방법의 선택지가 늘어나는 것 만큼 중요한 것은 이 치료제가 적용될 환자군을 예측할 수 있는 신뢰성 있는 바이오마커를 발굴하는 것임.
종양 침윤 림프구는 종양 미세환경에서 면역 반응을 직접적으로 반영하는 중요한 요소로, 면역관문억제제의 치료 효과를 예측하는 데 있어 유망한 바이오마커로 주목받고 있음. 서울아산병원에서는 항 PD-1으로 치료받은 진행성 담도암 환자의 수술 및 생검 검체에서 종양 침윤 림프구를 평가함. 전통적인 광학현미경적 병리 진단의 한계를 극복하고자, 디지털 병리학의 발전된 기술인 인공지능 기반 면역 표현형(AI-IP) 분석을 사용하여 종양 침윤 림프구 공간 분석을 활용하였음.
2차 이상 치료제로 항 PD-1 치료를 받은 진행성 BTC 환자 339명의 치료 전 H&E 슬라이드 이미지를 AI-IP 분석과 항 PD-1의 효능 결과 간의 상관관계 분석에 활용하였음. 또한, TCGA의 담도암 코호트 데이터와 이미지를 추가로 분석하여 담도암에서 다양한 AI-IP의 전사체 및 돌연변이 특성을 평가하였음.
이를 분석하여 inflammed, immune-excluded, immune-desert 면역형을 분류하였고, 그 결과 염증성 면역형 그룹이 비염증성 그룹에 비해 전반적인 반응률, 무진행 생존율, 그리고 전체 생존율에서 유의미하게 더 높은 결과를 보임. 디지털 병리학을 활용한 인공지능 기반 분석은 전통적인 병리학적 평가의 정확성을 높이고, 담도암 환자에서 면역관문억제제 치료 반응을 예측할 수 있는 잠재적 바이오마커로서의 가능성을 제시함.