혈액 내 단백질을 측정하기 위한 전처리 과정이 진행되고 있다. /사진=베르티스
베르티스에 따르면 혈액에는 2만5000여개의 유전자가 만드는 10만개 이상의 단백질이 존재한다. 유방암에 걸리면 혈액 속 특정 단백질의 농도가 변하는데, 단백질 수가 너무 많아 질량분석기로 일일이 측정하기 어렵다.
베르티스가 이번에 발표한 연구 내용은 회사의 단백질 라이브러리가 실제 질환 진단에 어떻게, 얼마나 효율적으로 쓰이는지 확인한 것이다. 베르티스는 추가 분석을 통해 유방암과 직결되는 9종의 바이오마커 단백질을 선별하고, 이들 단백질이 유방암을 어느 정도의 정확도로 진단할 수 있는지 확인하기 위해 자체적으로 개발한 인공지능(딥러닝) 기술 기반의 알고리즘을 적용했다. 그 결과 0~2기 유방암에서 정확도를 나타내는 지표인 곡선하면적(AUC)이 0.9105를 기록해 앞서 상용화한 세계 최초의 단백체학 기반 유방암 조기진단 혈액검사인 '마스토체크'보다 개선된 결과를 보였다.
한승만 베르티스 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 도입시키는 데 속도가 붙을 것으로 기대한다"고 말했다.