웨비나: 암 치료와 관련한 빅 데이터 통찰력

면역 치료는 인체의 면역 체계가 종양 세포를 찾아서 제거하는 역할을 하게 합니다. 면역 항암 분야는 약물 승인이 증가하면서 급속도로 발전해 왔습니다. 이 분야에 대한 지속적인 관심이 막대한 미래의 기회로 이어질 것입니다. 지난 2월 21일, Huntsman Cancer Institute(유타 대학교), Genmab, 그리고 CAS의 전문가들이 면역 항암에서 빅 데이터 분석으로 얻을 수 있는 통찰력을 집중 조명하는 웨비나를 개최했습니다.

최신 기사에서 최근에 면역 항암 분야의 최신 개발 현황을 알아보거나 여기서 웨비나 녹화본을 시청하십시오.

웨비나 주요 내용

Kavita Iyer가 Content Collection™을 활용해 면역 항암 분야의 출판 데이터에 대한 자연어 처리(NLP) 중심 분석으로 얻은 통찰력을 소개하며 웨비나를 개시했습니다. NLP 기반 분석은 치료 표적 유형, 생체지표, 치료법, 암 등 8개의 주요 범주를 대상으로 이 분야에서 새롭게 등장하고 있는 300개가 넘는 개념을 파악하는 데 도움이 되었습니다. 이러한 새 개념은 이해하기 쉽게 시각적인 형식, 즉 CAS TrendScape® 맵을 사용해서 제시되었습니다. 이 맵은 더 많은 학술지 출판, 임상 시험, 약물 승인 등과 함께 이 분야가 빠른 성장세를 보이고 있다는 것을 보여주었습니다.

CAS Trendscape 다운로드

Huntsman의 데이터 사이언스 부문 선임 디렉터인 Aik Choon Tan 박사는 면역 항암의 생체지표와 관련한 빅 데이터 분석에 대한 자신의 경험을 공유하면서 논의를 이어갔습니다. 치료에 대한 환자 반응을 예측하는 데 있어 효과적인 생체지표의 필요성은 매우 명확합니다. Tan 박사는 최근 전이성 흑색종의 면역 관문 억제제에 대한 반응기와 비반응기 간 생체지표의 차이점을 자세히 기술한 연구 결과를 발표했습니다. 반응과 부작용 간 균형을 유지하는 일은 면역 관문 기반 치료에서 여전히 과제로 남아 있습니다. Tan 박사는 또한 clinicaltrial.gov 및 FAERS(FDA Adverse Event Reporting System)와 같은 공개 데이터베이스를 살펴보면서 면역 관문 억제제로 치료한 암과 관련하여 irAE(immune-related Adverse Event)에 대한 통찰력을 얻었다고 말했습니다.

Genmab의 데이터 사이언스 및 AI 부문 선임 부사장 겸 글로벌 책임자인 Hisham Hamadeh 박사는 데이터 공유, 데이터 프라이버시, 그리고 ‘FAIR’ 데이터의 개념이 갖는 중요성에 대해 언급했습니다. Hamadeh 박사는 통찰력을 극대화하기 위해 데이터의 본질과 취급(데이터 수집, 집계, 공유, 프라이버시 포함)에 대한 권고 사항을 제시했습니다. 끝으로, "인간에 의한 계산이 불가능한" 변수를 고려할 수 있는 비침습적 기술인 면역 관문 억제제에 대한 환자의 반응을 예측하는 데 필요한 AI 기반 컴퓨터 비전과 같은 첨단 기술에 대해 간략히 언급했습니다.

마무리 시간에 참석자들은 설명한 방법론을 개선할 수 있는 방안, 유사한 분석을 다른 분야에 적용할 수 있는 가능성, 데이터 프라이버시와 공유에 대한 질문 등 많은 질문을 했습니다. 결론적으로, 이 웨비나에서는 빅 데이터 분석을 사용해서 면역 항암 분야의 많은 새로운 주제 중 미래의 R&D 기회를 형성하는 데 도움이 될 만한 것들을 식별하는 방안을 집중 조명했습니다.

세부적인 Insights Article을 살펴보고, 면역 항암에 대해 논의하는 최근의 개요서를 다운로드해서 새로운 트렌드와 모호한 연결 관계에 대해 자세히 알아보고 이 분야의 동향을 파악해 보십시오. 웨비나 녹화본과 관련 슬라이드는 여기에서 확인하실 수 있습니다.