バイオスペクテーターキム・ソンミン記者
[AACR 2026 초록]AIバイオマーカー「ルーニスコープ」適用研究結果合計6件公開..「AIバイオマーカー技術、可能性検証を超えて「臨床適用拡大」段階に」
医療人工知能（AI）企業ルネット（Lunit）は、4月17日から22日（現地時間）まで、米国サンディエゴで開かれる米国がん研究学会（AACR 2026）で、AIバイオマーカープラットフォーム「Lunit SCOPE」に関する研究成果6件を明らかにした。
ルネットは2019年から8年連続で参加し、ルーネットスコープ関連の研究結果を発表している。最近では、ロシュ・ジェネンテック（Genentech）、アストラジェネカ（AstraZeneca）などビッグ・パーマと共同研究を通じてAIバイオマーカーががん患者の治療反応を予測する可能性を示した。
今回の学会で新たに公開する内容で、ルネットはがん組織免疫組織染色（IHC）イメージにAIを適用した空間分析（spatial analysis）を通じて、二重抗体の新しい標的を発掘に活用する可能性を示す研究結果を発表する。
具体的には、ルネットは二重抗体開発のために680万件のIHCイメージ分析を通じて共発現しているタンパク質ペア19種を発掘した結果だ。要約によると、膀胱癌で最も多くのタンパク質対が同定され、例えば膀胱癌ではB7-H3とNT5EまたはJAG1、子宮頸がんではB7-H3とNT5Eが共発現した。また、甲状腺がんではCLDN3とROBO1が共同発現した。
ルネットは▲転移性乳がん臨床サンプルにおけるHER2低発現/超低発現(low/ultralow)定量分析のためのデジタル・AIアルゴリズム比較研究 ▲非小細胞肺がんにおけるc-MET発現と腫瘍微小環境(TME)間の関連性研究ツカチニブ（tucatinib）＋トラスツズマブ（trastuzumab）併用治療反応の予測 ▲AIを活用した非小細胞肺がんにおける腫瘍・基質内腫瘍浸潤リンパ球（iTIL、sTIL）定量評価、免疫抗がん剤治療反応との関連性分析 ▲AIベースのIHC分析を活用した肝がん患者予定だ。
ソ・ボムソク・ルーネット代表は「8年前初めてAACRに立った時は「AIががん治療に使用できるか」を証明しなければならなかったが、今では「AIバイオマーカーでどこまでできるか」と質問自体が変わった」とし、「AIバイオマーカーが実際の患者の治療決定に寄与するための重要なツールとして、言った。
一方、1907年に初めて設立された米国がん研究学会（AACR）は、がんに関する様々な研究成果を全世界に紹介する世界最大規模のがん関連医学学術団体で、約140カ国以上から6万1000人以上の会員を保有している。毎年学術大会を開催し、昨年のAACR 2025には85カ国で2万2000人以上が参加した。
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