회사 측은 “연구 결과 머신러닝 알고리즘을 활용한 CTC 식별방법론은 높은 정확도와 일반화된 성능을 보여 이번 연구에서 검증된 방식이 CTC의 분리 및 분석에 효과적인 방법이 될 수 있음을 증명했다”며 “임상현장에서 더욱 정확하고 유용한 데이터를 제공할 수 있는 가능성이 확인됐다”고 설명했다.
싸이토젠의 기술이 진단 서비스에 적용될 경우 진단법의 정확성을 고도화 시킬 수 있을 것이라는 것이 회사 측 설명이다. 환자의 신체에 부담을 최소화하는 액체생검의 장점에 더해 정확한 결과로 조직생검이 가지는 한계를 극복함으로써 진단 시장에서 액체생검의 확장 가능성을 높일 수 있기 때문이다.
싸이토젠 관계자는 “시장에서 정밀의학의 중요성이 대두되는 만큼 AACR에서도 머신러닝 등 인공지능을 진단에 활용하는 방식에 관해 많은 관심을 보였다”며 “이번 연구 결과를 향후 CTC 기반의 진단법을 상용화하는데 활용하여 진단서비스 고도화에 힘쓸 것”이라고 덧붙였다.
해당 연구결과에 대한 초록은 현재 AACR 홈페이지에서 확인할 수 있으며 연구결과는 미국암학회에서 게재됐다.