LG AI연구원이 차세대 정밀 의료 인공지능(AI) 모델인 '엑사원 패스 2.0'을 공개했다.
기존의 기술보다 유전자 검사 시간을 단축해 의료진이 빠르게 암 조직을 분석하고 표적 치료제를 찾을 수 있도록 기여할 전망이다.
LG AI연구원이 9일 공개한 엑사원 패스 2.0은 병리 조직 이미지에서 유전자 변이와 세포·조직의 미세한 변화를 정밀하게 분석해 암을 비롯한 각종 질병의 조기 진단과 예후 예측, 신약 개발, 개인 맞춤형 치료 등에 활용할 수 있는 AI 모델이다.
LG 관계자는 "앞서 공개한 1.0, 1.5 모델보다 학습 데이터의 품질을 높였다"고 설명했다.
특히 이번 모델은 고해상도 병리 조직 이미지와 유전자 정보를 학습하는 '멀티오믹스' 기술을 적용했다.
병리 조직 이미지는 환자의 조직 표본을 현미경으로 관찰하는 병리 진단 과정에서 촬영한 고해상도 디지털 방식의 전체 슬라이드 이미지다.
기존에는 수천 조각으로 잘라 분석해야 했던 병리 이미지를 전체 단위로 한꺼번에 분석할 수 있도록 해 AI가 놓치던 부분까지 정확히 파악할 수 있도록 개선했다.
이 기술로 유전자 변이 예측 정확도를 기존보다 대폭 끌어올려 세계 최고 수준인 78.4%까지 달성했다.
박용민 LG AI연구원 AI비즈니스팀 리더는 "엑사원 패스 2.0을 활용하면 기존 2주 이상의 유전자 검사 소요시간을 1분 이내로 단축해 암 환자의 치료 골든타임을 확보하는 데 도움을 받을 수 있다"며 "의사와 제약사가 엑사원 패스 2.0을 활용하면 빠른 시간 내에 암 환자의 조직 표본 병리 이미지를 분석해 어떤 유전자에서 변이가 발생했는지 빠르게 확인하고, 이에 맞는 표적 치료제를 식별할 수 있다"고 말했다.
이날 LG AI연구원은 폐암과 대장암 등 특정 질병에 특화된 모델도 함께 선보였다.
특화 모델은 불필요한 검사를 줄이고, 치료가 필요한 환자군을 조기에 선별하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.
또 향후 임상시험에서도 활용돼 환자의 치료 반응을 실시간으로 확인하고, 새로운 바이오마커(생체지표)를 발굴하는 데 기여할 것으로 보고 있다.
LG AI연구원은 미국 밴더빌트대학교 메디컬센터의 황태현 교수 연구팀과 손잡고, 멀티모달 의료 AI 플랫폼 개발에도 나섰다.
이는 여러 종류의 의료 데이터를 한꺼번에 분석하는 AI 시스템을 말한다.
두 기관은 연구실에서 기술을 개발한 후 이를 적용할 임상 현장을 찾는 기존 방식에서 벗어나 임상 현장에서 실제로 발생하는 문제를 해결하면서 AI 기술을 개발할 계획이다.
이를 위해 임상시험 중인 암 환자의 조직 표본, 병리 이미지, 치료 데이터 등을 활용해 질병 발생의 근본 원인을 식별하고, 질병 조기 진단을 위해 새로운 바이오마커와 타깃 발굴 등을 시도할 예정이다.
황 교수는 "우리의 목표는 단순히 새로운 AI 모델을 개발하는 것이 아니라 실제 의료 현장에서 의료진이 환자를 진료하고 치료하는 데 도움을 줄 수 있고, 활용할 수 있는 AI 플랫폼을 만드는 것"이라며 "우리가 개발하는 AI 플랫폼은 단순한 진단 도구가 아니라 신약 개발의 전 과정을 혁신하는 게임 체인저가 될 것"이라고 강조했다.
양측은 이번 프로젝트를 암에서 시작해, 이식 거부와 면역학, 당뇨병 등 연구 범위를 확대할 계획이다.
LG AI연구원은 오는 22일 'LG AI 토크콘서트 2025'에서 엑사원 패스 2.0을 소개할 예정이다.
박준이 기자 giver@asiae.co.kr
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