"유전자 변이검사 2주→1분"…LG, 암 진단·항암제 개발 '신항로'

(서울=뉴스1) 박주평 기자 = LG(003550) AI 연구원이 기존 2주 이상 걸리던 유전자 변이 검사 시간을 1분 이내로 단축할 수 있는 정밀 의료 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 앞으로 암 진단과 항암제 개발에서 획기적인 진척이 있을 것으로 기대된다.

LG AI 연구원은 차세대 정밀 의료 인공지능(AI) 모델인 '엑사원 패스(EXAONE Path) 2.0'을 공개했다고 9일 밝혔다.

엑사원 패스 2.0은 병리 조직 이미지와 생명 현상을 이해하고 질병의 원인과 치료법 연구에 활용할 수 있는 유전 정보를 담은 DNA와 RNA 등 멀티오믹스 정보를 학습했다.

병리 조직 이미지는 환자의 조직 표본을 현미경으로 관찰하는 병리 진단 과정에서 촬영한 고해상도 디지털 방식의 전체 슬라이드 이미지(Whole Slide Image, WSI)다.

WSI는 방대한 양의 세포와 조직 구조 정보를 담고 있는 기가바이트(GB) 단위의 대용량 이미지다. 이를 분석하기 위해 큰 이미지를 수천 개의 조각으로 나누는 패치(Patch) 단위 분할 작업을 진행하는데, AI가 패치 단위 이미지로만 분석을 수행하면 특정 세포나 조직의 특징에만 집중해 예측 정확도가 떨어지는 특징 붕괴 현상이 발생할 수 있다.

LG AI 연구원은 엑사원 패스 2.0에 패치 단위부터 WSI까지 학습하는 신기술을 적용해 유전자 변이 예측 정확도를 세계 최고 수준인 78.4%까지 높였다.

엑사원 패스 2.0은 WSI와 멀티오믹스 정보가 쌍을 이룬 데이터 1만 장 이상을 학습해 값비싼 유전체 검사 없이 이미지 분석만으로 유전자 활성 여부를 예측할 수 있다.

박용민 LG AI 연구원 AI 비즈니스팀 리더는 "엑사원 패스 2.0을 활용하면 기존 2주 이상의 유전자 검사소요시간을 1분 이내로 단축해 암 환자의 치료 골든타임을 확보하는 데 도움이 된다"며 "의사와 제약사가 엑사원 패스 2.0으로 암 환자의 조직 표본 병리 이미지를 분석해 어떤 유전자에서 변이가 발생했는지 빠르게 확인하고, 이에 맞는 표적 치료제를 식별할 수 있다"고 말했다.

LG AI 연구원은 폐암과 대장암 등 특정 질병 특화 모델도 공개했다. 특화 모델은 불필요한 검사를 줄이고, 질병을 치료하는 표적 약물을 사용할 수 있는 환자군을 조기에 선별하는 데 도움을 줄 수 있다.

LG AI 연구원은 엑사원 패스 2.0이 임상 시험 영역에서 환자의 치료 반응을 실시간으로 확인하고, 질병 예측에 활용하는 생체 지표인 바이오마커를 새롭게 발굴하는 역할을 할 것으로 기대한다.

LG AI 연구원은 바이오헬스케어 분야에서 미국 내 최상위 의료연구기관인 밴더빌트대학교 메디컬 센터의 황태현 교수 연구팀과 세계 최고 수준의 멀티모달 의료 AI 플랫폼을 개발하기 위해 손을 잡았다.

LG AI 연구원과 황태현 교수 연구팀은 임상시험에 참여 중인 암 환자들의 실제 조직 표본과 병리 조직 이미지, 치료 과정에서 발생한 데이터를 기반으로 △질병 발생 근본 원인 식별 △질병 조기 진단 △새로운 바이오마커와 타깃 발굴 △환자 개인별 유전자 정보에 맞는 치료 전략 개발 △치료 효과 예측 기술 고도화 등으로 맞춤형 정밀 의료 시대를 열 계획이다.

황 교수는 "우리가 개발하는 AI 플랫폼은 단순한 진단 도구가 아니라 신약 개발의 전 과정을 혁신하는 게임 체인저가 될 것"이라고 강조했다.

황 교수는 미국 정부가 주도하는 암 정복 프로젝트인 캔서문샷의 위암 프로젝트를 이끄는 한국인 석학으로 밴더빌트대학교 메디컬 센터에서 인공지능과 분자 의학 융합 연구를 진행하는 분자 AI 이니셔티브를 창립했다.

LG AI 연구원과 황태현 교수 연구팀은 암 분야를 시작으로 향후 이식 거부와 면역학, 당뇨병 등으로 연구 범위를 확장할 계획이다.

LG AI 연구원은 오는 22일 'LG AI 토크콘서트 2025'에서 엑사원 패스 2.0을 소개할 예정이다.

jupy@news1.kr