유전자 검사시간 2주에서 1분으로…LG 차세대 의료AI 모델 공개

[LG AI연구원 제공. 재판매 및 DB 금지]

 LG AI연구원은 9일 차세대 정밀 의료 인공지능(AI) 모델 '엑사원 패스(EXAONEPath) 2.0'을 공개했다.

이번 모델은 기존 1.0 모델보다 고품질 데이터를 학습하고 유전자 변이와 발현 형태, 인체 세포와 조직의 미세한 변화와 구조적 특징을 정밀하게 분석하고 예측할 수 있어 암 등 질병의 조기 진단과 예후 예측, 신약 개발 등에 활용할 수 있다.

환자 병리 진단 과정에서 촬영한 고해상도 이미지를 조각 단위뿐만 아니라 전체 슬라이드 이미지까지 학습하는 신기술을 적용해 유전자 변이 예측 정확도가 세계 최고 수준인 78.4%에 달한다고 LG AI연구원은 설명했다.

LG AI연구원은 폐암과 대장암 등 특정 질병 특화 모델도 공개했다.

박용민 LG AI연구원 AI 비즈니스팀 리더는 "엑사원 패스 2.0을 활용하면 기존 2주 이상의 유전자 검사 소요 시간을 1분 이내로 단축해 암 환자의 치료 골든타임을 확보하는 데 도움을 받을 수 있다"며 "신속하게 암 환자의 조직 표본 병리 이미지를 분석해 변이 발생 유전자를 확인하고 표적 치료제를 식별할 수 있을 것"이라고 말했다.

[LG AI연구원 제공. 재판매 및 DB 금지]

아울러 LG AI연구원은 바이오헬스케어 분야에서 미국 내 최상위 의료연구기관인 밴더빌트대학교 메디컬 센터의 황태현 교수 연구팀과 세계 최고 수준의 멀티모달(Multi-modal) 의료 AI 플랫폼을 개발하기 위해 협력한다고 밝혔다.

황 교수는 미 정부가 주도하는 암 정복 프로젝트인 캔서문샷(Cancer Moonshot)의 위암 프로젝트를 이끄는 한국인 석학으로, 밴더빌트대학교 메디컬 센터에서 AI와 분자 의학 융합 연구를 진행하는 분자 AI 이니셔티브(Molecular AI Initiative)를 창립했다.

LG AI연구원과 황태현 교수 연구팀은 임상 시험에 참여 중인 암 환자들의 실제 조직 표본과 병리 조직 이미지, 치료 과정의 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 정밀 의료 시대를 여는 멀티모달 의료 AI 플랫폼을 개발할 계획이다.

이를 위해 ▲ 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 등을 추진한다.

황 교수는 "우리의 목표는 단순히 새로운 AI 모델을 개발하는 것이 아니라 실제 의료 현장에서 의료진이 환자를 진료하고 치료하는 데 활용할 수 있는 AI 플랫폼을 만드는 것"이라며 "새로운 AI 플랫폼이 신약 개발의 전 과정을 혁신하는 게임 체인저가 될 것"이라고 말했다.

(끝)