AI연구원에 따르면 엑사원 패스 2.0은 지난해 8월 선보인 1.0 모델보다 고품질 데이터를 학습해, 유전자 변이와 발현 형태는 물론 인체 세포·조직의 미세한 변화까지 정밀하게 분석하고 예측할 수 있다. 이를 통해 암 등의 조기 진단과 예후 예측, 신약 개발과 개인 맞춤형 치료 등에 활용할 수 있다는 설명이다.
특히 고해상도 병리 이미지를 조각(패치) 단위뿐 아니라 전체 슬라이드 이미지(WSI)로 학습하는 신기술을 적용해, 유전자 변이 예측 정확도를 세계 최고 수준인 78.4%까지 끌어올렸다. 통상 2주 이상 걸리는 유전자 검사 소요 시간도 1분 이내로 단축해 암 환자의 치료 골든타임을 확보하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. AI연구원은 이날 폐암, 대장암 등 특정 질병에 특화된 모델도 공개했다.
AI연구원은 엑사원 패스 2.0을 활용해 암을 정복하기 위해 바이오헬스케어 분야 권위자인 밴더빌트대학교 메디컬 센터의 황태현(사진) 교수와도 손을 잡았다. 황 교수는 미 정부가 주도하는 암 정복 계획인 ‘캔서 문샷(Cancer Moonshot)’의 위암 프로젝트를 이끄는 한국인 석학이다. 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(다중모드) 의료 AI 플랫폼을 개발할 예정이다.
나상현([email protected])