LG AI연구원은 차세대 정밀 의료 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원 패스(EXAONE Path) 2.0’을 공개했다고 9일 밝혔다.
지난해 8월 1.0 버전을 선보인 뒤 1년여만의 업그레이드이다. 지난달에는 미국 시카고에서 열린 종양학 학술 행사 'ASCO 2025'에서 1.5 모델을 공개한 바 있다.
이번에 공개한 엑사원 패스 2.0은 전체 슬라이드 이미지(WSI)와 멀티오믹스 정보가 쌍을 이룬 데이터 1만장 이상을 학습, 값비싼 유전체 검사 없이 이미지 분석만으로 유전자 활성 여부를 예측할 수 있다.
병리 조직 이미지를 통해 유전자 변이와 발현 형태, 인체 세포와 조직의 미세한 변화와 구조적 특징을 정밀하게 분석하고 예측할 수 있다는 설명이다. 암 등 질병의 조기 진단과 예후 예측, 신약 개발과 개인화된 맞춤 치료 등에 활용이 가능하다고 덧붙였다.
병리 조직 이미지란 환자의 조직 표본을 현미경으로 관찰하는 병리 진단 과정에서 촬영한 고해상도 디지털 방식의 전체 슬라이드 이미지(WSI)를 의미한다. 이를 이해할 수 있도록, 질병의 원인과 치료법 연구에 활용할 수 있는 유전 정보를 담은 DNA와 RNA 등 멀티오믹스(Multiomics) 정보를 학습했다.
특히, 전체 슬라이드 이미지(WSI)는 방대한 양의 세포와 조직 구조 정보를 담고 있는 기가바이트(GB) 단위의 대용량 이미지라는 설명이다. 이를 분석하기 위해 큰 이미지를 수천 개 조각으로 나누는 패치(Patch) 단위 분할 작업을 진행한다고 전했다.
AI가 패치 단위 이미지로만 분석을 수행할 때는 특정 세포나 조직에 대한 특징만을 집중해 예측 정확도가 떨어지는 특징 붕괴 현상이 발생할 가능성이 높기 때문에, 전체 슬라이드 이미지(WSI)까지 학습하는 신기술을 적용한 것이다.
이를 통해 유전자 변이 예측 정확도를 세계 최고 수준(SOTA)인 78.4%까지 높였다고 전했다.
폐암과 대장암 등 특정 질병 특화 모델도 추가 공개했다. 특화 모델은 불필요한 검사를 줄이고, 질병을 치료하는 표적 약물을 사용할 수 있는 환자군을 조기 선별하는 데 도움을 줄 수 있다고 전했다.
바이오헬스케어 분야에서 미국 내 최상위 의료연구기관인 밴더빌트대학교 메디컬 센터의 황태현 교수 연구팀과도 협력한다. 세계 최고 수준의 멀티모달 의료 AI 플랫폼을 개발하기 위한 협력이다.
LG AI연구원과 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 기술을 고도할 계획이다.
이후로는 이식 거부와 면역학, 당뇨병 등으로 연구 범위를 확장할 계획이다.
한편, LG AI연구원은 오는 22일 ‘LG AI 토크콘서트 2025’에서 엑사원 패스 2.0을 소개할 예정이다.
박용민 LG AI연구원 AI 비즈니스팀 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”라고 말했다.
또 “의사와 제약사가 엑사원 패스 2.0을 활용하면 빠른 시간 내에 암 환자의 조직 표본 병리 이미지를 분석해 어떤 유전자에서 변이가 발생했는지 빠르게 확인, 이에 맞는 표적 치료제를 식별할 수 있다”라고 덧붙였다.
장세민 기자 semim99@aitimes.com
