유전자 변이 예측 정확도 획기적으로 높여
| 스마트에프엔 = 이장혁 기자 | LG AI연구원이 9일 차세대 정밀 의료 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원 패스(EXAONE Path) 2.0’을 공개했다. 이번 모델은 병리 조직 이미지와 유전 정보를 통합 학습해 유전자 변이 예측 정확도를 획기적으로 높인 것이 특징이다.
‘엑사원 패스 2.0’은 기존 1.0, 1.5 버전 대비 고품질 데이터와 새로운 학습 기술을 적용했다. 병리조직을 고해상도 디지털 이미지로 변환한 전체 슬라이드 이미지(WSI)와 유전정보(DNA·RNA) 등 멀티오믹스 데이터를 함께 학습해 암 등 질병의 조기 진단, 예후 예측, 맞춤 치료, 신약 개발 등에 활용이 가능하다.
전체 슬라이드 이미지는 세포와 조직 구조 정보를 담은 GB 단위의 대용량 데이터로, 일반적으로 분석을 위해 수천 개의 패치 단위로 분할된다. 하지만 기존 AI는 이 패치 분석 과정에서 특정 정보에만 집중해 전체 특징을 놓치는 ‘특징 붕괴’ 문제가 있었다. LG AI연구원은 패치 단위부터 전체 이미지까지 통합 학습하는 기술을 적용해 유전자 변이 예측 정확도를 78.4%까지 향상시켰다.
‘엑사원 패스 2.0’은 1만 장 이상의 병리 이미지와 멀티오믹스 쌍 데이터를 학습해 유전체 검사 없이도 유전자 활성 여부 예측이 가능하다. 이를 통해 유전자 검사 소요 시간을 기존 2주에서 1분 이내로 단축할 수 있어 암 환자의 치료 골든타임 확보에 기여할 수 있다.
폐암, 대장암 등 질병 특화 모델도 함께 공개됐다. 이들 모델은 불필요한 검사 최소화와 조기 선별에 유용하며, 향후 바이오마커 발굴과 치료 반응 실시간 확인에도 활용될 수 있다.
LG AI연구원은 미국 밴더빌트대 메디컬센터 황태현 교수 연구팀과 손잡고 세계 최고 수준의 멀티모달 의료 AI 플랫폼 개발에 착수했다. 기술 개발을 임상 현장 중심으로 전환한 전략으로, 실제 환자의 병리 이미지와 유전체 데이터를 활용해 질병 원인 분석, 바이오마커 발굴, 치료 전략 제안, 신약 개발까지 포괄하는 플랫폼을 구축할 계획이다.
황 교수는 미국 정부가 주도하는 암 정복 프로젝트 ‘캔서문샷(Cancer Moonshot)’의 위암 프로젝트 책임자로, 분자 AI 이니셔티브 창립을 주도한 인물이다. LG AI연구원과 함께 정밀 의료 AI가 진료·신약개발을 혁신할 수 있는 ‘게임 체인저’로 자리매김하도록 연구 범위를 면역학, 이식 거부, 당뇨병 등으로 확장할 계획이다.
구광모 LG 회장이 AI와 바이오를 고객의 삶을 변화시킬 미래 기술로 강조하고 있는 가운데, LG는 AI와 바이오 융합 분야에서 성과를 내기 위해 박차를 가하고 있다.
LG AI연구원은 미국 잭슨랩(The Jackson Laboratory: JAX)과 알츠하이머 인자 발굴 및 신약 개발을 추진하고, 백민경 서울대 교수 연구팀과는 차세대 단백질 구조 예측 AI를 개발하는 등 전 세계 제약·바이오 기업들과도 신약 개발 AI 협업 논의를 활발히 이어가고 있다.