이데일리

에이비온, 딥바이오와 AI 동반진단·임상개발 맞손
5일 서울 구로 에이비온 본사에서 최준영 에이비온 부사장(좌)과 김선우 딥바이오 대표가 MOU를 체결하고 있다. (제공=에이비온·딥바이오)[이데일리 김지완 기자] 에이비온(203400)은 인공지능(AI) 기반 디지털 병리 전문기업 딥바이오와 업무협약(MOU)을 체결했다고 5일 밝혔다. 협약을 통해 AI 기술을 암 진단 서비스 및 암 치료제 개발을 위한 임상에 활용할 계획이다.에이비온은 바바메킵(ABN401) 등 자사 파이프라인의 임상 데이터를 공유하고 체외진단과 동반진단 서비스를 개발하는데 협력한다. 딥바이오는 AI 기반의 ‘간세포성장인자 수용체(c-MET) 면역조직화학(IHC) 판독서비스’를 에이비온 신약 개발 및 임상에 적용할 예정이다. 양사는 2020년부터 본 협업을 위한 논의를 이어 왔으며 에이비온이 병용임상에 착수하면서 이를 공식화했다.최준영 에이비온 부사장은 “우선 바바메킵과 레이저티닙의 병용임상에 딥바이오의 AI 기반 IHC 판독기술을 접목할 것”이라며 “이를 통해 신약 파이프라인 경쟁력이 높아질 것으로 기대한다”고 말했다.김선우 딥바이오 대표는 “신약 개발 임상은 신약에 적합도가 높은 환자군을 명확하게 식별하는 것이 핵심 과제”라며 “이번 업무협약을 통해 당사의 딥씨디엑스 솔루션이 환자 등록 및 환자 선별 과정을 개선함으로써 에이비온의 향후 신약 개발에 기여할 수 있길 바란다”고 전했다.에이비온은 연내 첫 환자 등록을 목표로 바바메킵과 레이저티닙의 병용임상을 진행 중이다. 지난달 20일(현지시간) 미국 식품의약국(FDA)이 레이저티닙과 리브리반트 병용요법을 승인함에 따라 수혜가 기대된다고 발표했다.에이비온은 암 진단 정확도 향상을 통한 신약 임상개발 성공률 제고 및 파이프라인 가치 증대를 위해 기술력 높은 진단 기업들과 협업을 이어갈 방침이다. 다양한 적응증을 대상으로 AI 접목을 확대하고 각 치료제 임상에 속도를 낸다는 전략이다.한편, 딥바이오는 세계 최초의 AI 기반 전립선암 중증도 분류 소프트웨어를 개발한 회사로 디지털 병리학 분야에서 상위 10를 기록하고 있다. 대표 솔루션인 전립선암 분석 AI ‘딥디엑스 프로스테이트’는 유럽 인증(CE-IVD)을 취득했다. AI 역량을 기반으로 동반진단 서비스 개발에 집중하고, 제약사 신약개발 파이프라인의 정밀도와 효과를 고도화하도록 맞춤형 솔루션을 제공 중이다.

2024.09.05 I 김지완 기자

에이비온, 딥바이오와 AI 동반진단 및 임상개발 MOU
[이데일리 이정현 기자] 에이비온(203400)은 인공지능(AI) 기반 디지털 병리 전문기업 딥바이오와 업무협약(MOU)을 체결했다고 5일 밝혔다. 협약을 통해 AI 기술을 암 진단 서비스 및 암 치료제 개발을 위한 임상에 활용할 계획이다.이번 MOU를 통해 에이비온은 바바메킵(ABN401) 등 자사 파이프라인의 임상 데이터를 공유하고 체외진단과 동반진단 서비스를 개발하는데 협력한다. 딥바이오는 AI 기반의 ‘간세포성장인자 수용체(c-MET) 면역조직화학(IHC) 판독서비스’를 에이비온 신약 개발 및 임상에 적용할 예정이다. 양사는 2020년부터 본 협업을 위한 논의를 이어 왔으며 에이비온이 병용임상에 착수하면서 이를 공식화했다.최준영 에이비온 부사장은 “우선 바바메킵과 레이저티닙의 병용임상에 딥바이오의 AI 기반 IHC 판독기술을 접목할 것”이라며 “이를 통해 신약 파이프라인 경쟁력이 높아질 것으로 기대한다”고 말했다.김선우 딥바이오 대표는 “신약 개발 임상은 신약에 적합도가 높은 환자군을 명확하게 식별하는 것이 핵심 과제”라며 “이번 업무협약을 통해 당사의 딥씨디엑스 솔루션이 환자 등록 및 환자 선별 과정을 개선함으로써 에이비온의 향후 신약 개발에 기여할 수 있길 바란다”고 전했다.에이비온은 연내 첫 환자 등록을 목표로 바바메킵과 레이저티닙의 병용임상을 진행 중이다. 지난 20일(현지시간) 미국 식품의약국(FDA)이 레이저티닙과 리브리반트 병용요법을 승인함에 따라 수혜가 기대된다고 발표했다.에이비온은 암 진단 정확도 향상을 통한 신약 임상개발 성공률 제고 및 파이프라인 가치 증대를 위해 기술력 높은 진단 기업들과 협업을 이어갈 방침이다. 다양한 적응증을 대상으로 AI 접목을 확대하고 각 치료제 임상에 속도를 낸다는 전략이다.한편 딥바이오는 세계 최초의 AI 기반 전립선암 중증도 분류 소프트웨어를 개발한 회사로 디지털 병리학 분야에서 상위 10를 기록하고 있다. 대표 솔루션인 전립선암 분석 AI ‘딥디엑스 프로스테이트’는 유럽 인증(CE-IVD)을 취득했다. AI 역량을 기반으로 동반진단 서비스 개발에 집중하고, 제약사 신약개발 파이프라인의 정밀도와 효과를 고도화하도록 맞춤형 솔루션을 제공 중이다.

2024.09.05 I 이정현 기자

‘현미경의 진화’ 암세포만 ‘콕’ 집어 절제 가능해진다
[이데일리 강민구 기자] “이 프로브(제어장치)를 본체에 연결하면 의료진이 필요한 부위에 대고 영상으로 확인할 수 있습니다.”지난 3일 브이픽스메디칼 대전 본사에서 만난 황경민 대표는 자체 개발한 의료기기를 보여주며 이같이 설명했다. 마치 펜처럼 생긴 장치를 데스크톱처럼 생긴 본체에 연결하면 주사기를 몸에 꽂아 주사하거나 외과적 수술을 하지 않고 실시간으로 뇌종양, 뇌혈관과 미세구조를 영상으로 쉽게 확인할 수 있었다. 같은 날 토모큐브 대전 본사에서 박용근 CTO(KAIST 물리학과 교수)가 보여준 영상에서는 세포들이 영상으로 움직이는 모습이 선명하게 확인됐다.성인이라면 누구나 한 번쯤 학창 시절에 이용해 본 현미경이 빠르게 발전하고 있다. 이전 현미경이 시료를 단순히 확대해서 보던 것이었다면 최근에는 인공지능(AI), 광학(레이저, 빛) 기술이 접목돼 비침습적(피부를 관통하지 않는) 방식으로 질병 치료나 신약 개발, 반도체 공정서 결함 확인 등에 쓰는 방식으로 발전을 거듭하고 있다.국산 의료기기 ‘시셀인비보’.(자료=브이픽스메디칼)팬처럼 생긴 프로브를 신체에 대고 영상을 획득할 수 있다.(자료=브이픽스메디칼)◇필요한 암 부위만 확인해 절제하는 시대로암 수술용 디지털 생검 의료기기 전문기업 브이픽스메디칼은 지난달 21일 미국식품의약국(FDA)으로부터 자체 개발한 의료기기 ‘시셀인비보(cCeLL-In vivo)’에 대한 승인을 받았다. 시료의 초점과 일치하는 빛만 쓰는 방식인 공초점 현미경 기술을 적용해 기존에는 책상 크기 만큼 컸던 현미경을 데스크톱 정도 크기의 초소형으로 만들고, 이동성을 높였다. 특히 머리카락 두께의 15분의 1수준으로 작은 크기의 세포도 확인할 수 있게 해상도를 높여 뇌종양 치료 등에 쓸 수 있도록 했다.예전에 암 수술은 암세포를 제거하기 위해 환자가 정상 장기까지 다 절제해야 하는 리스크를 감당해야 했다. 최근에는 환자 보호를 위해 최소 절제를 추구하지만, 정확한 암세포 판독을 위해 수술 과정에서 환자의 조직을 떼어내 병리과로 보내 확인하는 과정을 20~30분간 거쳐야 했다. 그럼에도 정확도는 80% 수준이었다. 이같은 절차는 수술을 하는 의료진은 물론 신경세포 영향 등을 우려하는 환자에게 부담을 주면서도 악성도를 정확히 판단할 수 없는 단점이 있었다. 브이픽스메디칼은 이를 보완하기 위해 의료계에서 안전성을 입증받은 인도시아닌그린(ICG) 염료를 몸속에 주입한 뒤, 장비를 이용해 레이저를 몸에 투과시켜 뇌종양과 뇌혈관 미세구조를 시각화할 수 있게 했다. 한국과학기술원(KAIST) 출신 황경민 대표는 “암환자들은 암세포도 정확하게 확인해 수술을 받아야 하고, 악성화 정도에 따라 절제 또는 약물 치료를 선택할 권리가 있어야 한다”며 “환자가 현미경이 있는 곳으로 갈 수 없기 때문에 현미경을 환자에게 갖다 대는 개념을 적용했다”고 설명했다.이번에 개발된 의료기기를 응용하면 기기 형태 등을 맞춤형으로 변환시켜 다양한 종류의 암에 적용할 수 있다는 게 황 대표의 설명이다. 그는 “다양한 종류의 암에 이미 적용할 수 있는 기술을 확보했다”며 “승인받은 기기를 중심으로 의료기기 최대 시장인 미국에 진출하고, 향후 뇌종양 분야를 넘어 다양한 암종에 적용할 수 있는 제품으로 확대할 계획”이라고 말했다.◇韓 현미경 기술에 네이처 주목…홀로토모그래피 영역 확장최근 동물실험의 단계적 폐지로 인공장기(오가노이드)를 이용한 약물 유효성 평가가 의무화된 가운데 현미경은 또 다른 진화를 거듭하고 있다. 세포와 조직 뿐 아니라 인공장기(오가노이드)의 3차원 영상을 측정하고 정밀하게 분석하는 기술이 발전하는 추세다. 홀로토모그래피 기술 사업화를 하는 토모큐브는 세포를 염색하거나 표지와 같은 화학·유전적 처리 없이 세포와 조직의 3차원 영상을 단 몇 초 만에 관찰하는 기술을 상용화해 올해 4분기 상장을 앞두고 있다.홀로토모그래피는 토모큐브 연구진이 발전시켜 최근 국제학술지 네이처 인덱스에서도 기술 현황과 활용분야를 정리해 소개한 신개념 현미경 기술이다. 기존 엑스레이 CT와 물리적인 원리는 같지만 X선을 이용해 사람 몸속을 보는 CT와는 달리 빛을 이용해 세포와 조직의 내부를 고해상도로 관찰하는 게 핵심이다.국제학술지 네이처는 네이처리뷰와 네이처인덱스를 통해 홀로토모그래피 기술에 대해 주목하고 있다.(자료=토모큐브)특히 전처리 과정이 없기 때문에 이전에는 불가능했던 바이오 연구와 산업의 다양한 측정과 분석 한계를 극복할 수 있다. 100나노미터(1나노미터=10억분의 1미터) 수준으로 초미세 환경을 들여다 볼 수 있을 정도로 하드웨어 기술도 정점을 향해 가고 있다. 최근에는 세포 속 미세한 영역 구분, 약물 효과 확인 등을 위해 AI 기술도 확대해 적용하고 있다. 실제 염색하지 않고서 마치 염색한 것처럼 AI가 색깔도 칠해줘 영역을 쉽게 구분할 수 있다.박용근 CTO는 “일반인들에게도 친숙한 CT는 사실 엄청난 기술의 집합체로 여러 장의 X레이를 찍은 뒤 컴퓨터로 합성하는 과정을 거쳐 만든 영상을 이용한다”며 “홀로토모그래피는 이와 유사한 원리지만 X선이 아닌 빛을 이용한다는 점에서 차이가 있다”고 설명했다. 그는 “홀로토모그래피는 동물 실험을 대체하기 위해 인공장기가 화두인 가운데 세포, 조직, 장기 등을 모두 촬영해 독성 여부도 확인할 수 있다”며 “현재 하드웨어기술은 정점에 이른 상태로, 앞으로 바이오뿐만 아니라 반도체 등 다양한 산업에 응용할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.홀로토모그래피를 이용한 세포 측정 결과 예시.(자료=KAIST)

2024.09.05 I 강민구 기자

[인사] 연세대학교의료원
[이데일리 이순용 기자] ◇ 의료원(행정부서)▲의과학연구처장 김창오 ▲의과학연구처 연구지원부처장 이용호 ▲의과학연구처 기술사업화센터소장 박창욱 ▲의과학연구처 강남부처장 강신애 ▲의과학연구처 치과대학부처장 한상선 ▲의과학연구처 간호대학부처장 장연수 ▲의과학연구처 용인부처장 박진영 ▲대외협력처 미디어홍보센터 소장 김진아 ▲대외협력처 발전기금사무국장 이상철 ▲대외협력처 발전기금사무국 강남부국장 윤영훈 ▲제중원보건개발원장 박용범 ▲제중원보건개발원 의료선교센터 소장 박진용 ▲디지털헬스실장 임준석 ▲디지털헬스실 디지털헬스전략센터소장 이형진 ▲디지털헬스실 정보서비스센터소장 금웅섭 ▲디지털헬스실 정보보안센터소장 김지훈 ▲송도세브란스병원 건립추진본부 부본부장 정재호 ▲송도세브란스병원 건립추진본부 바이오클러스터추진단 단장 정재호 ▲중장기사업본부장 김학선 ▲중장기사업본부 해외사업단 단장 정문재 ▲강남세브란스병원 새병원추진본부 추진전략실 실장 박민찬 ▲강남세브란스병원 새병원추진본부 추진전략실 부실장 구교철◇ 의과대학▲교무부학장 정영철 ▲교육부학장 임범진 ▲학생부학장 최용선 ▲연구부학장 복진웅 ▲강남부학장 이현웅 ▲용인부학장 박진영 ▲교무부장 배형원 ▲의예과부장 윤진숙 ▲교육부장 김혜원 ▲학생부장 정선재 ▲연구정책개발부장 지헌영 ▲임상연구지원부장 이충근 ▲강남1부장 최웅락 ▲강남2부장 김준원 ▲용인부장 정석종 ▲인문사회의학교실 주임교수 정영철 ▲의생명시스템정보학교실 주임교수 정인경 ▲내과학교실 주임교수 이용찬 ▲외과학교실 주임교수 정준 ▲신경외과학교실 주임교수 장종희 ▲정형외과학교실 주임교수 석경수 ▲영상의학교실 주임교수 김동준 ▲진단검사의학교실 주임교수 송재우 ▲핵의학교실 주임교수 강원준 ▲연세의생명연구원장 신전수 ▲연세의생명연구원 부원장 손명현 ▲연세의생명연구원 강남부원장 오주영 ▲연세의생명연구원 융복합의료기술센터 소장 김현창 ▲의학실기교육원장 임범진 ▲의학실기교육원 임상실기교육센터장 정현수 ▲의학실기교육원 수술해부교육센터장 문인석 ▲연세동곡의학교육원 교육개발센터장 김영삼 ▲혈관대사연구소장 이경열 ▲의학사연구소장 여인석 ▲신장질환연구소장 한승혁 ▲산업보건연구소장 원종욱 ▲기도점액연구소장 김창훈 ▲대사-치매연구소장 김어수 ▲중입자암치료연구소장 금웅섭◇ 치과대학▲교무부학장 차정열 ▲학생부학장 최성환 ▲연구부학장 정한성 ▲교육부학장 김지환 ▲치의예과부장 김준혁 ▲보존과학교실 주임교수 신유석 ▲보철과학교실 주임교수 박영범 ▲구강악안면외과학교실 주임교수 남웅 ▲교정과학교실 주임교수 정주령 ▲소아치과학교실 주임교수 송제선 ▲구강내과학교실 주임교수 김성택 ▲치주과학교실 주임교수 이중석 ▲영상치의학교실 주임교수 한상선 ▲구강생물학교실 주임교수 허경석 ▲치과생체재료공학교실 주임교수 권재성 ▲예방치과학교실 주임교수 김백일 ▲통합치의학과장 박원서 ▲구강과학연구소장 정한성 ▲두개안면기형연구소장 유형석◇ 간호대학▲교무부학장 이경희 ▲학생부학장 김희정 ▲연구부학장 장연수 ▲간호학과장 이경희 ▲김모임간호학연구소장 조은희◇ 간호대학원▲교학부원장 김상희 ▲임상간호전공지도교수 최지연 ▲종양간호전공지도교수 김수 ▲노인간호전공지도교수 이주희 ▲간호관리와교육전공지도교수 이태화 ▲아동간호전공지도교수 이혜정 ◇ 보건대학원▲교학부원장 박소희 ▲글로벌보건학과 주임교수 한휘종 ▲건강증진경영학과 주임교수 김태현 ▲글로벌보건학과 글로벌보건안보 전공지도교수 한휘종 ▲글로벌보건학과 감염병대응 전공지도교수 강선주◇ 세브란스병원▲진료혁신센터 2부센터장 한현호 ▲진료부실장 최윤락 ▲내과부장 이용찬 ▲유방외과장 박세호 ▲신경외과장 장종희 ▲영상의학과장 김동준 ▲핵의학과장 강원준 ▲국제진료소 부소장 박찬신 ▲중환자실장 김정민 ▲응급진료센터 차장(소아구역) 윤서희 ▲가정간호사업소장 이지원▲방사선안전관리실장 강원준 ▲뇌신경센터 소장 손영호 ▲수면건강센터 소장 주민경 ▲관절스포츠재활센터 소장 최윤락 ▲혈관·동정맥루센터 소장 허규하 ▲뇌하수체종양전문클리닉 팀장 김의현 ▲임상시험센터 소장 김진석 ▲의료기술품질평가센터장 성학준 ▲수혈관리실장 김신영 ▲혈액원장 김신영 ▲세브란스헬스체크업의원 부원장 정혜원 ▲방사선 안전관리의사 강원준 ▲진단검사의학과장 송재우◇ 강남세브란스병원▲진료부원장 이영목 ▲연구부원장 임재열 ▲기획관리실장 김영석 ▲기획관리실 기획부실장 김경현 ▲기획관리실 의료정보부실장 김성준 ▲홍보실장 김민 ▲적정진료관리(QI)실장 장철호▲적정진료관리부실장 안성귀 ▲내과부장 홍범기 ▲호흡기내과장 조재화 ▲종양내과장 정희철▲혈액내과장 김유리 ▲감염내과장 한상훈 ▲류마티스내과장 박민찬 ▲통합내과장 조재희 ▲외과부장 정준 ▲위장관외과장 권인규 ▲대장항문외과장 강정현 ▲간담췌외과장 임진홍 ▲유방외과장 안성귀 ▲갑상선내분비외과장 이용상 ▲이식중환자외상외과장 주만기 ▲소아외과장 안수민 ▲일반외과장 임진홍 ▲신경과장 이경열 ▲정신건강의학과장 석정호 ▲소아청소년과장 채현욱 ▲피부과장 노미령 ▲흉부외과장 이성수 ▲신경외과장 박정윤 ▲정형외과장 한승환▲성형외과장 윤인식 ▲산부인과장 조시현 ▲안과장 김민 ▲이비인후과장 임재열 ▲비뇨의학과장 조강수 ▲가정의학과장 이용제 ▲재활의학과장 박중현 ▲영상의학과장 서상현 ▲핵의학과장 전태주 ▲방사선종양학과장 김준원 ▲마취통증의학과장 장철호 ▲진단검사의학과장 정석훈 ▲병리과장 차윤진 ▲응급의학과장 유제성 ▲심장혈관외과장 이기종 ▲국제진료소장 조한별 ▲중환자실장 조재화 ▲진료협력센터 소장 안수민 ▲진료협력센터 차장 오주영 ▲임상연구관리실장 임재열 ▲임상시험센터 소장 박민찬 ▲임상연구보호센터 소장 석정호 ▲인체유래물은행장 차윤진 ▲의생명융합센터 소장 오주영 ▲교육수련부장 이정일 ▲교육수련부차장 현신영 ▲정밀의료센터 소장 이영목 ▲치과병원 원장 김선재 ▲치과병원 진료부장 신수정 ▲치과병원 구강악안면외과장 김재영 ▲척추병원 원장 박윤길 ▲척추병원 진료부장 박정윤 ▲척추병원 척추신경외과장 박정윤 ▲척추병원 척추정형외과장 이병호 ▲척추병원 척추재활의학과장 박중현 ▲암병원 원장 정준 ▲암병원 진료부장 정희철 ▲암병원 갑상선암센터 소장 이용상 ▲암병원 유방암센터 소장 안성귀 ▲암병원 위식도암센터 소장 김지현 ▲암병원 대장암센터 소장 강정현 ▲암병원 간암센터 소장 이정일 ▲암병원 췌담도암센터소장 조재희 ▲암병원 전립선암센터 소장 조강수 ▲암병원 자궁난소암센터 소장 조한별 ▲암병원 뇌종양센터 소장 박현호 ▲심뇌혈관병원 원장 이경열 ▲심뇌혈관병원 진료부장 정요한 ▲심뇌혈관병원 심장혈관센터 소장 윤영원 ▲심뇌혈관병원 뇌혈관센터 소장 서상현 ▲심뇌혈관병원 재활예방센터 소장 박진영 ▲내분비.당뇨병센터 소장 박종숙 ▲응급진료센터 소장 정성필 ▲응급진료센터 차장 주만기 ▲응급진료센터 차장 조재화 ▲강남세브란스헬스체크업 소장 윤영훈 ▲강남세브란스헬스체크업 부소장 조강수 ▲호흡재활센터 소장 최원아 ▲대동맥혈관센터 소장 김태훈 ▲방사선 안전관리의사 전태주 ▲보건관리의사 이용제 ▲의료기기사용적합성연구센터소장 장원석◇ 용인세브란스병원▲1부원장 박윤수 ▲2부원장 김자경 ▲기획관리실장 김철식 ▲기획관리실 기획부실장 유준상 ▲기획관리실 의료정보부실장 정용휴 ▲기획관리실 디지털의료산업센터 소장 박진영 ▲적정진료관리실장 이정은 ▲적정진료관리부실장 김현종 ▲서비스혁신부실장 손은진 ▲홍보실장 신준재 ▲류마티스내과장 하장우 ▲수술실장 김형식 ▲중환자실장 최지수 ▲응급진료센터 소장 황태식 ▲용인세브란스헬스체크업 소장 박병진 ▲퇴행성뇌질환센터 소장 김윤중 ▲심장혈관센터 소장 조덕규 ▲임상연구관리실장 김자경 ▲인체유래물은행장 신은아 ▲교육수련부장 고일현 ▲감염관리실장 최경민 ▲진료협력센터 소장 조덕규◇ 치과대학병원▲부원장 박원서 ▲기획관리실장 송제선 ▲혁신차장 박진후 ▲보존과장 신유석 ▲보철과장 김지환 ▲구강악안면외과장 남웅 ▲교정과장 차정열 ▲소아치과장 송제선 ▲치주과장 이중석 ▲영상치의학과장 한상선 ▲구강내과장 권정승 ▲통합치의학과장 정지은 ▲원내생진료실장 허지선 ▲진료차장 김도현 ▲교육연구부장 신유석 ▲교육연구부 차장 이현종 ▲인체구강유래자원은행장 이현종 ▲글로벌치과혁신의료기술실증지원센터 소장 정의원◇ 연세암병원▲부원장 김용배 ▲위암센터장 김형일 ▲간암센터장 최기홍 ▲대장암센터장 허혁 ▲췌장담도암센터장 이익재 ▲식도암센터장 신성관 ▲폐암센터장 김혜련 ▲갑상선암센터장 정종주 ▲혈액암센터장 김진석 ▲부인암센터장 남은지 ▲두경부암센터장 고윤우 ▲소아청소년암센터장 한정우 ▲흉터성형레이저센터장 이주희 ▲개인맞춤치료센터장 심효섭 ▲진단검사의학과장 송재우 ▲소아혈액종양과장 한정우◇ 세브란스 재활병원▲재활의학과장 임상희 ◇ 세브란스 심장혈관병원▲원장 강석민 ▲진료부장 심재광 ▲심장혈관외과장 이승현 ▲마취통증의학과장 송종욱◇ 세브란스 어린이병원▲원장 강훈철 ▲진료부장 이용승

2024.09.02 I 이순용 기자

뇌 깊숙이 신경세포 신호 측정 길 열려
[이데일리 이순용 기자] 생체 내 녹는 물질을 활용해 뇌 깊숙이 넓은 영역에서 신경세포 신호를 측정할 수 있는 길이 열렸다.아주대 뇌과학교실 이은정·기계공학과 강대식 교수팀은 뇌심부에 이식 가능한 ‘시한성 운송체 기반 초 미세 그물망 구조의 뇌 탐침’을 개발했다고 14일 밝혔다.최근 뇌과학 분야에서 뇌에 전자 장치를 이식해 뇌의 병리학적 특성과 외부 환경과의 인지 과정을 이해하려는 연구가 큰 주목을 받고 있다. 이에 뇌 표면에 오랜 기간 장치를 이식해 뇌 신경세포 신호를 분석하는 수준까지 도달했지만, 뇌 깊숙이 심부의 뇌 활동 모니터링은 해결해야 할 숙제였다. 이를 위해 뇌 심부에 단단한 뇌 탐침을 이식하거나, 단단한 운송체를 이용해 상대적으로 유연한 뇌 탐침을 삽입하는 등의 많은 시도가 진행됐다. 하지만 장기간 이식 중 부드럽고 연약한 뇌세포와 단단한 뇌 탐침의 기계적 불일치나 과도한 면역 반응, 이식 후 운송체 철수 과정에서 유연한 뇌 탐침의 구겨짐 또는 흐트러짐 등의 문제가 발생했다.연구팀은 이를 해결하기 위해 온도의 변화에 따라 단단함(차가운 온도)과 유연함(따뜻한 온도)이 변화하는 시한성(일정 기간만 사용) 물질을 뇌 탐침에 코팅해 운송체로 활용했다.이식 전에는 단단함을 유지하지만, 뇌 심부에 이식하는 과정에서 체온으로 온도가 따뜻해지면서 상태가 유연해지는 원리다. 이 물질은 단단함과 유연함이 약 1,078배 차이가 난다.그 결과 뇌세포와 유연한 뇌 탐침 간 생기는 문제를 감소시키고, 운송체 역할을 한 코팅 물질은 따뜻한 온도에 녹아 사라져 운송체 철수 과정에서 발생하는 문제를 없앴다. 강대식 교수는 “기존의 문제를 해결하고, 뇌 심부 넓은 영역의 신경세포 활동을 분석할 수 있는 기반을 마련했다”고 말했다.이은정 교수는 “뇌심부의 신경세포 신호 측정을 통해 뇌기능 및 뇌질환에 관한 보다 많은 정보를 얻음으로써 뇌질환 치료에 한 발 더 나가길 기대한다”고 밝혔다.이번 연구는 7월 전자공학 분야 최상위 국제 학술지 ‘npj Flexible Electronics(IF 12.3)’에 ‘Transient Shuttle for a Widespread Neural Probe with Minimal Perturbation(광범위 심부 뇌 신경 신호 측정을 위한 시한성 운송체 기반 그물망 뇌 탐침 이식)’이란 제목으로 온라인 게재됐다. 이번 연구에는 아주대학교 기계공학과 노연욱 박사, 김형석·김은아·지경빈 대학원생이 제1저자로 참여했다.이번 연구는 과학기술정보통신부 주관 개인기초연구지원사업 우수신진연구·중견연구·집단연구사업 기초연구실과 교육부 주관 학문후속세대사업 박사후 국내연수, 환경부 주관 환경보건 디지털 조사 기반 구축 기술개발사업 지원으로 수행됐다.시한성 운송체에 감싸진 그물망 구조의 뇌 탐침 개략도.뇌 탐침이 이식된 뇌 심부의 신경 세포 회복 및 면역 반응 감소 분석.

2024.08.14 I 이순용 기자

노을, AI 기반 자궁경부암 진단 솔루션 선봬
[이데일리 김새미 기자] 노을(376930)은 오는 13일까지 서울에서 열리는 ‘2024 아시아-오세아니아 여성 생식기 감염·종양학회’(AOGIN)에서 인공지능(AI) 기반 디지털 병리 기술을 활용한 자궁경부암 진단 솔루션을 선보인다고 12일 밝혔다.노을은 오는 13일까지 서울에서 열리는 ‘2024 아시아-오세아니아 여성 생식기 감염·종양학회’(AOGIN)에서 인공지능(AI) 기반 디지털 병리 기술을 활용한 자궁경부암 진단 솔루션을 선보인다. (사진=노을)노을의 자궁경부암 진단 솔루션에는 AI 기반 디지털 병리(Digital Pathology) 기술이 적용돼 있다. 자궁경부 세포병리검사 전 과정을 디지털화한 유일한 AI 진단 제품이라는 게 회사 측의 설명이다. 하나의 디바이스에 염색, 이미징, 분석 기능이 전자동화돼 있으며, 베데스다 시스템(Bethesda System)의 6가지 진단 범주에 따라 AI 기반 분석 결과를 제공한다. 디바이스 스크린과 뷰어를 통해 현장과 원격으로 즉시 진단이 가능하다.회사에 따르면 글로벌 진단 트렌드는 현미경 진단을 디지털 병리로 대체하는 방향으로 판도가 변화되는 추세다. 미국, 유럽 등 의료 선진국에선 이미 의료기관들이 디지털 병리 시스템으로 병리 검사 시스템을 변환하고 있다. 디지털 병리는 장소·시간 제약 없이 접근 가능해 검사 속도를 높이고 데이터 공유가 용이해 의료의 질을 향상시킬 수 있다.최경학 노을 기업부설연구소장은 “병리 진단은 암 치료의 출발점으로, AI 기반의 디지털 병리 기술을 적용하면 보다 빠르고 정확하게 환자 맞춤형 진단이 가능해진다”며 “노을의 자궁경부암 진단 솔루션은 세포병리검사의 골드 스탠다드 방식을 따르고 있어 병변 발현 여부를 형태학적으로 확인할 수 있다”고 말했다.한편 전 세계 자궁경부암 진단 시장은 2023년 7조3000억원에서 연평균 10.7% 성장해 2028년 12조3000억원으로 확대될 전망이다. 자궁경부암은 조기 발견 시 생존율이 높아 조기 진단에 대한 수요가 높다. 이에 세계보건기구(WHO)는 현재 약 30%에 불과한 전 세계 자궁경부암 검진율을 2030년까지 70%로 높이기 위한 노력을 기울이고 있다.

2024.07.12 I 김새미 기자

[딥바이오 대해부]③ 투자자가 묻다...루닛 압도할 파급력 있을까
[이데일리 김승권 기자] 병리단계 AI의료 기대주 딥바이오가 본격적인 상장 준비에 나섰다. 이데일리는 김선우 딥바이오 대표를 직접 만나 회사 핵심 기술과 향후 전망에 대해 이야기를 들어봤다.아래는 김선우 딥바이오 대표와의 일문일답 내용이다. -초기 창업 배경은 △구글과 같은 기술 중심 기업에 투자한 사람들이 큰 성공을 거둔 것에 영감을 받아 기술 기업의 영역을 파고들었다. 10년 동안 저널을 공부한 끝에 딥러닝의 유망한 잠재력을 알게 됐다. 이러한 깨달음과 현대자동차 보안 회사에서 퇴사한 후 저는 딥러닝의 혁신적 힘에 뿌리를 둔 회사를 직접 설립하는 모험을 시작했다.-의료 분야에 관심을 가지게 된 구체적인 동기가 무엇인지, 특히 수많은 질병 중 암에 관심을 가지게 된 계기는 무엇인지△딥러닝의 잠재적 응용 분야를 탐색하고 특정 업종에 진출하기 위해 고민하던 중 ‘ENLITIC’이라는 회사를 알게 됐다. ‘ENLITIC’은 딥러닝을 활용하여 엑스레이에서 폐암을 감지하는 회사다. 설립자인 제레미 하워드는 처음에 기업이 문제를 제출하면, 해결책을 찾고 우승한 팀에게 보상을 제공하는 ‘Kaggle’이라는 플랫폼에 대한 아이디어를 구상했다. 딥러닝을 기반으로 한 팀들의 성공을 목격하면서 저는 이 기술에 내재된 상당한 가치를 확신하게 됐다.-루닛, 뷰노, 딥바이오의 소프트웨어는 어떤 차이가 있나△다른 제품도 있겠지만 현재까지 주력으로 볼 때 루닛(328130)과 뷰노(338220)는 영상의학 기반 이미지 분석에 특화되어 있다. 특히 영상의학과에서 촬영한 엑스레이나 유방조영술 이미지에 집중하고 있다. 이들 솔루션은 주로 영상의학 이미지의 경우 조직 검사를 통해 진단을 확정하는 데 중점을 둔다. 반면 딥바이오는 생검이나 외과적 절제술로 얻은 디지털화된 조직 이미지에 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하는데 집중하고 있다. 특히 딥바이오의 소프트웨어는 암 확진에 도움을 준다는 점에서 의미가 크다. 특이하게도 한국 식품의약품안전처의 허가사항에 병리학적 맥락에서 암 진단을 위한 체외진단용 의료기기로 유일하게 사용 목적에 포함돼 있다.김선우 딥바이오 대표 (사진=이데일리 이영훈 기자)-해외 경쟁사 중에는 어떤 제품이 있나△국제적인 환경에서 주목할 만한 두 가지 업체는 ‘PAIGE AI’와 하버드 의대 병리학 교수와MIT 딥러닝 전문가가 설립한 ‘PathAI’정도다.-딥바이오의 차세대 제품 파이프라인에 대한 청사진은 무엇인가△현재 제품 로드맵에는 전립선암 진단 제품3종이 포함되어 있으며, 유방암과 폐암 등 다른 암종에 대한 개발도 진행 중이다. 또한 예후 제품 및 바이오마커를 활용한 동반 진단 제품에도 진출 예정이다. 내년 동반 진단을 위한 표적 분석을 제공하는 서비스인Deep CDx를 출시할 계획이다.-여러 종류의 암 중에서 전립선암에 집중하기로 결정한 근거는△몇 년 전만 해도 모든 엑스레이 기반AI가 성공적으로 디지털화 되었지만, 암 진단에 중요한 병리학 분야는 디지털화가 더디게 진행됐다. 이러한 지연은 주로 현미경으로 조직 세포를 분석하는 방식에 의존하는 데서 비롯된다. 이미지 용량이 3MB로 관리 가능한 엑스레이와 달리 현미경 이미지는 2~7기가바이트에 달하기 때문에 연산에 어려움이 있다.이에 광범위한 이미지 사용을 요구하지 않고 인종별 특징이 없는 암을 찾았다. 그 결과 남성 사망률의 주요 원인인 전립선암에 주목하게 됐다. 생검을 활용하여 이미지 처리와 관련된 문제를 전략적으로 완화하고 전립선암의 고유한 특성에 초점을 맞췄다.-전립선암은 조기 발견이나 치료가 왜 그렇게 중요한 건가△전립선암이 보편적으로 말기인 것은 아니지만, 조기 발견과 치료의 중요성은 환자의 예후를 최적화하는 데 있다. 저희 제품의 주요 목표는 전립선암의 다단계 검사 과정에서 중요한 요소인 정확한 진단에 기여하는 것이다. 채혈 및 전립선특이항원(PSA) 수치 검사부터 생검, 암 확인, 글리슨 점수 매기기까지 각 단계는 잠재적 수술에 대한 후속 결정을 내리는 데 중요한 역할을 한다.병리학자 도널드 글리슨이 창안한 글리슨 점수는 현미경으로 관찰한 샘의 모양을 패턴3, 4, 5로 분류하여 암의 중증도를 평가한다. 1점 차이로도 영향을 받는 누적 점수는 환자의 삶의 질에 중요한 영향을 미친다. 예를 들어 글리슨 점수가 7점 이상이면 더 적극적인 치료법을 고려해야 하는 경우가 많기 때문에 정확한 등급을 매기는 것이 중요하다.발기부전이나 배뇨장애와 같은 수술과 같은 확정적 치료의 잠재적 부작용을 알고 있는 환자들은 정보에 입각한 치료 결정의 중요성을 강조한다. 생검 결과의 정확성과 일관성을 높이기 위해 설계된 소니의 소프트웨어는 병리학자가 충분한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 최적의 개인 맞춤형 치료 계획을 수립할 수 있도록 돕는다. 이러한 방식으로 조기 발견과 정확한 진단은 전립선암 관리 과정에서 환자의 예후를 개선하고 더 나은 삶의 질을 보장하는 데 중추적인 역할을 한다.

2024.07.01 I 김승권 기자

[딥바이오 대해부]② AI 특허 삼성 이어 국내 2위...기술적 특성은
[이데일리 김승권 기자] 병리 단계 인공지능(AI) 암 진단 전문기업 딥바이오는 올 하반기 기술특례상장을 위해 기술성 평가를 신청한다. 이미 특허 수에서 경쟁력을 증명한만큼 올해 기술성 평가에서 좋은 성적을 받을 것으로 예상된다. 딥바이오는 지난번에 기술성 평가 상장 기준을 충족하는 A, BB를 받았지만 시장 상황 때문에 상장을 한 차례 연기한 바 있다.딥바이오는 내년 코스닥 상장이 목표다. 전립선암 진단으로 시작했지만 향후 유방암, 폐암, 피부암 등으로 확장 가능하다. 상반기 주식 총수로 계산한 예상 시가총액은 약 700억원 정도이며 내년 추가 모집까지 누적 투자 금액은 약 250억원이다. ◇ 딥바이오, 병리단계 AI 암 진단 ‘대장주’로 꼽히는 까닭은이미 딥바이오는 AI 기술 특허 출원수에서 경쟁력을 증명했다. 특허청에 따르면 전세계 AI 특허 수에서 딥바이오는 국내 기업 중 삼성(11위)에 이어 20위로 국내 2위를 기록했다. 글로벌 무대에서 기술력도 증명됐다. 딥바이오는 유방암 림프절 전이에 대한 글로벌 영상 분석 경진대회인 ‘Camelyon17 Challenge’에 2019년 첫 참가 이후 현재까지 1위 자리를 놓치지 않고 있다. 병리단계 암 진단 제품은 구글 딥마인드도 개발에 도전했다가 현재는 제품 개발을 중단할만큼 높은 기술력이 요구된다. (그래픽=이데일리 문승용 기자)딥바이오는 초기 ‘캐시카우(현금창출)’ 제품으로 AI 전립선암 제품을 내세우고 있다. 전립선 암은 크기가 작고 정확한 발병 위치를 알기 어려워, 전체를 절제하는 수술을 받아야 한다. 이 지점에서 환자는 두려움을 크게 느낀다. 수술을 받으면 발기가 되지 않아 성관계를 하지 못하거나, 소변을 제대로 보기 어렵다는 인식이 많아서다. 현재 국내에서 전립선암으로 AI 영상 진단을 실시하는 제품은 딥바이오가 유일하다. 글로벌로 보면 이스라엘 아이백스(IBBX) 전립선암 제품이 있지만 정밀도에서 딥바이오가 앞선다.초기 타깃 시장은 미국이다. 미국은 전립선암 진단검사를 받은 환자만 연간 100만여명이고, 시장 규모는 1조원에 달한다. 김 대표는 “미국 등 전 세계에서 6명 중에 1명은 전립선 암에 걸린다. 불치병은 아니지만 전의 가능성과 사망 가능성도 있고 부작용으로 삶의 질이 현저히 떨어질 수도 있다”며 “미국에서는 의사가 1차 진단을 하고 인공지능에서 2차 진단을 하는 것이 활성화되어 있기 때문에 전립선암 진단과 예후 예측, 치료까지 원스톱으로 처리할 수 있는 AI 소프트웨어가 있다면 글로벌 시장 판도를 바꿀 수 있을 것”이라고 자신했다. ◇ 향후 루닛과 제품 겹칠 듯...“빠르게 FDA 승인 제품 늘릴 것”김 대표가 내놓은 비전을 보면 국내 대표 AI의료 기업인 루닛(328130)과 미국에서 경쟁구도가 예상된다. 딥바이오는 영상 진단 분야에서 전립선암 제품에 이어 유방암, 폐암 제품을 준비하고 있다. 여기에 ‘루닛 스코프’가 타깃하는 디지털병리 방식 바이오마커 동반진단 표적 분석 제품인 ‘Deep CDx’도 출시할 계획이다.사업초기부터 미국 시장 진출에 먼저 공을 들이고 있다는 점도 루닛과 비슷하다. 차별화 포인트로 내세운 건 병리단계에 특화된 AI 암 진단 기술이다. 김 대표는 “암 진단에는 내시경, 조직검사, 세포검사, 암표지자검사, 영상진단검사, 핵의학검사, 종양표지자 검사 등 수많은 방법이 동원되지만 최종적인 암의 확진은 암 조직을 분석하는 병리과에서 이뤄진다”며 “하지만 정확도 때문에 의사의 판단에 AI를 보조 제품으로 사용하는 것이 미국에서는 점점 보편화되고 있다. 딥바이오의 ‘딥디엑스 프로스트테이트’는 전립선암 조직학적 중증도를 5개로 등급화해서 보여주기 때문에 의사가 이를 보고 최종적인 암 확진에 참고한다”고 말했다.딥바이오 인공지능(AI) 서버실 모습 (사진=김승권 기자)일본 후지필름과도 글로벌 파트너로 논의가 진행되고 있다. 루닛은 엑스레이 단계에서 협업하지만 딥바이오는 병리 단계에서 협업한다는 계획이다. 미국 시장 경쟁자로는 ‘페이지AI(PAIGE AI)’와 하버드 의대 병리학 교수와 MIT 딥러닝 전문가가 설립한 ‘패스AI(Path AI)’가 꼽힌다. 최근 상장한 ‘템퍼스AI’도 경쟁군이다. 김 대표는 “미국 현지 유통 파트너를 통해 미국 전역의 병리학자에게 딥디엑스 프로스테이트 알고리즘을 제공했다”며 “현재까지 70만 개가 넘는 전립선 바늘 코어생검 표본의 전체 슬라이드 이미지를 딥디엑스 프로스테이트 알고리즘을 사용해 분석한 상황이며 미국 실험실표준인증 연구실(클리아랩)에서 검증을 마쳤다. 향후 미국 식품의약국(FDA)으로부터 딥디엑스 솔루션 기반의 제품에 대한 승인을 획득하기 위해 노력할 계획”이라고 덧붙였다.

2024.07.01 I 김승권 기자

[딥바이오 대해부]① KT 투자팀장이 AI 암 진단기업 창업한 배경은
코로나19가 세계를 강타하면서 제약·바이오 산업의 중요도가 커졌다. 급성장세를 거듭하는 제약·바이오 산업은 자동차, 반도체 등에 이어 한국의 차세대 미래성장동력으로 자리매김할 것이 확실시된다. 이데일리의 제약·바이오 프리미엄 뉴스 서비스 ‘팜이데일리’에서는 한국을 이끌어 갈 K-제약·바이오 대표주자들을 짚어봤다. 이번 기업은 인공지능(AI) 기반 암 진단 전문기업 ‘딥바이오’다. [이데일리 김승권 기자] 한국과학기술원(카이스트) 전산학부 출신인 김선우 대표는 20년 이상의 컴퓨터 공학 전문 지식과 경영 전문인의 경력을 바탕으로 지난 2015년 딥바이오를 창업했다. 김 대표는 딥바이오 창업 전 자동차보안 관련 스타트업에 도전했고 성공적으로 ‘엑시트(Exit)’한 경험도 있다. 그는 ‘Pinion Industries’이라는 자동차보안 관련 회사에서 최고 기술책임자(CTO)로 근무했다. 해당 스타트업은 지난 2014년 현대자동차에 인수됐다. 결론적으로 그는 현대자동차보다 인공지능 기반 회사 창업을 선택한 것이다.딥바이오에 대한 구상은 김선우 대표가 KT해외투자팀장 시절 실리콘벨리 파견 업무를 하면서 시작됐다. 김 대표는 미국 캘리포니아주립대 어바인캠퍼스에서 컴퓨터 사이언스를 전공해 박사 과정을 수료했다. 미국 생활 당시에는 현지 회사에 취업해 경험을 쌓았고 이후 네이버와 KT 해외투자팀장을 거쳤다. KT 해외투자팀장 시절 미국 실리콘벨리 현지 파견 업무를 통해 미국의 여러 스타트업을 접했다. 이후 딥러닝 분야를 더 공부한 후 카이스트에서 AI를 전공한 전문가들에게 자문을 받은 끝에 창업을 결심했다. 그렇게 탄생한 회사가 ‘딥바이오’다. 김선우 딥바이오 대표 (사진=이데일리 이영훈 기자)김 대표는 “2015년은 AI 딥러닝 기술이 본격화한 해였다. 당시 의료 분야 중 암 확진에 있어 AI를 도입했으면 좋겠다는 생각이 들었다”며 “의료진과 논의한 결과, 암 확진에 조직 검사가 꼭 필요하다는 것을 알게 됐다. 엑스레이, 컴퓨터 단층촬영(CT) 등 촬영 이미지로 암을 진단하는 영상 진단과 다른 방향으로 접근해 조직 검사를 하는 병리 이미지에 AI를 도입하기로 결정했다”고 창업 배경을 설명했다.딥바이오는 특히 디지털 병리학에 딥러닝 기술을 접목하는데 집중했다. 딥바이오는 현재 디지털 병리학 분야에서 다른 암 진단 경쟁사들보다 차별화된 경쟁력을 보유한 것으로 평가받고 있다. 딥바이오 관계자는 “진단 업무를 수행하는 병리전문의는 딥러닝 기술로 조직 이미지로부터 추출된 다양한 정보들의 도움을 받을 수 있다”며 “암이 존재할 가능성이 높은 슬라이드들부터 판독을 수행할 수 있다. 또 암 병변의 위치, 크기, 조직학적 등급 등 딥러닝 기술을 통해 추출된 다양한 조직병리학적 정보들을 참고해 본인의 진단을 보정할 수 있다”고 강조했다.딥바이오 플랫폼의 인공지능 암 진단 분석 모습 (사진=딥바이오)그렇게 딥바이오는 국내 최초 암 진단 제품 개발에 성공했다. 2020년 4월 국내 최초로 식품의약품안전처(식약처)로부터 인공지능 기반 암 체외진단 의료기기 3등급의 품목허가를 받은 것이다. 이 제품이 전립선암 진단 제품인 ‘딥디엑스 프로스트테이트’다. 이듬해 11월에는 전립선암 악성도를 자동으로 구분하는 인공지능 기반 병리조직진단보조 소프트웨어 ‘프로스트테이트 프로’로 식약처 허가를 획득하기도 했다. 김 대표는 “유효성을 검증받은 다양한 병리 AI 솔루션이 지속 개발, 출시됨에 따라 비교적 변화가 더디던 병리학 분야에서도 디지털화가 빠르게 진행되고 있다”며 “향후 침을 활용한 액체 생검 뿐 아니라 다른 형태의 전립선 조직 및 유방암 진단 솔루션을 추가할 예정”이라고 말했다.

2024.07.01 I 김승권 기자

400만원에 결과에 3주...루닛, AI로 '10만원·5분' 혁신
[시카고=이데일리 김지완 기자] 루닛(328130)이 혁신적인 유방암 재발 예측 인공지능(AI)을 개발해 화제다.기존 유방암 재발 검사는 수술 과정에서 상당량의 조직을 떼 내 극심한 환자 고통을 유발하는 한편, 결과 확인까지 최소 2주에서 3주가량 소요됐다. 루닛이 개발한 AI는 조직검사 대신 이미지로 판독하고, 결과를 도출하는 데도 5분이면 충분하다.문지민 루닛 매니저가 지난 2일 시카고에서 열린 미국임상종양학회(ASCO 2024)에서 제1저자로 참여한 임상연구 결과를 발표 중이다. (사진=김지완 기자)루닛은 지난 2일(현지시간) 시카고에서 열린 미국임상종양학회(ASCO 2024)에서 ‘딥러닝 모델을 사용해 유방암 재발 및 무진행생존율 예측 AI 모델’을 선보였다.이날 이데일리는 문지민 루닛 매니저의 포스터 발표 현장을 찾았다.◇ 現검사, 상당량 조직 떼고, 결과 늦고, 비싸문 매니저는 “유방암은 림프구와 가까워 전이나 재발 확률이 높다”며 “유방암 수술 후에도 항암 치료가 이어지는 이유”라고 설명했다. 그는 이어 “유방암 전이 또는 재발 가능성을 빨리 알 수 있다면 빠른 후속 치료를 통해 환자 생존율을 높일 수 있다”며 “환자 예후도 훨씬 좋다”고 덧붙였다.하지만 현재의 조직검사는 여러 문제를 초래한다.그는 “수술할 때 조직을 떼어내는 데, 검사 항목이 많다 보니 상당한 양의 조직을 잘라낸다”면서 “항암치료에 수술까지 진행한 환자에겐 상당히 부담스러운 양”이라고 지적했다. 이어 “당연히 회복에도 상당한 시간이 소요된다”고 덧붙였다.더 큰 문제는 시간이다. 문 매니저는 “검사 결과를 알게 되는 데까지 통상 3주가 소요된다”며 “재발 가능성이 있는 환자는 항암제를 빨리 투여해야 하는 데, 항암제 투약시기가 늦춰지면서 환자 생존율을 크게 떨어뜨린다”고 설명했다. 이어 “특히, 환자 입장에선 가뜩이나 유방암 수술을 하고 나면 불안한 데, 약물 치료 방향이 어떻게 될 지 모르는 기간이 너무 길어 힘들어한다”고 덧붙였다.특히, 조직검사의 경우 약 400만원의 비용이 들어 환자 부담이 가중된다는 점도 문제로 지적받는다. ◇ 루닛 AI , 조직검사 대체 위해 개발루닛의 유방암 재발 예측 AI는 현행 유방암 치료 결정을 위해 이용되는 조직검사(온코타입 DX)를 온전히 대체하기 위한 목적으로 개발됐다.온코타입 DX는 유방암 환자 치료 결정을 돕기 위해 개발된 조직검사다. 온코타입 DX는 종양 조직 샘플을 분석해 21개의 유전자를 평가한다. 이를 통해 재발 위험을 예측하고 항암 치료의 필요성을 평가한다. 유전자 발현 수준을 바탕으로 알고리즘이 적용돼 0에서 100까지의 점수(ODX 스코어)를 산출한다. 점수가 0-25인 경우 재발 위험이 낮은 저위험군으로 항암 화학요법의 필요성이 낮다. 중위험군은 26-30점 사이로, 의사 판단에 따라 항암 화학요법을 결정한다. 점수가 31-100이면 고위험군으로 분류하고 재발 위험이 높다고 판단해 화학항암제를 투약한다.문지민 매니저는 “우리가 개발한 AI는 조직 이미지를(H&E 전슬라이드 이미징)에서 암 조직이 차지하고 있는 비율, 재발·전이를 일으키는 특정 세포, 림프구 등의 분포 등을 살펴 재발율을 살핀다”며 “해당 AI 결과와 ODX 스코어와 유사도를 비교하면 거의 일치했다”고 강조했다. H&E 전슬라이드 이미징은 병리학에서 조직 검사를 위해 사용하는 기술이다. 이 기술은 조직 샘플을 슬라이드에 얇게 절단한 후 염색을 하고, 이를 고해상도로 디지털화하는 과정을 말한다. H&E 염색을 통해 다양한 조직 구조와 세포 유형을 명확하게 구분한다.◇ 루닛 AI, 검사, 5분이면 뚝딱...비용은 1/40루닛 AI의 장점은 결과 도출이 즉석에서 이뤄진다.그는 “우리 검사는 5분이면 결과를 볼 수 있다”며 “3주가 소요되는 조직검사와 비교할 때 상당히 진일보한 측면이 있다”고 힘줘 말했다. 이어 “AI 모델로 리스크가 낮다고 평가된 환자의 생존기간이 리스크가 높게 나온 환자 대비 2.5배 길었다”면서 “그만큼 우리 AI 모델이 높은 신뢰성을 가지고 있다”고 덧붙였다.루닛은 이번 AI 개발을 위해 1500여 개의 데이터를 사용했다. 이 AI 모델에서 도출한 결과 1000건을 일일이 확인했다. 루닛 유방암 재발 AI의 민감도는 72.4%, 특이도는 81%다.문 매니저는 “이 AI는 유방암 환자뿐만 아니라 제약사에서 신약개발에도 이용할 수 있는 등 다양하게 활용할 수 있다”며 “예를 들어, 유방암 재발을 줄이는 약물을 개발할 때, 환자군을 빨리 선별할 수 있고 비용이 적게 든다는 측면에서 유용할 것”이라고 내다봤다. 이어 “우리 검사는 아직 상업화 단계가 아니라서 비용을 예단할 수 없지만 10만원 전후가 될 가능성이 높다”고 강조했다. 그는 “현재의 유방암 재발 검사는 시간, 비용, 조직절개 등에서 다양한 불편과 문제점을 노출하고 있다”며 “AI가 이를 대체해 싸고, 빠르게, 고통없이 정확하게 예측해낼 수 있다면 유방암 환자에게 큰 도움이 될 것”이라고 내다봤다.

2024.06.28 I 김지완 기자