LG AI(인공지능) 연구원이 유전자 변이 검사 시간을 기존 2주에서 1분 이내로 줄인 AI 기반 정밀 의료 기술을 공개했다. 미국 최고 권위의 병원과 손잡고 암 정복을 위한 개인 맞춤형 치료 플랫폼 공동 개발에도 나선다.

LG AI 연구원은 병리 이미지와 유전자 정보를 동시에 분석할 수 있는 차세대 정밀 의료 AI 모델 '엑사원 패스2.0'을 선보였다고 9일 밝혔다.

엑사원 패스2.0은 환자의 조직 이미지와 DNA·RNA 등 생물학 정보를 함께 학습해 유전자 변이 여부를 정확히 예측하고, 여기에 적합한 항암제와 치료법까지 제안하는 기능을 갖췄다.

특히 값비싼 유전체 검사 없이 병리 이미지만으로 유전자 활성 여부를 78.4% 정확도로 예측할 수 있어 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있다고 LG AI 연구원 측은 설명했다.

핵심은 초고해상도 병리 이미지(WSI)를 전체 단위로 분석하는 기술이다. 기존에는 이미지를 수천 조각으로 나눠 분석하는 방식이었지만, LG는 전체 이미지와 세포·조직 구조까지 통합적으로 학습하는 기술을 적용해 예측 정확도를 끌어올렸다.

이번 모델은 기존 1.0 버전보다 고도화된 데이터 기반으로, 질병의 조기 진단은 물론 예후 예측, 신약 개발에도 활용 가능하다는 평가를 받고 있다.

박용민 LG AI 연구원 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.

이와 함께 LG AI 연구원은 바이오헬스케어 분야에서 미국 내 최상위 의료 연구기관인 미국 밴더빌트대학교 메디컬 센터의 황태현 교수 연구팀과 함께 정밀 의료 AI 플랫폼 공동 개발하기 위해 협력한다.

황 교수는 미국 정부의 암 정복 프로젝트 '캔서문샷'의 위암 연구를 이끄는 한국인 석학으로, AI와 분자의학을 융합한 '분자 AI 이니셔티브'를 창립한 인물이다.

양측은 암 환자의 실제 병리 이미지와 유전자 데이터를 AI에 학습시켜, 질병의 원인 규명부터 조기 진단, 표적 치료 전략 수립, 바이오마커 발굴까지 개인 맞춤형 의료 전 과정을 지원하는 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.

LG는 이번 협업을 시작으로 이식 거부, 면역질환, 당뇨병 등으로 연구 범위를 넓혀갈 예정이다. 오는 22일 열리는 'LG AI 토크콘서트 2025'에서 해당 기술을 일반에 처음 공개한다.