[파이낸셜뉴스]  비엘팜텍의 자회사 ‘비엘사이언스’와 금오공대 고재필교수 연구팀은 AI 세포영상진단 공동연구를 통해 확보한 ‘딥 러닝 시스템 고도화’ 원천기술에 대한 특허 출원을 완료했다고 30일 밝혔다. 공동연구팀은 ‘AI 기반 세포영상진단 상용화’를 위한 딥 러닝 모델 개선을 진행해 왔으며, 그 결과 90%에 육박하는 세계 최고 수준의 정확도를 가진 진단 프로그램의 원천기술을 확보한 바 있다. 이번 특허의 핵심은 영상 진단 설정 값을 사람이 수동으로 입력하는 기존 방법이 아니라 모델화된 딥 러닝을 활용하는 것이다. 공동연구팀은 이번 특허를 기반으로 수 많은 영상 자료의 해상도, 특이성 등 질적 편차에 대해 체계적 훈련이 가능한 딥 러닝 모델을 개발했다. 이 모델을 통해 다량의 데이터로부터 자동으로 계층적으로 군집화, 표준화가 가능한 핵심기술을 확보했다. 기존 대부분의 의료영상 분석 방법들은 컴퓨터 비전분야에서 널리 쓰여 온 고정적인 특징 추출 방법을 사용하거나, 각각의 작업 목표나 영상에 특화된 특징을 추출하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 영상별로 해상도 등 성능 편차가 크거나, 분석 성능이 떨어지는 등의 한계를 가지고 있다. 공동연구팀 관계자에 따르면 “이번 특허를 통해 더욱 고도화 된 딥 러닝 모델의 기반기술을 확보하게 됐다"며 “세계 최고 수준의 정확도를 가진 ‘AI 세포핵 기반 진단 딥 러닝 모델’에 적용되는 세부 기술들을 지속적으로 특허 출원, 권리화 해 AI 진단 프로그램의 독점력을 더욱 강화해 갈 것"이라고 전했다.  kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스] 루닛이 미국 임상종양학회(ASCO) 2024에서 인공지능(AI) 바이오마커 플랫폼 '루닛 스코프'를 활용한 연구성과 7편을 발표한다고 27일 밝혔다. ASCO에서 발표되는 연구들에 활용된 루닛의 AI 바이오마커 분석 플랫폼 ‘루닛 스코프’는 면역항암제, 4세대 항암제라고도 불리는 항체약물접합제(ADC) 등 임상시험에서 성공률을 높이고 연구 기간과 비용을 단축시킬 수 있다. 이는 제약사들에게 경쟁력 확보의 핵심 수단 중 하나가 될 것으로 기대된다. 오는 31일부터 6월 4일까지 미국 시카고에서 열리는 ASCO는 세계 최고 권위의 암 학회로 루닛은 지난 2019년 이래 매년 참가해 연구 결과를 발표하고 있다. 이번 행사에서 루닛은 항암치료표적 중 가장 잘 알려진 인간표피 성장인자 수용체(HER2) 초저발현(Ultra-low) 유방암 환자군 분류에 대한 연구결과를 공개한다. 최근 HER2 표적 ADC가 HER2 저발현 유방암에서도 치료 효과를 보인다는 것이 밝혀져 HER2 음성으로 분류되던 유방암 환자 중 HER2 초저발현군을 찾는 것이 중요해졌다. 루닛은 루닛 스코프를 활용해 HER2 음성으로 분류된 유방암 환자 401명의 조직 슬라이드를 분석한 결과, 기존 방법으로 HER2 점수가 0인 환자의 23.6%가 HER2 초저발현군으로 볼 수 있음을 확인했다. HER2 발현 1+로 판독된 환자에서도 HER2 발현 정도를 더 세밀하게 구분할 수 있었고 이 중 51.9%의 환자에서 더 높은 HER2 발현 양상을 보였다. 이 비율은 지난 2022년 ASCO에서 발표된 ‘엔허투(성분명 트라스트주맙·데룩스테칸)’ 3상 임상시험(DESTINY-Breast04) 결과에서의 HER2 저발현 유방암 환자 대상 HER2 표적치료제 객관적 반응률(ORR) 52.3%와 유사한 수준이었다. 루닛은 이번 연구가 기존에 HER2 음성으로 분류돼 표적치료를 받지 못했던 유방암 환자를 AI를 통해 초저발현으로 세분화해 치료 대상을 확대할 수 있게 됐다고 설명했다. 이어 루닛은 딥러닝 기반 흉부 CT 영상 분석을 통한 비소세포폐암 환자의 면역항암제 반응 예측 결과를 선보인다. 환자 약 2000명을 대상으로 학습한 AI 모델이 치료 반응군으로 예측한 환자의 치료 실패 후 다른 치료로 전환될 위험성과 사망 위험도가 모두 각각 42% 줄었고 중앙생존기간(Median OS)도 중앙 16.5개월로 비반응군의 7.6개월에 비해 2배 이상 길었다. 특히 이번에 새로 개발한 CT AI 모델과 기존의 루닛 스코프IO 모델, 기존에 알려진 PD-L1 바이오마커를 모두 활용할 경우, 치료 반응 예측의 정확도가 더욱 향상됐다. 세 모델이 모두 치료반응군으로 예측한 환자군의 경우 면역항암제 치료 후 중앙생존기간이 32개월까지 증가됨을 확인할 수 있었다. 루닛은 AI를 활용한 호르몬 수용체 양성 조기 유방암 환자의 예후 예측 연구 결과도 공유한다. 연구진은 H&E 염색 슬라이드에 AI 모델을 활용할 경우, 기존 검사법의 AI 예측 정확도 결과 및 상대위험비(HR) 예후를 높은 성능으로 예측할 수 있음을 확인했다. 이에 따라 루닛은 글로벌 제약사와 함께 호르몬 수용체 양성 유방암의 새로운 치료 방침으로 AI 모델을 활용하는 방안을 논의하고 있다. 또 루닛은 국내 면역항암제 개발사와 협업한 항 CD47 신약 후보물질에 대한 1a상 임상 결과를 공개한다. 이 신약은 진행성 고형암 환자 12명을 대상으로 한 임상시험에서 50%의 질병조절률(DCR)과 33.3%의 임상적 이득률(CBR)을 보였다. AI를 활용한 바이오마커 분석 결과, 암 조직 내 특정 대식세포 밀도와 치료 반응 간의 상관관계가 확인돼, 향후 AI 기술이 신약 개발에서 효과 예측 바이오마커로서 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 서범석 루닛 대표는 "세계 최고 권위의 암 학회인 ASCO에서 AI 기술을 활용한 암 진단 및 치료 연구 성과를 꾸준히 발표하고 있는 것은 루닛이 글로벌 의료AI 시장을 선도하고 있음을 방증한다"며 "앞으로도 의료 현장과 긴밀히 소통하며 임상적 니즈를 반영한 AI 기술 고도화에 매진할 것"이라고 말했다. vrdw88@fnnews.com 강중모 기자

#. 2030년 5월, 68세 남성 A씨가 갑자기 말이 어눌해지고, 오른쪽 팔다리에 힘이 빠진다고 하자 가족들은 119에 연락했다. 도착한 구급차는 컴퓨터 단층촬영기(CT)가 설치된 차량이어서 현장에서 검사가 바로 이뤄졌고, 검사 결과는 뇌혈관질환 전문 당직 의사에게 곧바로 전송됐다. 이렇게 전달받은 검사 결과는 실시간 분석이 이뤄져 뇌의 이상 유무는 물론 인공지능을 활용해 뇌병변이 의심되는 영역이 의사의 모니터에 자동으로 떠올랐다. 무엇보다 현재 최적의 치료 방법에 대한 제안이 실시간으로 함께 제공됐다. 환자의 상태를 좀 더 확인할 필요를 느낀 의사는 영상 통신으로 환자의 상태를 추가로 살피고, 간단한 진찰도 시행했다. 구급차 내에서 측정된 혈압, 맥박 등도 함께 전송됐다. 의사는 CT검사와 원거리 진찰을 통해 응급 혈관재개통술이 필요하다는 판단을 내렸다. 의료인 인적네트워크를 통해 하필 인근 병원에는 당장 시술이 가능한 혈관중재시술이 가능한 의사가 없다는 걸 알게 됐다. 그나마 원격혈관조영술이 가능한 가장 가까운 병원을 수소문해 환자를 옮겼다. 해당 병원 수술장에 누운 환자를 다른 도시의 원격 혈관중재시술 전문의가 혈관중재로봇을 이용해 뇌혈관의 혈전을 제거하는 시술을 진행한 끝에 A씨는 큰 후유 장애 없이 무사히 일상을 회복했다. A씨 사례는 현재 기술로 충분히 구현한 것들이다. 서우근 삼성서울병원 신경과 교수는 "최근 뇌졸중 발생후 초급성기 치료 분야에서 다양한 발전이 이루어지고 있다"면서 "뇌졸중은 기술적 진보가 특히 중요한 질환으로 꼽힌다"고 23일 설명했다. ■첨단 기술 필요한 뇌졸중뇌졸중은 전세계 사망률 2위 질환이다. 심한 경우 운동마비나 언어장애와 같은 심각한 후유증을 유발하기 때문에 본인과 가족, 더 나아가 사회적 비용이 막대한 질환이기도 하다. 첨단 기술이 꼭 필요한 분야로 꼽힌다. 느닷없이 찾아오는 병의 특성이 첫 번째 이유다. 많은 환자들은 흔히 폭탄을 안고 산다고 불안해 한다. 의사 입장에서도 언제 올지 모를 환자를 기약없이 기다려야하는 실질적 어려움이 있다. 게다가 다른 질환과 달리 뇌MRI 등 영상검사에 진단을 의지하는 경우가 대부분이라는 점도 첨단기술 개발이 활발한 이유다. 서 교수는 "뇌질환에 정통해 영상분석이 가능한 전문인력은 제한적이고, 앞으로도 충분한 인원을 확보하기는 더욱 어려울 것"이라며 "기술적 진보는 최선의 치료를 제공하기 위해 필수불가결한 요소가 될 것"이라고 했다. 이에 삼성서울병원은 뇌졸중의 첨단 기술과 관련한 연구 개발을 활발하게 진행하고 있다. 서 교수에 따르면 인공지능을 이용한 뇌영상분석을 통해 복잡한 MRI 영상으로부터 병변을 자동적으로 추출해 내거나 급성 뇌경색 환자에서 혈전영상에서 혈전의 원인을 예측하는 기술을 개발해 현장 적용 중이다. 영상정보만으로 최적의 치료 방침을 제시하는 등의 알고리즘을 쓰기도 한다. 서 교수는 "뇌 자기공명혈관조영술(MRA)을 자동으로 분석해 원인질환을 예측하는 시스템도 있다"고 설명했다. 동양인에서 많이 발생하는 뇌내혈관의 질환을 자동으로 진단하기 위해 MRA 정보를 넣으면 인공지능이 이 병변을 죽상동맥경화나 모야모야병 등의 원인을 자동으로 분석해 주는 알고리즘이다. 미국보건의료정보관리시스템협회(HIMSS)가 주관하는 데이터분석 시스템의 성숙도를 평가하는 인증(AMAM, Adoption Model for Analytics Maturity)에서 실증 사례로 꼽혔다. ■AI와 로봇이 돕는 뇌졸중 치료의 미래지난 2019년 10월에는 세계 최초로 뇌동맥류 환자를 대상으로 로봇을 이용한 혈관중재시술이 성공하자 관련 분야가 급성장했다. 서 교수는 "로봇을 활용한 뇌혈관 중재시술은 임상시험 형태로 빠르게 확산 중"이라며 이러한 성장의 배경에는 인공지능이 있다고 설명했다. 최근 뇌졸중에서 인공지능은 특정 질환만 아니라 다양한 목적으로 활용할 수 있는 '파운데이션 모델'로 진화하고 있다. 서 교수가 개발 중인 모델이 그렇다. 서 교수는 최근 국가에서 지원하는 연구비를 통해 뇌혈관질환을 가진 환자의 다양한 정보를 종합하고 실시간으로 모니터해 환자의 예후나 치료효과를 예측하고 활용하기 위한 종합적인 인공지능 모델을 개발 중이다. 뇌졸중 발병 후 후유장애가 남은 환자에게 스마트워치로 혈압, 맥박, 하루 활동량을 측정하고, 스마트폰 카메라가 얼굴을 인식해 뇌혈류량과 안면 마비 등을 자동 검사해 초기 뇌졸중의 재발을 조기 경보해 주는 모델이다. 그는 "뇌졸중 환자를 실시간으로 관리해 뇌졸중 재발의 위험도를 낮추고 전반적인 건강을 관리하기 위한 인공지능을 개발하는 게 목표"라고 설명했다. 서 교수는 이 외에도 "최첨단의 새로운 기술들이 실제 뇌졸중 환자에서 적용되기 시작하고 있다"면서 암분야에서 적용되던 유전약물학을 이용해 뇌졸중 환자에게 가장 적합한 약제를 선택하거나, 세포배양 등 바이오치료제를 개발하는 임상시험도 소개했다. 이어 그는 "인공 지능이 뇌졸중 치료에 더욱 깊숙이 관여하게 되면 뇌혈관 질환으로 고통받고 있거나 위험에 노출돼 있는 많은 환자들에게 큰 희망이 될 수 있으리라 기대된다"고 말했다. camila@fnnews.com 강규민 기자

[파이낸셜뉴스] #. 2030년 5월, 68세 남성 A씨가 갑자기 말이 어눌해지고, 오른쪽 팔다리에 힘이 빠진다고 하자 가족들은 119에 연락했다. 도착한 구급차는 컴퓨터 단층촬영기(CT)가 설치된 차량이어서 현장에서 검사가 바로 이뤄졌고, 검사 결과는 뇌혈관질환 전문 당직 의사에게 곧바로 전송됐다. 이렇게 전달받은 검사 결과는 실시간 분석이 이뤄져 뇌의 이상 유무는 물론 인공지능을 활용해 뇌병변이 의심되는 영역이 의사의 모니터에 자동으로 떠올랐다. 무엇보다 현재 최적의 치료 방법에 대한 제안이 실시간으로 함께 제공됐다. 환자의 상태를 좀 더 확인할 필요를 느낀 의사는 영상 통신으로 환자의 상태를 추가로 살피고, 간단한 진찰도 시행했다. 구급차 내에서 측정된 혈압, 맥박 등도 함께 전송됐다. 의사는 CT검사와 원거리 진찰을 통해 응급 혈관재개통술이 필요하다는 판단을 내렸다. 의료인 인적네트워크를 통해 하필 인근 병원에는 당장 시술이 가능한 혈관중재시술이 가능한 의사가 없다는 걸 알게 됐다. 그나마 원격혈관조영술이 가능한 가장 가까운 병원을 수소문해 환자를 옮겼다. 해당 병원 수술장에 누운 환자를 다른 도시의 원격 혈관중재시술 전문의가 혈관중재로봇을 이용해 뇌혈관의 혈전을 제거하는 시술을 진행한 끝에 A씨는 큰 후유 장애 없이 무사히 일상을 회복했다. A씨 사례는 현재 기술로 충분히 구현한 것들이다. 서우근 삼성서울병원 신경과 교수는 "최근 뇌졸중 발생후 초급성기 치료 분야에서 다양한 발전이 이루어지고 있다"면서 "뇌졸중은 기술적 진보가 특히 중요한 질환으로 꼽힌다"고 23일 설명했다. 첨단 기술 필요한 뇌졸중 뇌졸중은 전세계 사망률 2위 질환이다. 심한 경우 운동마비나 언어장애와 같은 심각한 후유증을 유발하기 때문에 본인과 가족, 더 나아가 사회적 비용이 막대한 질환이기도 하다. 첨단 기술이 꼭 필요한 분야로 꼽힌다. 느닷없이 찾아오는 병의 특성이 첫 번째 이유다. 많은 환자들은 흔히 폭탄을 안고 산다고 불안해 한다. 의사 입장에서도 언제 올지 모를 환자를 기약없이 기다려야하는 실질적 어려움이 있다. 게다가 다른 질환과 달리 뇌MRI 등 영상검사에 진단을 의지하는 경우가 대부분이라는 점도 첨단기술 개발이 활발한 이유다. 서 교수는 "뇌질환에 정통해 영상분석이 가능한 전문인력은 제한적이고, 앞으로도 충분한 인원을 확보하기는 더욱 어려울 것"이라며 "기술적 진보는 최선의 치료를 제공하기 위해 필수불가결한 요소가 될 것"이라고 했다. 이에 삼성서울병원은 뇌졸중의 첨단 기술과 관련한 연구 개발을 활발하게 진행하고 있다. 서 교수에 따르면 인공지능을 이용한 뇌영상분석을 통해 복잡한 MRI 영상으로부터 병변을 자동적으로 추출해 내거나 급성 뇌경색 환자에서 혈전영상에서 혈전의 원인을 예측하는 기술을 개발해 현장 적용 중이다. 영상정보만으로 최적의 치료 방침을 제시하는 등의 알고리즘을 쓰기도 한다. 서 교수는 "뇌 자기공명혈관조영술(MRA)을 자동으로 분석해 원인질환을 예측하는 시스템도 있다"고 설명했다. 동양인에서 많이 발생하는 뇌내혈관의 질환을 자동으로 진단하기 위해MRA 정보를 넣으면 인공지능이 이 병변을 죽상동맥경화나 모야모야병 등의 원인을 자동으로 분석해 주는 알고리즘이다. 미국보건의료정보관리시스템협회(HIMSS)가 주관하는 데이터분석 시스템의 성숙도를 평가하는 인증(AMAM, Adoption Model for Analytics Maturity)에서 실증 사례로 꼽혔다. AI와 로봇이 돕는 뇌졸중 치료의 미래 지난 2019년 10월에는 세계 최초로 뇌동맥류 환자를 대상으로 로봇을 이용한 혈관중재시술이 성공하자 관련 분야가 급성장했다. 서 교수는 "로봇을 활용한 뇌혈관 중재시술은 임상시험 형태로 빠르게 확산 중"이라며 이러한 성장의 배경에는 인공지능이 있다고 설명했다. 최근 뇌졸중에서 인공지능은 특정 질환만 아니라 다양한 목적으로 활용할 수 있는 '파운데이션 모델'로 진화하고 있다. 서 교수가 개발 중인 모델이 그렇다. 서 교수는 최근 국가에서 지원하는 연구비를 통해 뇌혈관질환을 가진 환자의 다양한 정보를 종합하고 실시간으로 모니터해 환자의 예후나 치료효과를 예측하고 활용하기 위한 종합적인 인공지능 모델을 개발 중이다. 뇌졸중 발병 후 후유장애가 남은 환자에게 스마트워치로 혈압, 맥박, 하루 활동량을 측정하고, 스마트폰 카메라가 얼굴을 인식해 뇌혈류량과 안면 마비 등을 자동 검사해 초기 뇌졸중의 재발을 조기 경보해 주는 모델이다. 그는 "뇌졸중 환자를 실시간으로 관리해 뇌졸중 재발의 위험도를 낮추고 전반적인 건강을 관리하기 위한 인공지능을 개발하는 게 목표"라고 설명했다. 서 교수는 이 외에도 "최첨단의 새로운 기술들이 실제 뇌졸중 환자에서 적용되기 시작하고 있다"면서 암분야에서 적용되던 유전약물학을 이용해 뇌졸중 환자에게 가장 적합한 약제를 선택하거나, 세포배양 등 바이오치료제를 개발하는 임상시험도 소개했다. 이어 그는 "인공 지능이 뇌졸중 치료에 더욱 깊숙이 관여하게 되면 뇌혈관 질환으로 고통받고 있거나 위험에 노출돼 있는 많은 환자들에게 큰 희망이 될 수 있으리라 기대된다"고 말했다.   camila@fnnews.com 강규민 기자

[파이낸셜뉴스]  리서치알음은 13일 코어라인소프트에 대해 미국, 유럽, 호주 등 판매 인허가를 완료한데다, 올 상반기 영국 국가 폐암 검진 사업자 선정이 유력해 주목할 만 하다고 진단했다. 이에 주가전망은 '긍정적', 적정 주가는 현 주가 대비 상승여력 61%을 더한 2만 9400원을 제시했다. 문주성 연구원은 “암 진단에서 AI를 활용한 CT 의료영상이 주목받고 있는데, 국가 암 정보센터에 따르면 2022년 국내 암 사망자 중 폐암 사망률이 22.3%로 1위를 차지했다”라며 “폐와 같이 내부에 통증 세포가 없는 장기의 초기 암 진단을 위해서는 CT 검사가 필수”라고 밝혔다. 그러면서 “동사는 AI기반 의료영상 소프트웨어 기업으로 3차원 CT 영상 분석 솔루션을 제공한다. 폐암 검진의 BIG 3(폐암, 폐기종, 관상동맥석회화)를 동시에 검진 가능한 기술력을 가진 회사는 전 세계적으로 동사와 SIEMENS가 유일하다”라며 “현재 동사의 솔루션이 영국을 비롯한 타 유럽 국가에 공급이 임박한 상황으로 주목을 당부한다”라고 부연했다. 지난 2002년에 설립된 코어라인소프트는 AI 기반 의료영상 소프트웨어 기업으로 SPAC 합병(신한제7호기업인수목적 주식회사)을 통해 2023년 9월 코스닥에 상장됐다. 최근 암 진단에서 AI를 활용한 CT 의료영상이 급부상하고 있어 코어라인소프트의 향후 성장 동력도 밝다는 것이 리서치알음의 판단이다. 국가 암 정보센터에 따르면 2022년 국내 암 사망자 중 폐암 사망률이 22.3%로 1위를 차지했다. 이는 폐 내부에 통증 세포가 없어 초기 암 발견이 어렵기 때문이다. 그러나 동사의 AI 기반 의료영상 소프트웨어는 CT 검진에서 높은 효율성을 보여 경쟁력이 있다는 분석이다. 문 연구원은 “동사의 3D 의료영상 솔루션을 사용하면 CT 검진 판독 시간을 크게 단축할 수 있다”라며 “실제 폐암(폐결절) 판독 소요 시간은 70% 감소 효가 있었으며, 만성폐쇄성 폐질환 판독 소요 시간은 94% 감소하는 효과를 보여 높은 효율성을 보였다”라고 언급했다. 특히 폐암 검진 소프트웨어의 기술력은 한번 촬영으로 다중질환 검진 지원 가능 여부에 있는데, 현재 폐암 검진의 BIG 3(폐암, 폐기종, 관상동맥석회화)로 불리는 질환을 동시에 검진 가능한 솔루션은 동사와 SIEMENS가 유일하다. 경영 컨설턴트 업체인 프로스트 앤드 설리번의 ‘글로벌 CT 시장 성장 기회 분석 보고서’에 따르면 글로벌 CT시장은 2025년 61억 4000만 달러에 달할 것으로 전망했다. 동 사의 aview:LCS Plus는 폐암·폐기종·관상동맥질환 분석이 가능한 대표 흉부 검진 제품으로 해외에서 기술력을 인정받고 있다. 문 연구원은 “현재 대한민국,유럽,독일,이탈리아 등 다양한 지역에서 진행하는 폐암 검진 프로젝트 솔루션에 공급 중”이라며 “폐암 검진 서비스 aview:LCS PLUS와 흉부검진 서비스인 aview:COPD, aview:CAC는 이미 한국을 비롯해 미국, 유럽, 대만, 호주 등의 국가에서 판매 인허가를 획득했으며, 현지 판매법인 설립을 완료한 상태”라고 전했다. 동 사는 지난해 11월 28일 루닛과 의료 AI 분야 해외사업 협력을 위한 MOU를 체결했다. 이번 협약을 통해 유럽, 중동, 아프리카 등에서 상호 제품, 기술을 홍보 및 판매에 협력할 예정이다. 문 연구원은 “무엇보다 2023년 6월부터 영국에서 시행하고 있는 국가 폐암 검진 사업에 참여가 기대된다”라며 “NHS(National Health Service)가 주최하는 사업은 55세~74세의 흡연 경험 인구 대상으로 2년마다 LDCT(폐암 선별검사)검사를 시행하는 것”이라고 말했다. 이어 “연간 사업비 규모는 2억 7000만 파운드(한화 4500억원 규모)로 기술적인 강점을 가진 동사와 SIEMENS가 유력한 후보인데, 국가적인 폐암 검진 사업에서 AI 검진이 활용되는 초기 사례임을 감안할 때 동사를 비롯한 복수의 기업들이 선정될 것으로 예상된다”라며 “ 현재 다수 유럽 국가가 폐암 검진 사업 도입을 검토 중으로 파악되어 영국을 시작으로 해외 성장이 가속화될 전망”이라고 덧붙였다. 여기에 리서치알음은 2023년 하반기부터 지멘스를 제외한 CT 제조 3사 중 한 곳과 동사 소프트웨어 제품 탑재에 대해 논의 중인 것으로 파악된다며, 성사 될 경우 가파른 매출 성장이 기대된다고 봤다. 한편 리서치알음은 2024년 IFRS 연결기준 동사의 영업실적을 매출액 339억원(+63.8%, YoY), 영업이익 89억원(+1,680%, YoY)으로 추정했다. 문 연구원은 “동사의 AI 검진 솔루션은 CT 제조 3사의 유일한 선택지로 본격적인 매출 확대가 기대된다”라며 “또한, 올해 상반기 영국 국가 폐암 검진 사업자 선정이 유력한 상황으로 해외 성장이 가속화될 전망”이라고 말했다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스] 패혈증을 빠르고 정확하게 진단하고 예후를 예측할 수 있는 AI 모델이 개발됐다. 연세대의대 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수·김종현 연구원·세브란스병원 호흡기내과 정경수 교수·성민동 강사, 토모큐브 민현석 박사는 CD8 T세포의 3D 이미지 데이터를 활용해 패혈증을 진단하고 예후를 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 12일 밝혔다. 이 모델의 정확도는 99% 이상이다.  패혈증은 감염에 대한 비정상적인 인체 반응으로 주요 장기에 장애가 발생하는 질환으로 높은 발병률과 사망률을 보인다. 패혈증에 대한 면역반응은 복잡하고 환자마다 다르게 나타나기 때문에 빠른 조기 진단과 신속한 조치가 중요하다. 빠르게 여러 장기에 영향을 미치기 때문에 치료가 늦어지면 사망에 이를 가능성이 높아진다. 현재 패혈증 진단에 사용되는 대표적인 바이오마커인 C-반응성 단백질(CRP), 프로칼시토닌(PCT) 등은 지연된 반응으로 진단이 늦다. 또 염증지표인 인터류킨-6(IL-6)과 같은 바이오마커는 표준화가 부족해 진단 결과를 해석하는데 어려움이 있다. 이런 문제로 새로운 바이오마커 발굴이 필요한 상황이다.  연구팀은 면역세포 CD8 T세포 이미지 데이터와 AI 모델을 활용해 패혈증의 진단과 예후를 예측할 수 있을지 확인했다. 패혈증 회복군 8명의 혈액샘플에서 CD8 T세포를 분리해 이미지를 촬영했다. 촬영은 패혈증 쇼크 진단 시점(T1), 패혈증 쇼크 해소 시점(T2), 퇴원 전(T3) 세 시점을 나눠 진행했으며 홀로토모그래피 현미경을 사용했다. 홀로토모그래피 기술은 세포 구조 변화에 영향을 주는 염색 과정 없이 살아있는 면역세포의 3D 영상을 빠르고 안정적으로 얻을 수 있다. 각 시점에 촬영한 이미지를 딥러닝 기반의 AI 분류 모델을 통해 건강한 대조군 20명의 이미지와 비교분석했다. 패혈증 쇼크 진단 시 채취된 이미지는 패혈증 쇼크의 진단 가능성을 평가에 사용됐으며, 생존 환자군과 비생존 환자군의 패혈증 쇼크 진단 시 채취된 이미지는 패혈증 쇼크의 예후를 예측하는데 사용됐다. AI 모델의 예측 성능을 수신기 작동 특성 곡선(AUROC) 지표로 분석했다. AUROC는 ‘ROC 곡선의 아래 면적’이라는 뜻이다. 어떤 질환을 진단하기 위한 특정 검사도구의 진단 정확도를 나타내는 통계 기법으로 AI 모델의 성능평가 지표로 주로 사용된다. 통상적으로 1에 가까울수록 성능이 뛰어나며 0.8 이상인 경우 고성능 모델로 평가된다. 분석 결과, 패혈증 진단을 위해 하나의 세포 이미지만 사용했을 때 AI 모델의 예측 정확도(AUROC)는 0.96(96%)을, 두 개의 세포 이미지를 사용했을 때는 0.99(99%) 이상의 높은 성능을 보였다. 예후 예측 모델에서도 단일 세포 이미지로 0.98(98%)의 정확도를 보였으며 두 개의 세포 이미지를 사용했을 때는 0.99(99%) 이상의 높은 성능을 나타냈다. 정경수 교수는 “이번 연구를 통해 CD8 T세포의 삼차원 이미지가 패혈증의 바이오마커로서의 역할을 규명할 수 있었다”며 “AI 모델을 통해 패혈증 환자의 진단 및 예후 예측을 신속하고 정확하게 수행함으로써 환자 개인에 적합한 치료 결정을 내리는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.  camila@fnnews.com 강규민 기자

[파이낸셜뉴스] 미국 바이든 정부는 2022년 암 정복 프로젝트인 ‘캔서문샷’을 발표했다. 올해부터 향후 25년 간 암으로 인한 사망률을 최소 50% 감소시키겠다는 정책으로 연간 18억달러(약 2조3000억원)이 투입된다. 캔서엑스는 캔서문샷을 촉진하기 위한 공공·민간 협력 파트너십이다. 국내 기업으로는 루닛, 프레스티지바이오파마, 젠큐릭스, EDGC, HLB, 엔젠바이오, 지씨셀, 아이엠비디엑스가 참가했다. 아이엠비디엑스는 현재 코스닥 기술특례상장을 준비 중이다. 내년 상반기에 결과가 나올 예정이다. 루닛, 프레스티지바이오파마, 젠큐릭스 등은 캔서문샷 합류 소식에 상한가를 기록했다. 다만 이후 참여 기업들이 많아지면서 주가 영향력도 약해지며 현재 캔서문샷의 영향력은 주가에서 많이 빠졌다. 다만 젠큐릭스는 59% 가량 상승했고 EDGC는 74% 하락했다. 루닛은 지난 6월 국내 기업 중 첫 번째로 캔서문샷에 합류했다. 또 캔서문샷에 합류한 지 5개월 만에 첫 공식 프로젝트에도 참여하게 됐다. 회사의 제품군인 ‘루닛 인사이트’는 캔서엑스가 발표한 프로젝트 ‘솔루션 카탈로그’의 첫 번째 사례로 소개됐다. 솔루션 카탈로그는 암 치료 접근성을 개선하고 환자의 재정적 부담을 줄이는 디지털 혁신 전략이다. 총 14개 기업이 포함돼 있다. 미국의 의료기관은 이 기업들의 디지털 암 진단, 치료 제품, 솔루션을 즉시 이용할 수 있다. ‘루닛 인사이트 DBT’는 국내 3차원 유방암 검출 인공지능(AI) 솔루션 중 처음으로 미국 식품의약국(FDA)으로부터 시판 전 허가를 받았다. 해당 제품은 3차원 유방단층촬영술 AI 영상분석 솔루션이다. 캔서문샷의 주요 목표 중 하나는 정확한 암 진단이다. 이 가운데 젠큐릭스가 지난 7월 국내 암 분자진단 전문기업으로는 첫 번째로 캔서문샷에 합류했다. 차세대 PCR 기술인 디지털 PCR 기반 동반진단 제품을 개발하며 기술력을 인정받았다. 동반진단은 환자 개인에 적합한 표적항암제 선정에 필수적이다. 국내에서는 폐암과 대장암 동반진단 검사가 건강보험 적용이 됐으며 해당 제품 외에도 3개 제품이 식품의약품안전처 허가를 받았다. 유럽에서는 8개 동반진단 제품이 CE-IVD 등록을 받았으며 최근까지 독일, 튀르키예 등 총 7개국에서 동반진단 제품이 판매허가를 받기도 했다. 회사는 국내외에서 획득한 제품 허가를 바탕으로 지속적으로 판매를 증대하고 있다. 또한 젠큐릭스가 지분 투자한 딥바이오도 지난 11월 캔서문샷에 합류했다. 딥바이오는 딥러닝 및 암 병리학 분야 전문성을 활용해 최첨단 체외진단 소프트웨어를 개발하고 있다. 회사 제품을 활용하면 암 진단의 정확성과 효율성을 크게 향상할 수 있다. 세포치료제 연구개발 기업인 지씨셀(GC셀)은 지난 10월 캔서문샷에 합류했다. 회사는 세포유전자치료제인 CGT를 연구개발하고 있다. 또한 2007년부터 T세포치료제 ‘이뮨셀엘씨주’를 활용해 누적 9000명 이상의 환자를 치료했다. GC셀은 현재 CAR-NK 세포치료제 ‘AB-201’의 한국 및 호주 임상을 동시 추진하고 있다. 국내 기업으로는 최초로 타인의 세포를 이용하는 동종(Allogeneic) CAR-NK 세포치료제 임상에 진입할 예정이다. NK세포는 체내 암세포나 바이러스를 자체적으로 공격한다. AB-201은 난소암, 유방암, 위암 등에서 과발현하는 HER2를 타겟하는 키메라 항원 수용체(CAR)를 NK세포에 탑재해 동결 보존한 동종 CAR-NK 세포치료제다. 동물모델에서 완전관해를 보이며 뛰어난 암세포 제거와 종양 억제력이 확인된 바 있다. 회사는 이번 한국과 호주 동시임상을 통해 다양한 인종에 대한 임상 데이터를 확보하겠다는 계획이다. dschoi@fnnews.com 최두선 기자

[파이낸셜뉴스] 독립리서치 퀀트케이는 19일 노을에 대해 독보적 기술력을 바탕으로 혈액, 암 진단 분야에서 완전 자동화를 구현하고 있다고 판단했다. 의료 진단 분야는 영상의학 검사와 진단 검사 분야로 나뉘는데, 노을은 진단 검사 중에서도 현미경 진단 검사 시장에 진출했다. 퀀트케이는 "노을이 진출한 현미경 진단검사 시장은 다른 의료진단 분야와 경쟁 관계가 아닌 상호보완의 영역으로서 인공지능(AI) 의료 진단 시장이 커짐에 따라 함께 성장할 것으로 기대된다"고 밝혔다. 기존 현미경 진단 검사는 전문 인력이 필요하고 염색 과정에서 폐수가 발생하는 문제점이 있었다. 노을의 miLab 디바이스는 고체 염색을 통해 폐수 발생이 전혀 발생하지 않아 친환경적이란 분석이다. 또 AI 분석을 통해 전문 인력이 없더라도 진단할 수 있다는 장점이 있다. 퀀트케이는 "기존 진단 방식이 1시간 정도 소요되는 반면, miLab 디바이스는 15분 정도로 진단 시간을 4분의 1로 감축했다"며 "동사는 장비, 카트리지와 같은 장비뿐만 아니라 AI도 자체 제작해 제공하고 있어 진입 장벽이 높다"고 말했다. 아울러 "지난해까지 말라리아 관련 매출이 대부분이었지만, 올해 6월 혈액 분석 솔루션이 출시됐다"며 "지난 9일 세계산부인과학회를 통해 자궁경부세포분석 신제품 출시를 본격적으로 알리면서 내년부터는 매출이 다양해질 것"이라고 전망했다. 퀀트케이는 특히 "노을의 miLab BCM은 혈구 형태 분석을 완전 자동화한 전 세계 유일 솔루션"이라며 "AI를 이용해 적혈구, 백혈구, 혈소판 등을 자동 분석한다"고 강조했다. dschoi@fnnews.com 최두선 기자

과학기술 연구개발(R&D)에도 인공지능(AI)을 적극적으로 도입해 더 빠르고 정확도가 높은 성과들이 속속 나오고 있다. 태양광발전소 관리에 AI를 적용해 전문 엔지니어 없이도 고장 여부를 진단해 냈다. 또한 미세플라스틱을 검출하는 기술에 AI가 적용돼 신속하고 정확하게 식별할 수 있게 됐다. 그뿐만 아니라 신약개발 분야에서는 임상시험 전 약물의 성공 가능성과 부작용을 미리 예측해냈다. 의료 영상 분석 AI를 개발한 대구경북과학기술원(DGIST) 로봇 및 기계전자공학과 박상현 교수는 18일 "AI 모델을 개발함으로써 데이터셋 구축 소요 시간과 비용을 크게 절감하면서도 정확하게 분석하는 것이 가능해졌다"고 말했다. ■진단·검출 전문가 대신 AI로 우선 한국에너지기술연구원 고석환 박사팀은 AI를 활용한 태양광 발전 고장 진단 기술을 개발했다. 이 AI 기술은 전문엔지니어 없이도 정상 및 고장데이터 셋 약 3600개를 이용해 95% 정확도로 판단해 냈다고 에너지기술연구원이 밝혔다. 국내 태양광발전 설비는 2021년 기준 총 21.2GW로 2020년보다 3.3GW 증가했다. 우드맥킨지는 글로벌 태양광 운영 및 유지관리 시장보고서를 통해 2020년 기준 약 6조6000억원(50억 달러)에서 2025년에는 12조4000억원(94억 달러)까지 늘어날 것으로 예상했다. 연구진은 "발전소 현장 진단 장치인 다채널 어레이테스터기에도 해당 기술적용 소프트웨어를 적용해 즉시 활용 가능하다"고 말했다. 이 기술은 데이터를 입력하면 즉시 활용 할 수 있고, 플랫폼화 기술개발을 올 하반기에 완료해 클라우드 기반의 서비스화를 목표로 하고 있다. 또한 한국재료연구원 정호상 박사팀은 미세 플라스틱을 현장에서 신속하고 고감도로 검출하는 키트형 센서를 개발했다. 간단한 주사기 필터에 걸러지는 형태로, 전 처리 과정 없이 20분 이내에 미세 플라스틱의 종류와 개수, 분포 등을 파악할 수 있다. 이 센서에는 미세 플라스틱만의 고유한 빛 신호, 즉 라만 분광 신호를 AI에 미리 학습시켜, 판별하도록 만들었다. 이를 통해 복잡한 환경 또는 인체 시료 내에서도 미세 플라스틱만 정확하게 판별할 수 있을 뿐만 아니라, 농도와 분포, 종류까지도 함께 식별할 수 있도록 개발했다. 정호상 박사는 "이 기술이 상용화되면, 미세 플라스틱을 좀 더 쉽고 빠르게 보편적으로 검출하는 기술이 보급될 것"이라고 말했다. ■신약 개발도 AI가 돕는다 포항공과대학교(POSTECH) 김상욱 교수팀은 머신러닝을 이용해 임상시험 전 약물의 성공 가능성과 부작용을 예측하는 데 성공했다. 신약개발을 하기위해 임상시험 전 단계까지는 동물이나 세포주 등을 모델로 실험이 진행된다. 이는 사람의 체내에서 약물 표적 유전자의 역할과 발현되는 정도가 달라 약물의 효능이나 독성에 차이가 발생할 수 있다. 이러한 차이를 고려하지 않는 경우, 실험 결과와 달리 약물을 실제 환자에게 투여했을 때 치명적 부작용을 일으킬 수 있다. 연구진은 지금까지 임상시험을 거친 약물 약 2500여 개를 대상으로 유전자 표현형을 분석했다. 이를 바탕으로 임상시험에서 약물 승인 여부를 예측하는 인공지능 기술을 개발했다. 화학적 접근 방식과 유전자 중심 접근 방식을 결합함으로써 보다 정확하게 약물의 안전성과 성공 가능성을 예측할 수 있게 됐다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 과학기술 연구개발(R&D)에도 인공지능(AI)을 적극적으로 도입해 더 빠르고 정확도가 높은 성과들이 속속 나오고 있다. 태양광발전소 관리에 AI를 적용해 전문 엔지니어 없이도 고장 여부를 진단해 냈다. 또한 미세플라스틱을 검출하는 기술에 AI가 적용돼 신속하고 정확하게 식별할 수 있게 됐다. 그뿐만 아니라 신약개발 분야에서는 임상시험 전 약물의 성공 가능성과 부작용을 미리 예측해냈다. 의료 영상 분석 AI를 개발한 대구경북과학기술원(DGIST) 로봇 및 기계전자공학과 박상현 교수는 18일 "AI 모델을 개발함으로써 데이터셋 구축 소요 시간과 비용을 크게 절감하면서도 정확하게 분석하는 것이 가능해졌다"고 말했다. ■진단·검출 전문가 대신 AI로 우선 한국에너지기술연구원 고석환 박사팀은 AI를 활용한 태양광 발전 고장 진단 기술을 개발했다. 이 AI 기술은 전문엔지니어 없이도 정상 및 고장데이터 셋 약 3600개를 이용해 95% 정확도로 판단해 냈다고 에너지기술연구원이 밝혔다. 국내 태양광발전 설비는 2021년 기준 총 21.2GW로 2020년보다 3.3GW 증가했다. 우드맥킨지는 글로벌 태양광 운영 및 유지관리 시장보고서를 통해 2020년 기준 약 6조6000억원(50억 달러)에서 2025년에는 12조4000억원(94억 달러)까지 늘어날 것으로 예상했다. 연구진은 "발전소 현장 진단 장치인 다채널 어레이테스터기에도 해당 기술적용 소프트웨어를 적용해 즉시 활용 가능하다"고 말했다. 이 기술은 데이터를 입력하면 즉시 활용 할 수 있고, 플랫폼화 기술개발을 올 하반기에 완료해 클라우드 기반의 서비스화를 목표로 하고 있다.  또한 한국재료연구원 정호상 박사팀은 미세 플라스틱을 현장에서 신속하고 고감도로 검출하는 키트형 센서를 개발했다. 간단한 주사기 필터에 걸러지는 형태로, 전 처리 과정 없이 20분 이내에 미세 플라스틱의 종류와 개수, 분포 등을 파악할 수 있다. 이 센서에는 미세 플라스틱만의 고유한 빛 신호, 즉 라만 분광 신호를 AI에 미리 학습시켜, 판별하도록 만들었다. 이를 통해 복잡한 환경 또는 인체 시료 내에서도 미세 플라스틱만 정확하게 판별할 수 있을 뿐만 아니라, 농도와 분포, 종류까지도 함께 식별할 수 있도록 개발했다. 정호상 박사는 "이 기술이 상용화되면, 미세 플라스틱을 좀 더 쉽고 빠르게 보편적으로 검출하는 기술이 보급될 것"이라고 말했다. ■신약 개발도 AI가 돕는다 포항공과대학교(POSTECH) 김상욱 교수팀은 머신러닝을 이용해 임상시험 전 약물의 성공 가능성과 부작용을 예측하는 데 성공했다. 신약개발을 하기위해 임상시험 전 단계까지는 동물이나 세포주 등을 모델로 실험이 진행된다. 이는 사람의 체내에서 약물 표적 유전자의 역할과 발현되는 정도가 달라 약물의 효능이나 독성에 차이가 발생할 수 있다. 이러한 차이를 고려하지 않는 경우, 실험 결과와 달리 약물을 실제 환자에게 투여했을 때 치명적 부작용을 일으킬 수 있다. 연구진은 지금까지 임상시험을 거친 약물 약 2500여 개를 대상으로 유전자 표현형을 분석했다. 이를 바탕으로 임상시험에서 약물 승인 여부를 예측하는 인공지능 기술을 개발했다. 화학적 접근 방식과 유전자 중심 접근 방식을 결합함으로써 보다 정확하게 약물의 안전성과 성공 가능성을 예측할 수 있게 됐다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자