【 청년일보 】 LG AI연구원은 9일 차세대 정밀 의료 AI 모델인 '엑사원 패스(EXAONE Path) 2.0'을 공개했다.

LG AI연구원은 지난해 8월 1.0 모델을 선보인 후 지난달에는 미국 시카고에서 열린 세계 최대 규모의 종양학 학술 행사인 ASCO 2025에서 1.5 모델을 공개한 바 있다.

'엑사원 패스 2.0'은 1.0 모델과 비교해 고품질 데이터를 학습했고, 병리 조직 이미지로 유전자 변이와 발현 형태, 인체 세포와 조직의 미세한 변화와 구조적 특징을 정밀하게 분석하고 예측할 수 있어 암 등 질병의 조기 진단과 예후 예측, 신약 개발과 개인화된 맞춤 치료 등에 활용이 가능한 차세대 정밀 의료 AI 모델이다.

'엑사원 패스 2.0'은 병리 조직 이미지와 생명 현상을 이해하고 질병의 원인과 치료법 연구에 활용할 수 있는 유전 정보를 담은 DNA와 RNA 등 멀티오믹스(Multiomics) 정보를 학습했다.  

병리 조직 이미지는 환자의 조직 표본을 현미경으로 관찰하는 병리 진단 과정에서 촬영한 고해상도 디지털 방식의 전체 슬라이드 이미지(WSI)다.

WSI는 방대한 양의 세포와 조직 구조 정보를 담고 있는 기가바이트(GB) 단위의 대용량 이미지이다. 일반적으로 이를 분석하기 위해 큰 이미지를 수천 개의 조각으로 나누는 패치(Patch) 단위 분할 작업을 진행한다.

AI가 패치 단위 이미지로만 분석을 수행할 때 특정 세포나 조직에 대한 특징만을 집중해 예측 정확도가 떨어지는 특징 붕괴(Feature Collapse) 현상이 발생할 가능성이 높다.

LG AI연구원은 '엑사원 패스 2.0'에 패치 단위부터 WSI까지 학습하는 신기술을 적용해 유전자 변이 예측 정확도를 세계 최고 수준인 78.4%까지 높였다.

'엑사원 패스 2.0'은 WSI와 멀티오믹스 정보가 쌍을 이룬 데이터 1만 장 이상을 학습해 값비싼 유전체 검사 없이 이미지 분석만으로 유전자 활성 여부를 예측할 수 있다.

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"면서 "의사와 제약사가 엑사원 패스 2.0을 활용하면 빠른 시간 내에 암 환자의 조직 표본 병리 이미지를 분석해 어떤 유전자에서 변이가 발생했는지 빠르게 확인하고, 이에 맞는 표적 치료제를 식별할 수 있다"고 말했다.  

LG AI연구원은 폐암과 대장암 등 특정 질병 특화 모델도 추가로 공개했다.

특화 모델은 불필요한 검사를 줄이고, 질병을 치료하는 표적 약물을 사용할 수 있는 환자군을 조기에 선별하는 데 도움을 줄 수 있다.

LG AI연구원은 '엑사원 패스 2.0'이 임상 시험 영역에서 환자의 치료 반응을 실시간으로 확인하고, 질병 예측에 활용하는 생체 지표인 바이오마커를 새롭게 발굴하는 역할을 할 것으로 기대하고 있다.

LG AI연구원은 오는 22일 'LG AI 토크콘서트 2025'에서 '엑사원 패스 2.0'을 소개할 예정이다.

【 청년일보=이창현 기자 】