LG AI연구원이 9일 차세대 정밀 의료 AI 모델인 ‘엑사원 패스(EXAONE Path) 2.0’을 공개했다.

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

병리 조직 이미지와 생명 현상을 이해하고 질병의 원인과 치료법 연구에 활용할 수 있는 유전 정보를 담은 DNA와 RNA 등 멀티오믹스 정보를 학습했다. 병리 조직 이미지는 환자의 조직 표본을 현미경으로 관찰하는 병리 진단 과정에서 촬영한 고해상도 디지털 방식의 전체 슬라이드 이미지(WSI)다.

LG AI연구원은 엑사원 패스 2.0에 패치 단위부터 전체 슬라이드 이미지(WSI)까지 학습하는 신기술을 적용, 유전자 변이 예측 정확도를 세계 최고 수준(SOTA)인 78.4%까지 높였다고 설명했다.

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”며 “빠른 시간 내에 암 환자의 조직 표본 병리 이미지를 분석해 확인하고, 이에 맞는 표적 치료제를 식별할 수 있다”고 말했다.

아울러 LG AI연구원은 바이오헬스케어 분야에서 미국 내 최상위 의료연구기관인 밴더빌트대학교 메디컬 센터의 황태현 교수 연구팀과 세계 최고 수준의 멀티모달 의료 AI 플랫폼을 개발하기 위해 협력한다고 밝혔다.

황 교수는 미국 정부가 주도하는 암 정복 프로젝트인 캔서문샷의 위암 프로젝트를 이끄는 한국인 석학으로, 밴더빌트대학교 메디컬 센터에서 인공지능과 분자 의학 융합 연구를 진행하는 분자 AI 이니셔티브를 창립했다.

LG AI연구원과 황 교수 연구팀은 임상 시험에 참여 중인 암 환자들의 실제 조직 표본과 병리 조직 이미지, 치료 과정의 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 정밀 의료 시대를 여는 멀티모달 의료 AI 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 도움을 줄 수 있는 AI 플랫폼을 만드는 것”이라며 “우리가 개발하는 AI 플랫폼은 단순한 진단 도구가 아니라 신약 개발의 전 과정을 혁신하는 게임 체인저가 될 것”이라고 말했다.

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

한편, LG AI연구원은 미국 잭슨랩(JAX)과는 알츠하이머 인자 발굴 및 신약을, 백민경 서울대 교수 연구팀과는 차세대 단백질 구조 예측 AI를 개발하고 있다. 전 세계 제약·바이오 기업들과 신약 개발 AI 협업 논의를 활발하게 이어가고 있다.

LG 관계자는 “구광모 LG그룹 회장이 AI와 바이오를 고객의 삶을 변화시킬 미래 기술로 강조하고 있는 가운데, LG는 오픈 이노베이션을 통해 AI와 바이오의 융합 분야에서 성과를 내기 위해 박차를 가하고 있다”고 강조했다.