LG AI연구원의 '엑사원 패스 2.0', 암 진단 시간 2주에서 1분으로 단축

 

 

 

안녕하세요, 오늘은 정말 놀라운 의료 기술 소식을 전해드리려고 해요. LG AI연구원에서 개발한 '엑스원 패스 2.0'이라는 의료 AI 모델이 암 환자의 진단 시간을 획기적으로 줄여준다고 하는데요. 기존에 2주나 걸리던 유전자 검사가 이제 1분 안에 가능해진다니 정말 대단하지 않나요? 암 진단에서 가장 중요한 건 시간인데, 이 기술이 많은 환자들의 생명을 구할 수 있을 것 같아요. 함께 자세히 알아볼까요?

 

LG AI연구원의 '엑사원 패스 2.0' 출시 배경

LG AI연구원이 지난 9일에 차세대 정밀 의료 AI 모델인 '엑스원 패스 2.0'을 공개했어요. 이 모델은 지난해 8월에 선보인 1.0 버전과 올해 6월 세계 최대 종양학 학술행사인 ASCO 2025에서 공개한 1.5 버전에 이은 최신 모델이에요. 이 모델은 오는 22일 'LG AI 토크콘서트 2025'에서도 소개될 예정이랍니다.

 

이런 의료 AI 모델이 나오게 된 배경에는 구광모 LG그룹 회장의 미래 먹거리 전략이 있어요. 그가 취임 이후 계속해서 ABC(AI·바이오·클린테크)를 강조했는데, 이제 AI와 바이오의 융합을 통한 성과가 눈에 보이게 나타나고 있는 거죠. 특히 의료 분야에서 AI의 활용은 진단 시간을 획기적으로 줄이고 정확도를 높이는데 큰 도움이 되고 있어요.

 

엑스원 패스 2.0의 핵심 기술과 특징

엑스원 패스 2.0의 가장 큰 특징은 1.0 모델보다 훨씬 고품질의 데이터를 학습했다는 점이에요. 특히 질병의 원인과 치료법 연구를 위한 유전 정보가 담긴 DNA와 RNA 등 멀티오믹스(Multiomics) 정보를 학습했다고 해요. 이게 무슨 말이냐면, 인체의 유전자 정보를 더 깊이 이해할 수 있게 됐다는 거예요.

 

이 AI 모델은 환자의 병리 조직 이미지를 분석해 유전자 변이와 발현 형태, 인체 세포와 조직의 미세한 변화와 구조적 특징을 정밀하게 분석하고 예측할 수 있어요. 병리 조직 이미지는 환자의 조직 표본을 촬영한 고해상도 전체 슬라이드 이미지인데, 이게 기가바이트(GB) 단위로 용량이 커서 보통은 수천 개의 조각으로 나눠서 분석한다고 해요.

 

근데 여기서 문제가 생겨요. AI가 이런 조각(패치) 단위 이미지로만 분석하면 특정 세포나 조직의 특징에만 집중해서 전체적인 맥락을 놓치는 '특징 붕괴(Feature Collapse)' 현상이 발생한대요. LG AI연구원은 이 문제를 해결하기 위해 패치 단위부터 전체 슬라이드 이미지까지 학습하는 신기술을 적용했어요.

 

세계 최고 수준의 유전자 변이 예측 정확도

엑사원엑스원 패스 2.0의 가장 놀라운 점은 유전자 변이 예측 정확도가 78.4%로 세계 최고 수준이라는 거예요. 이는 하버드 메디컬스쿨의 모델(75.5%)보다도 높은 수준이라고 하니 정말 대단하죠? 참고로 이전 버전인 엑스원 패스 1.0 모델의 정확도는 73.1%였다고 해요.

 

이 AI 모델은 전체 슬라이드 이미지와 멀티오믹스 정보가 쌍을 이룬 데이터 1만장 이상을 학습했어요. 덕분에 비싼 유전체 검사 없이도 이미지 분석만으로 유전자 활성 여부를 예측할 수 있게 됐어요. 이게 얼마나 대단한 일인지 생각해 보세요. 기존에는 유전자 검사를 위해 2주 이상 기다려야 했는데, 이제는 1분 안에 결과를 알 수 있다니!

 

박용민 LG AI연구원 AI 비즈니스팀 리더는 "엑사원 패스 2.0을 활용하면 기존 2주 이상 걸리던 유전자 검사 시간을 1분 이내로 단축해 암 환자의 치료 골든타임 확보를 도와준다"라고 말했어요. 암 치료에서 시간은 정말 중요하니까, 이 기술이 많은 환자들에게 희망이 될 것 같아요.

 

질병별 특화 모델 추가 공개

LG AI연구원은 폐암과 대장암 등 특정 질병에 특화된 모델도 추가로 공개했어요. 이런 특화 모델을 활용하면 불필요한 검사를 줄이고, 표적 약물을 사용할 수 있는 환자군을 조기에 선별하는 데 유용할 거라고 해요.

 

예를 들어, 폐암 환자의 경우 특정 유전자 변이가 있는지 빠르게 확인하고 그에 맞는 표적 치료제를 선택할 수 있을 거예요. 이렇게 질병별로 특화된 모델이 있으면 더 정확한 진단과 맞춤형 치료가 가능해질 것 같아요.

 

또한, 이런 AI 모델은 의사들이 진단을 내릴 때 보조 도구로 활용될 수 있어요. 의사가 놓칠 수 있는 부분을 AI가 짚어주면 더 정확한 진단이 가능하겠죠? 물론 최종 결정은 의사가 내리겠지만, AI의 도움으로 더 빠르고 정확한 진단이 가능해질 거예요.

 

밴더빌트대학교와의 협력으로 임상 AI 구현 도전

LG AI연구원은 미국 내 최고 연구기관으로 꼽히는 밴더빌트대학교 메디컬센터 황태현 교수 연구팀과 함께 세계 최고 수준의 멀티모달 의료 AI 플랫폼을 개발하기로 했어요.

 

이전에는 기술을 먼저 개발한 후 이를 적용할 임상 현장을 찾는 방식이었는데, 이번에는 임상 현장에서 실제 발생하는 문제를 해결하면서 AI 기술을 개발하는 전략을 택했다고 해요. 현재 병원 내부에 AI를 성공적으로 구현한 기업이 없는 상황에서 세계 최초로 '임상 AI 구현'에 도전하는 셈이에요.

 

임상시험에 참여 중인 암 환자들의 실제 조직 표본과 병리 조직 이미지, 치료 과정에서 발생한 데이터를 기반으로 질병 근본 원인 식별, 질병 조기 진단, 새로운 바이오마커와 타깃 발굴, 환자 개인별 유전자 정보에 맞는 치료 전략 개발, 치료 효과 예측 기술 고도화 등에 주력할 계획이라고 해요.

 

신약 개발의 게임 체인저가 될 AI 플랫폼

새롭게 개발하는 AI 플랫폼을 활용하면 병원은 환자의 조직검사 결과를 실시간 분석해 최적의 맞춤 치료를 제공하고, 제약회사는 AI로 최적의 환자군을 선별해 임상시험 비용과 신약 개발기간을 대폭 단축할 수 있을 거래요.

 

황태현 교수는 "우리가 개발하는 AI 플랫폼은 신약 개발의 전 과정을 혁신하는 게임 체인저가 될 것"이라며 "임상시험 중 실시간 수집되는 환자의 데이터를 분석해 어떤 환자가 특정 치료에 반응하지 않으면 빠르게 치료 방법을 바꾸고 효과가 가장 좋은 치료제를 실시간으로 제공할 수 있다"라고 설명했어요.

 

LG AI연구원과 황 교수팀은 암 분야를 시작으로 향후 이식 거부와 면역학, 당뇨병 등으로 연구 범위를 확장할 방침이라고 해요. 이렇게 되면 다양한 질병에 대한 진단과 치료가 더욱 빨라지고 정확해질 것 같아요.

 

의료 AI의 미래와 기대효과

이런 의료 AI 기술의 발전은 정말 기대가 큰 분야예요. 특히 암 진단과 치료에서는 시간이 생명인데, 진단 시간을 2주에서 1분으로 단축한다는 건 정말 혁명적인 변화라고 생각해요.

 

또한 개인별 맞춤 치료가 가능해진다는 점도 큰 장점이에요. 모든 환자가 같은 치료에 똑같이 반응하는 건 아니니까요. AI가 환자의 유전자 정보를 분석해 가장 효과적인 치료법을 제시해준다면, 치료 성공률도 높아지고 부작용도 줄일 수 있을 거예요.

 

신약 개발 과정에서도 AI의 역할이 커질 것 같아요. 임상시험 참가자를 더 정확하게 선별하고, 실시간으로 데이터를 분석해 빠르게 피드백을 제공할 수 있다면 신약 개발 기간과 비용을 크게 줄일 수 있을 거예요.

 

의료 AI 기술의 발전은 결국 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공하는 것이 목표라고 생각해요. 빠르고 정확한 진단, 개인별 맞춤 치료, 효과적인 신약 개발... 이 모든 것이 환자들의 삶의 질을 높이고 생존율을 높이는 데 기여할 거예요. LG AI연구원의 '엑스원 패스 2.0'이 그 시작점이 되길 바라봅니다.