‘AI 영상진단 X 액체생검’ 협업으로 암 조기진단 앞당긴다
의료 AI 전문기업 딥노이드(대표 최우식)가 액체생검 전문기업 진캐스트(각자대표 백승찬, 이병철)와 함께 혁신적인 암 조기진단 기술을 개발하고 사업화하기로 합의했다고 9일 발표했다.
딥노이드는 국내 1세대 의료 AI 기업으로 뇌 MRA, 흉부 X-ray, 저저선량 CT 부문에서 AI 의료 영상 판독 솔루션을 보유하고 있다. 진캐스트는 현존 최고의 민감도를 구현하는 액체생검 기술로 1기 환자의 암 유전자까지 정밀하게 진단한다.
합의에 따라 두 회사는 보유기술의 유기적인 결합을 통해 새로운 진단기술을 공동개발하고 함께 상용화할 계획이다. 미래 의료기술의 양대 산맥인 AI 기술과 액체생검 기술을 결합, 혁신적인 진단기술로 새로운 정밀의료 시장을 개척하고 미래 의료시장을 선도하겠다는 목표다.
양사는 가장 먼저 AI 영상진단과 액체생검 ctDNA 진단의 결합을 통한 폐암 조기진단 공동 연구·개발을 추진한다. 2025년 대형 검진센터에 공급하는 것을 목표로 하고 있다.
영상진단과 분자진단을 병행하는 진단법은 현 시점에서 암의 조기진단 가능성을 높여주는 방법 중 하나다. 이미 유럽, 미국 등 의료 선진국에서 많은 연구를 진행하고 있다. 현존 최고 수준의 ctDNA 검출 민감도를 구현하는 진캐스트 기술과 정확도 높은 의료 영상진단 솔루션을 보유한 딥노이드의 기술을 병행해 진단한다면 빠른 시기에 암 조기진단의 임상적 효용성과 유효성 확인이 가능할 것으로 기대된다.
이번 협력사업이 문제없이 진행된다면 양사는 향후 조기진단뿐 아니라 예후진단 시장 진입도 함께 할 예정이며, 폐암에 더해 췌장암 등 조기진단이 까다로운 암까지 영역을 확대할 방침이다.
또한 두 회사는 각자의 기술 한계점을 상대방의 기술로 보완하는 협력도 진행한다. 딥노이드는 진캐스트의 액체생검 노하우를 통해 의료 영상데이터와 분자진단 데이터를 학습시켜 AI로 진단을 고도화하고, 진캐스트는 딥노이드의 거대 멀티모달(Large Multi Modal, LMM) 인공지능 기술을 적용해 액체생검 기술을 고도화한다는 계획이다.
양사는 협력의 시너지 효과에 대한 기대를 숨기지 않는다. 딥노이드 최우식 대표는 “딥노이드가 진캐스트에 투자한 이유는 액체생검 분야에서 독보적인 기술을 보유했기 때문”이라며 “기존 딥노이드의 의료 AI는 영상에 한정돼 있는 유니모달 인공지능 모델이었지만 진캐스트의 액체생검을 통해 얻은 병리데이터까지 학습한다면 멀티모달 인공지능으로 발전할 수 있어 AI 의료시장을 선도해나갈 것으로 기대한다”고 밝혔다.
진캐스트 백승찬 대표도 “최고 수준의 의료 AI 기술을 보유한 딥노이드와의 협력을 통해 새로운 디지털 정밀의료 기술을 개발할 수 있을 것”이라며 “AI와 액체생검 기술의 결합으로 암을 비롯한 다양한 난치 질환을 정복할 수 있기를 바란다”고 말했다.
딥노이드 소개
딥노이드는 의료 AI 분야에서 영상 판독보조 솔루션을 보유한 업체다. 딥노이드의 솔루션은 뇌 MRA, 흉부 X-ray, CT에서 얻은 영상데이터를 AI 모델로 학습시켜 의사가 의료 영상 판독을 정확하고 빠르게 하는데 도움을 주고 있다. 특히 뇌 MRA를 통해 뇌동맥류를 진단하는 솔루션인 ‘DEEP:NEURO’는 2023년 혁신의료기술로 지정돼 올해 6월말 현재 비급여로 22개 병원에서 서비스를 시작했다. 흉부 X-ray와 CT용 솔루션 역시 다수의 논문과 허가를 보유하고 있다.
진캐스트 소개
진캐스트는 중합효소 기반의 원천 기술 ‘ADPS (Allele-Discriminating Priming System)’를 통해 실험실 규모에서 0.0001%, 실제 임상 현장에서 0.01%의 검출 민감도로 암 유전자를 분석하는 액체생검 암 진단 기업이다. ADPS는 다른 액체생검 진단법보다 검사가 간편하고 검사 시간이 짧은 qPCR 기반 기술이며, 현존 최고의 검출 민감도를 구현해 1~4기 내 모든 암 환자의 암 유전자를 분석할 수 있다. 이를 고도화한 ‘Digital ADPS’는 한번에 수백가지의 유전자 돌연변이를 검출하는 매시브-멀티플렉스(Massive Multiplex)를 접목한 진단기술로, 암종별 조기 진단을 현실화하고 있다.
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출처:진캐스트
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