구광모 'ABC 전략' 빛 발했다…LG, 암 잡는 新무기 앞세워 '바이오 AI' 상업화 가속
LG그룹이 암을 정복하는 의료 인공지능(AI) 실현을 위한 새로운 무기를 공개하며 미래 먹거리로 삼은 바이오 AI 영역에서 본격적인 상업화 활동에 돌입했다. 구광모 LG그룹 회장이 미래 사업으로 낙점한 'ABC(AI·바이오·클린테크) 전략'이 적중하고 있다는 평가가 나온다. LG AI연구원은 9일 차세대 정밀 의료 AI 모델인 '엑사원 패스(EXAONE Path) 2.0'을 공개했다. 앞서 지난해 8월 선보인 1.0 모델, 지난 달 미국 시카고에서 열린 세계 최대 규모의 종양학 학술 행사인 ASCO 2025에서 공개한 1.5 모델의 후속작이다. '엑사원 패스 2.0'은 1.0 모델과 비교해 고품질 데이터를 학습했다. 또 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(Whole Slide Image, WSI)다. 전체 슬라이드 이미지(WSI)는 방대한 양의 세포와 조직 구조 정보를 담고 있는 기가바이트(Gigabyte, 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 전체 슬라이드 이미지(WSI)까지 학습하는 신기술을 적용해 유전자 변이 예측 정확도를 세계 최고 수준(State of the Art, SOTA)인 78.4%까지 높였다. '엑사원 패스 2.0'은 전체 슬라이드 이미지(WSI)와 멀티오믹스 정보가 쌍을 이룬 데이터 1만 장 이상을 학습해 값비싼 유전체 검사 없이 이미지 분석만으로 유전자 활성 여부를 예측할 수 있다. LG AI연구원은 오는 22일에 진행하는 'LG AI 토크콘서트 2025'에서 '엑사원 패스 2.0'을 직접 소개할 예정이다. 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 "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. 또 LG AI연구원은 바이오헬스케어 분야에서 미국 내 최상위 의료연구기관인 밴더빌트대학교 메디컬 센터(Vanderbilt University Medical Center)의 황태현 교수 연구팀과 세계 최고 수준의 멀티모달(Multi-modal) 의료 AI 플랫폼을 개발하기 위해 손을 잡았다. 이들은 기술을 개발한 후 이를 적용할 임상 현장을 찾는 기존 방식에서 벗어나 임상 현장에서 실제로 발생하는 문제를 해결하면서 AI 기술을 개발하는 차별화 전략을 택했다. LG AI연구원과 황태현 교수 연구팀은 임상시험에 참여 중인 암 환자들의 실제 조직 표본과 병리 조직 이미지, 치료 과정에서 발생한 데이터를 기반으로 ▲질병 발생 근본 원인 식별 ▲질병 조기 진단 ▲새로운 바이오마커와 타깃 발굴 ▲환자 개인별 유전자 정보에 맞는 치료 전략 개발 ▲치료 효과 예측 기술을 고도화해 개인 맞춤형 정밀 의료 시대를 여는 멀티모달 의료 AI 플랫폼을 개발한다는 계획이다. 황 교수는 "우리의 목표는 단순히 새로운 AI 모델을 개발하는 것이 아니라 실제 의료 현장에서 의료진이 환자를 진료하고 치료하는 데 도움을 줄 수 있고 활용할 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 강조했다. 황 교수는 미국 정부가 주도하는 암 정복 프로젝트인 캔서문샷(Cancer Moonshot)의 위암 프로젝트를 이끄는 한국인 석학으로, 밴더빌트대학교 메디컬 센터에서 인공지능과 분자 의학 융합 연구를 진행하는 분자 AI 이니셔티브(Molecular AI Initiative)를 창립했다. LG AI연구원과 황 교수 연구팀은 암 분야를 시작으로 향후 이식 거부와 면역학, 당뇨병 등으로 연구 범위를 확장할 계획이다. 세스 카프(Seth Karp) 밴더빌트대학교 메디컬 센터 외과학 주임교수는 "우리는 치료제를 찾는 수준을 넘어 치료제를 언제 어떻게 환자에게 적용해야 하는지 찾는 시대에 와 있다"며 "LG AI연구원과 황태현 교수 연구팀의 연구가 전환점이 될 것"이라고 밝혔다. 이어 "실제로 환자를 치료하고 생명을 살리는 데 활용할 수 있는 플랫폼 개발에 나선다는 것이 이번 협업의 가장 큰 의미"라고 강조했다. 이 외에도 LG AI연구원은 미국 잭슨랩(The Jackson Laboratory, JAX)과도 알츠하이머 인자 발굴 및 신약 개발했다. 백민경 서울대 교수 연구팀과는 차세대 단백질 구조 예측 AI를 개발하는 등 질병과의 전쟁에서 이길 수 있는 AI를 만들어가는 데 앞장서고 있다. 이 같은 성과는 구 회장의 'ABC 전략'과도 맞닿아 있다. 구 회장은 AI와 바이오, 클린테크를 미래 사업으로 낙점하고 이 분야의 경쟁력을 끌어올리기 위해 지난해부터 오는 2028년까지 국내에 100조원 규모의 투자를 하겠다고 공개한 바 있다. 또 AI와 바이오를 고객의 삶을 변화시킬 미래 기술로 강조하며 그룹 주력 사업으로 키우기 위해 집중하고 있다. LG그룹 관계자는 "전 세계 제약·바이오 기업들과 신약 개발 AI 협업 논의를 활발하게 이어가고 있다"며 "오픈 이노베이션을 통해서도 AI와 바이오의 융합 분야에서 성과를 내기 위해 박차를 가하고 있다"고 설명했다.
