19일(현지시간) 영국 일간 데일리메일 등에 따르면, 캐나다 토론토대 연구진은 홍콩계 AI 기반 신약 개발기업 인실리코 메디슨과의 협업으로 이 회사의 AI 약물 발견 플랫폼인 ‘파마’(Pharma)를 사용해 간세포암 치료 후보 7종을 개발했다.
파마 알고리즘은 지금까지 알려지지 않았던 치료 경로를 발견하고, 표적인 암세포와 결합해 이를 억제할 수 있는 새로운 유효 분자를 설계할 수 있었던 것으로 전해졌다.
알렉스 자보론코프 인실리코 메디슨 설립자 겸 최고경영자(CEO)는 성명에서 “전 세계가 언어 생성 AI(챗GPT)의 발전에 매료됐지만, 우리의 AI 알고리즘은 알파폴드에서 파생한 구조로 표적(암세포)의 강력한 억제제(항암제)를 설계할 수 있었다”고 밝혔다. 알파폴드는 구글 모회사 알파벳의 자회사인 딥마인드의 AI 기반 단백질 구조예측 프로그램을 말한다.
●AI, 암 환자 생존율도 예측…정확도 80% 이상AI 기술의 의학 분야 활용은 이뿐만이 아니다. 캐나다 브리티시컬럼비아대(UBC)와 UBC 암연구소 연구진은 최근 AI 알고리즘으로 암 환자의 생존율을 예측하는 프로그램을 만들었다.
이 프로그램은 복잡한 인간의 언어를 이해하는 AI 분야인 자연어 처리(NLP) 기술을 사용한 것으로, 암 환자에 대한 전문의의 초기 소견서를 분석해 생존율을 예측한다. 특히 환자의 고유 특성을 확인해 80% 이상의 정확도로 6개월, 36개월, 60개월의 생존 기간을 예측할 수 있다.
UBC 전문의 존호세 누녜스는 성명에서 “AI는 본질적으로 사람이 소견서를 읽듯 이를 파악할 수 있다”고 밝혔다.
소견서는 환자의 나이와 암 종류, 건강 상태, 치료제 사용 이력, 가족력 등 많은 세부 정보를 갖고 있다. AI는 이 모든 정보를 통합해 환자의 생존율에 대한 완전한 그림을 그린다고 누녜스는 설명했다.
지금까지 암 생존율은 암의 위치와 종양 유형 등 몇 가지 일반적 요인에 의해서만 소급적으로 분류되고 계산됐다. 그러나 AI 모델은 환자의 초기 소견서 안에서 고유한 단서까지 포착해 자세한 평가를 제공할 수 있다.
UBC의 AI 알고리즘은 브리티시컬럼비아주 전역에 있는 이 대학의 암센터 총 6곳에 등록돼 있는 암 환자 4만 7625명의 자료를 사용해 훈련과 검사를 받았다.
누녜스는 “우리 모델은 UBC의 자료로 훈련을 받았기에 해당 지역에서 암 생존율을 예측하는 데 잠재적으로 강한 도구가 된다. 그렇지만 신경 NLP 모델의 가장 큰 장점은 확장성과 휴대성이 뛰어나고 구조화된 자료가 필요하지 않다는 데 있다”며 “우리는 다른 새로운 지역에서도 암 생존율 예측 능력을 향상시키기 위해 해당 지역 자료를 사용해 AI 알고리즘을 빠르게 훈련시킬 수 있다”고 설명했다.
윤태희 기자 th20022@seoul.co.kr