LG AI연구원, ASCO 2025서 ‘엑사원패스 1.5’ 첫 공개

[이데일리 김현아 기자] LG AI연구원이 암 환자 치료를 지원하는 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원패스(EXAONE Path) 1.5’를 공개하며 바이오 AI 시장 공략에 본격 시동을 걸었다. 기존 AI 모델 ‘엑사원 3.5’와 추론 AI ‘엑사원 딥(Deep)’에 이어, 의료 분야로 활용 영역을 넓힌 것이다.

LG AI연구원은 자사 블로그를 통해 지난달 30일부터 이달 3일까지 미국 시카고에서 열린 세계 최대 암 학회 ‘미국임상종양학회(ASCO) 2025’에서 엑사원패스 1.5를 처음으로 선보였다고 빍혔다.

이번 출품은 LG AI연구원이 ASCO에 공식 참여한 첫 사례로, 글로벌 제약·바이오 기업과의 협업 기회를 확대하기 위한 전략적 행보라는 평가다.

ASCO 2025 현장행사 LG AI연구원 부스. 출처=LG AI연구원 블로그

조직병리 이미지는 암 진단과 치료 계획 수립에서 핵심적인 데이터로 활용된다. 일반적으로 수만~수억 픽셀 규모의 고해상도 이미지를 통해 세포 구조·조직 특성을 분석하는데, ‘엑사원패스 1.5’는 이 복잡한 이미지를 AI가 정밀하게 해석해 유전자 변이 예측과 최적 치료 방안을 제시하는 것이 특징이다.

기존에는 유전자 변이를 분석하기 위해 최대 2주가 소요되는 별도 검사가 필요했지만, 엑사원패스를 적용하면 조직 이미지 기반으로 치료 반응을 빠르게 예측할 수 있다. 실제 임상 환경에서는 기존 2~8주 걸리던 병리 분석이 1분 내로 단축 가능하다는 것이 LG AI연구원 측 설명이다.

이번 1.5 모델은 데이터 학습 규모와 분석 정확도를 크게 강화했다. 기존 3만5000여장의 슬라이드 이미지에서 7만3000장으로 학습 데이터를 확대했으며, 총 5억장 이상의 타일(tile) 이미지를 기반으로 세포 미세 구조와 조직 패턴에 대한 높은 이해도를 확보했다.

특히 타일별 정보를 슬라이드 단위로 최적화·통합하는 어텐션 기반 알고리즘을 적용해 병리 이미지 분석 정확도를 한층 끌어올렸다.

또한 약 1만 쌍의 슬라이드-RNA(리보핵산) 유전자 정보 데이터를 추가 학습, 이미지 정보와 유전자 정보를 함께 해석하는 통합 분석 기능도 구현했다. 이를 통해 검체 부족 상황에서도 예측 성능을 유지할 수 있으며, 후향적 연구 및 희귀 코호트 연구에서도 활용 가능성이 높다.

LG AI연구원은 앞서 ‘엑사원패스 1.0’을 글로벌 GPU 기업 엔비디아가 운영하는 의료 AI 플랫폼 ‘모나이(MONAI)’에 등록, 국내 AI 모델로는 최초로 2주 만에 1만회 이상의 다운로드를 기록한 바 있다.

이번 ASCO에서 첫선을 보인 ‘엑사원패스 1.5’는 현장에서도 큰 관심을 받았다. 글로벌 연구진과 의료 전문가들은 AI 기반 조직병리 분석이 암 치료의 정밀성과 속도 측면에서 기존 패러다임을 혁신할 가능성에 주목하는 분위기다.

한편 LG AI연구원은 바이오 AI를 그룹의 미래 성장축으로 육성 중이며, 향후 정밀의료·의료 AI 시장에서 글로벌 경쟁력 강화를 위한 연구·개발(R&D) 투자를 지속 확대할 방침이다.