캔서엑스는 미국 정부가 추진 중인 암 정복 프로젝트 ‘캔서문샷’의 민간협력 파트너십이다. 국내에서만 두 자릿 수의 기업이 참여하고 있다. 존슨앤존슨, 인텔 등 내로라하는 글로벌 기업들도 동참하고 있다. 하지만 다수 국내 기업들이 캔서문샷에 참여하고 있음에도 카탈로그 솔루션에 이름을 올린 곳은 아직까지 딥바이오를 포함해 두 곳뿐이라는 점에서 괄목할만한 성과다.
캔서엑스의 목표는 암으로 인한 사망률을 최소 50% 줄이고, 이를 위해 산학연의 연계 작업을 촘촘히 하는 데 있다. 특히 캔서엑스는 종양학 분야에서 혁신기술이 나오는 것을 기대하고 있는데, 딥바이오처럼 병리 분야의 기업들이 주목받고 있다.
딥디엑스-프로스테이트는 국내 최초로 식품의약품안전처로부터 3등급 체외진단 의료기기허가를 받은 제품이다. 전립선 조직생검 슬라이드 이미지를 분석해 암 병변을 자동으로 식별, 글리슨 등급 분류를 기반으로 전립선암 진단과 재발 가능성을 비롯한 예후 예측을 가능케 한다.
현재 딥바이오는 네이버, 넷마블 출신의 곽태영 CTO가 기술총괄을 맡고 있다. 곽 CTO를 만나 향후 딥바이오가 가진 기술의 강점, 향후 제품 개발 계획 등에 대해 자세히 들어봤다.
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다음은 곽태영 CTO와의 일문일답.
-딥디엑스 프로스테이트의 경쟁력은?
△전립선 바늘생검 조직에서 암 병변의 유무를 분석하거나 글리슨 시스템에 따른 조직학적 등급을 분석해 제공하는 소프트웨어를 개발하고 출시한 업체는 미국의 페이지AI, 이스라엘의 아이벡스, 핀란드의 에이아이포리아, 인도의 아이라매트릭스 등이 있다.
당사의 딥디엑스 프로스테이트는 분석 정확도에 있어서 민감도 99%, 특이도 97%, 1코어 당 전체 생검슬라이드(WSI, Whole Slide Image)를 AI로 분석하는 시간이 30초 밖에 걸리지 않을 정도로 경쟁사 대비 최고의 성능을 보이고 있다.
구체적이고 사용자 친화적인 병리 진단 보고서를 제공, 의사의 진단의견을 보조하는 2차 소견을 제공하고, 환자에게는 스스로 진단 정보에 대한 파악을 용이하게 해 의료정보에 대한 접근성을 향상시켰다는 장점도 있다.
-의사가 진단하는 것과는 어떻게 다른가?
△딥디엑스 프로스테이트를 통해 ‘진단의 주관성’을 최소화할 수 있다.
암의 확진, 조직학적 하위 분류 혹은 등급 부여 등 병리진단은 일반적으로 판독 대상이 되는 검체의 세포 및 조직의 형태, 구조적 특징 등 조직학적 패턴을 활용해 이뤄진다. 병리전문의들은 수년간의 교육 및 임상 경험을 통해 패턴들을 학습하고 이를 활용해 실제 병리진단 업무를 수행하게 되는데, 사람들마다 모든 패턴에 대한 인식 결과가 다 같을 수 없다.
이런 차이가 크게 두드러지는 진단의 종류들이 몇 가지 있다. 글리슨 시스템에 따른 전립선암의 조직학적 등급의 부여 역시 병리전문의들간 불일치율이 30~40% 수준에 이르는 것으로 알려져 있다. 10년 이상의 임상 경험을 보유한 현직 병리전문의들 사이에서도 진단의 불일치가 발생할 수 있다. 이때 어느 누가 맞고 틀려서 오진이나 그에 따른 의료사고로 이어지는 것과 같은 내용은 밝혀진 바가 없다.
최종 결정은 병리전문의들이 하는 것이지만, 딥디엑스 프로스테이트는 이 과정을 더 빠르고 손쉽게 만들어주는 영리한 조수의 역할을 한다. 실제로 우리가 진행한 임상 성능시험에서는 경력이 길지 않은 초보 병리전문의가 딥디엑스 프로스테이트를 사용했을 때, 사용 전에 비해 진단소요시간이 30% 이상 줄어든 것으로 나타났다.
-경쟁사가 모방을 할 수도 있나? 있다면 이를 막기 위한 대책은?
△동일한 종류의 데이터를 구축하여 딥러닝 기술을 적용, 유사한 기능을 제공하는 딥러닝 모델을 경쟁사들이 얼마든지 만들어 낼 수 있다. 이 때문에 기능 측면에서의 모방을 막기 위해 딥바이오는 특허를 적극적으로 활용하고 있다.
활용하고 있는 딥러닝 모델의 구조, 훈련 방법 등이나 병리 진단 보고서의 구성에 필요한 정보들의 자동 추출 방법들은 모두 현재 특허가 출원됐거나 등록된 상태다. 성능 측면으로 보자면 지속적으로 수행해온 데이터 구축 및 보강, 모델 훈련 과정 등을 동일하게 수행할 수 있는 경쟁사는 생겨나기 어렵다. 이 때문에 경쟁사가 모방을 통해 성능을 따라잡기는 불가능할 것으로 본다.
-딥디엑스 프로스테이트에 적용된 핵심기술을 다른 암종이나 질환에 확대적용할 수 있나?
△딥디엑스 프로스테이트에 적용된 일부 기술들은 전립선 바늘생검 조직검사에 국한된 것들이라 다른 암종이나 질환에 확대적용하기 어렵다. 하지만 적어도 암 병변의 식별, 조직학적 등급의 분석 등 진단과 관련된 기술들은 다른 암종이나 질환을 위한 기술 개발에 활용할 수 있을 것으로 본다.
-딥디엑스 프로스테이트의 뒤를 이을 제품은?
△유방암 병변을 암으로의 발전 가능성에 따라 구분, 제공하는 것을 목표로 병변 식별 기술을 개발하고 있다. 유방암은 여성 암 중 국내외에서 부동의 1위를 차지하고 있는 암종이다. 유방 병변은 종류가 굉장히 많고 암으로 발전할 가능성 또한 병변마다 매우 다르다. 진단 단계에서 병변들을 모두 구분해 기록하도록 되어 있어 병리전문의들이 매우 어려워하는 것으로 알고 있다.
아울러 유방암이나 비소세포폐암처럼 특정 바이오마커의 발현 수준이 치료 방법을 선택하는 데 큰 영향을 미치는 암종에 대해 암 병변을 분할하고 바이오마커를 계측하는 기술을 개발해 성능을 고도화하는 과정에 있다.
-네이버, 넷마블 등을 거쳐 의료AI 분야로 왔는데 딥바이오에 오면서 꼭 이루겠다는 꿈이 있다면?
△넷마블에서 대규모 게임 사용자 데이터의 수집 및 분석으로 시작해 사용자 행동 예측 기술 개발까지 담당했었다. 이때 딥러닝에 대해 많이 배웠다. 이런 경험들이 모여 딥디엑스 프로스테이트의 사용자 편의성, 분석 정확성 등을 고려한 제품 개발 및 개선이 잘 이루어지고 있는 게 아닐까 싶다.
지금으로써는 사업적으로 회사가 크게 성공할 기술을 만들고 싶다는 것이 첫 번째 목표고, 기술측면에서는 디지털 병리 이미지 분석 업체 중 확고한 선두 업체가 되고 싶다는 것이 두 번째 목표다.
이를 위해 지금 디지털 병리 이미지 분석에 생성형 AI를 적용하는 방안도 검토하고 있다. 챗GPT 같은 서비스는 ‘이런 질문에 이런 대답이 나올 것’이라는 알고리즘을 만들어 질의응답하는 시스템에 적용한 케이스인데, 병리 이미지도 이런 연관성을 AI에 학습시키고 있다. 요즘 생성형 AI를 통해 더 놓치는 것 없이 잘할 수 있는, 정확도 높은 병리 이미지 분석 소프트웨어를 만들 수 있을 것이라는 생각이 들고 있다.
한편, 카탈로그 솔루션 등재라는 성과를 발판삼아 딥바이오는 올해 미국에서 보험코드를 받기 위해 발 벗고 나설 계획이다. 김선우 대표는 이데일리와의 통화에서 “지난 1월 미국 최초로 AI 진단으로 예후예측하는 제품에 대해 미국 보험청(CMS)이 보험수가를 줬는데, 이와 같이 딥디엑스 프로스테이트도 미국에서 론칭됐을 때 보험코드를 받아 매출을 발생시킬 가능성이 높다”며 “예후 예측 제품으로 보험코드를 받는 것이 올해 회사의 중요한 마일스톤이 될 것”이라고 강조했다.
현재 딥바이오의 예상 시가총액은 약 700억원, 누적 투자금액은 250억원 가량이다.
