비엘팜텍 자회사 비엘사이언스, 세계 최고 세포핵 분리 AI 기술 확보 (上)

by김지완 기자
2023.09.27 14:06:48

[이데일리 김지완 기자] “비엘사이언스는 세계 최고 수준의 세포핵 분리 AI 기술을 확보했다.”

고재필 금오공대 교수가 지난 14일 서울 중구 통일로 이데일리 본사에서 인터뷰 중이다. (제공=김지완 기자)

고재필 금오공대 컴퓨터공학과가 비엘사이언스와의 산학협력 의의를 묻자 내놓은 답변이다. 고 교수는 자타공인 세계 최고 머신비전 분야 권위자다. 그는 “자신이 개발한 세계 최고 정확도의 세포핵 분리 인공지능(AI)과 비엘사이언스가 보유중인 수십 만장의 세포병리 이미지를 결합하면 진단 시장에 혁신을 불러일으킬 것”이라고 자신했다.

비엘사이언스와 고재필 교수 연구팀은 지난달 10일 ‘조직, 세포병리 진단에서 AI를 활용한 암 진단 솔루션 공동개발’ 계약을 체결했다. 비엘팜텍(065170) 자회사인 비엘사이언스는 2009년 설립됐다. 여성 자궁경부암 원인인 인유두종바이러스 (HPV)와 성매개 감염병 (STD)을 진단할 수 있는 ‘가인패드’를 개발했다. ‘가인패드’는 과학기술분야 최고 권위 ‘장영실상’을 2018년 수상했고, 올해 4월 미국 식품의약국(FDA)로부터 의료기기 허가를 받았다.

고 교수는 지난 2021년 산업현장에서 실제 활용 가능한 △머신비전을 위한 영상처리 △실용적 딥러닝 알고리즘 분석 △스포츠 중계방송 영상분석 등 상용 소프트웨어기술을 개발하고, 해당 특허권을 기업에 기술이전한 공로를 인정받아 중소벤처기업부 장관 표창을 수상했다.

이데일리는 지난 14일 서울 중구 통일로에 위치한 본사에서 고재필 교수를 만나 비엘사이언스와 고 교수가 공동개발하는 AI 경쟁력과 이루고자 하는 사업 목표에 대해 들어봤다. 다음은 고재필 교수와 일문일답.

-세포핵은 암 진단과 예측을 넘어, 약물별 치료 효과를 미리 가늠할 수 있는 바이오마커다. 세포병리 이미지에서 분리한 세포핵을 분석하면 암 분류뿐만 아니라, 향후 어떤 암이 발생할 것인지 예측할 수 있다. 세포핵엔 개인별 유전정보가 담겨 있다. 환자 개개인의 세포핵을 분석하면 약물별 치료 효과까지 예측할 수 있다, 세포핵은 개인 맞춤형 치료의 핵심 열쇠다.

-핵이 정확하게 분할되면 핵 밀도, 핵과 세포질 비율, 새포핵 크기, 모양, 특성 등을 살필 수 있다. 이를 통해 암 진단, 암 예측, 치료 효과 예측이 가능하다.

-특정 약물 저항성을 가진 세포와 그렇지 않은 세포 간 세포핵 모양, 패턴 등이 다르다. 또, 개인별 세포핵 특성에 따라 면역원성(특정 물질이 면역반응을 유발하는 능력)이 다르게 나타난다. 세포핵 특성을 기반으로 맞춤형 치료가 가능하다. 세포핵 특성을 고려한 맞춤형 치료는 암, HIV 등에서 유용하다. 많은 연구가 이뤄지고 있다.

-무척 어렵다. 일단 환자가 인종, 연령별, 성별 간 세포 차이가 크다. 개인별 유전적 차이도 세포 형태에 영향을 준다. 간, 위 등 기관에 따라 세포 차이가 크다. 환자 질병상태에 따른 세포 상태도 큰 차이가 난다. 이런 차이만 해도 상당한 데 결국 세포를 촬영한 사진이라는 점을 강조하고 싶다.



우리가 사진 찍으면 카메라, 일광(조명), 외부환경 등에 따라 차이가 크지 않나. 세포 이미지도 똑같다. 세포를 촬영하는 환경, 장비, 조명, 촬영자 등에 따라 세포 이미지가 각기 다르다. 여기에 이렇게 촬영된 이미지에 각기 다른 방식으로 세포 염색처리를 한다. 세포 이미지가 정형화돼 있지 않다. 이런 이미지들로부터 세포핵을 정확히 분리해내는 건 무척 어려운 일이다.

-전 세계가 경쟁적으로 세포핵 분리 정확도 경쟁 대회가 열리고 있다.

-캐글(Kaggle)이다. 캐글은 머신러닝과 데이터사이언스 관련 문제를 공유하고, 해결책을 개발하고, 경쟁하는 온라인 플랫폼이다. 이 플랫폼에서 다양한 주제와 분야의 공개 데이터셋을 제공한다. 세계 AI 및 데이터 사이언스 과학자들이 여기에 모여서 경쟁한다고 보면 된다. 이 중 피튀기는 경쟁이 이뤄지는 분야 중 하나가 바로 세포 이미지에서 세포핵을 분리하는 분야다.

-간단하다. 모누세그(MonuSeg)에서 세포병리 이미지 30장을 공개해놨다. 이 30장을 바탕으로 머신러닝을 시켜 세포핵을 정확하게 분리하는 AI를 만들면 된다. 성능이 좋은 AI일수록 세포핵을 잘 분리한다. 각자 만들어낸 AI를 가지고 14장의 테스트용 세포 이미지에서 세포핵을 분할해내는 정도를 측정한다. 예를 들어, 세포 100개에서 세포핵 80개를 분리하면 80% 추출 정확도를 확보한 것이다. 그런 경쟁을 하는 것이다. 모누세그는 세포(조직) 이미지 데이터베이스를 말한다.

-SOTA가 2023년 7월 기록한 82.42%다.

-그렇다.

하(下)편에서 계속.