[딥바이오 대해부]③ 투자자가 묻다...루닛 압도할 파급력 있을까

[이데일리 김승권 기자] 병리단계 AI의료 기대주 딥바이오가 본격적인 상장 준비에 나섰다. 이데일리는 김선우 딥바이오 대표를 직접 만나 회사 핵심 기술과 향후 전망에 대해 이야기를 들어봤다.

아래는 김선우 딥바이오 대표와의 일문일답 내용이다.

-초기 창업 배경은

△구글과 같은 기술 중심 기업에 투자한 사람들이 큰 성공을 거둔 것에 영감을 받아 기술 기업의 영역을 파고들었다. 10년 동안 저널을 공부한 끝에 딥러닝의 유망한 잠재력을 알게 됐다. 이러한 깨달음과 현대자동차 보안 회사에서 퇴사한 후 저는 딥러닝의 혁신적 힘에 뿌리를 둔 회사를 직접 설립하는 모험을 시작했다.

-의료 분야에 관심을 가지게 된 구체적인 동기가 무엇인지, 특히 수많은 질병 중 암에 관심을 가지게 된 계기는 무엇인지

△딥러닝의 잠재적 응용 분야를 탐색하고 특정 업종에 진출하기 위해 고민하던 중 ‘ENLITIC’이라는 회사를 알게 됐다. ‘ENLITIC’은 딥러닝을 활용하여 엑스레이에서 폐암을 감지하는 회사다. 설립자인 제레미 하워드는 처음에 기업이 문제를 제출하면, 해결책을 찾고 우승한 팀에게 보상을 제공하는 ‘Kaggle’이라는 플랫폼에 대한 아이디어를 구상했다. 딥러닝을 기반으로 한 팀들의 성공을 목격하면서 저는 이 기술에 내재된 상당한 가치를 확신하게 됐다.

-루닛, 뷰노, 딥바이오의 소프트웨어는 어떤 차이가 있나

△다른 제품도 있겠지만 현재까지 주력으로 볼 때 루닛(328130)과 뷰노(338220)는 영상의학 기반 이미지 분석에 특화되어 있다. 특히 영상의학과에서 촬영한 엑스레이나 유방조영술 이미지에 집중하고 있다. 이들 솔루션은 주로 영상의학 이미지의 경우 조직 검사를 통해 진단을 확정하는 데 중점을 둔다.

반면 딥바이오는 생검이나 외과적 절제술로 얻은 디지털화된 조직 이미지에 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하는데 집중하고 있다. 특히 딥바이오의 소프트웨어는 암 확진에 도움을 준다는 점에서 의미가 크다. 특이하게도 한국 식품의약품안전처의 허가사항에 병리학적 맥락에서 암 진단을 위한 체외진단용 의료기기로 유일하게 사용 목적에 포함돼 있다.

김선우 딥바이오 대표 (사진=이데일리 이영훈 기자)

-해외 경쟁사 중에는 어떤 제품이 있나

△국제적인 환경에서 주목할 만한 두 가지 업체는 ‘PAIGE AI’와 하버드 의대 병리학 교수와MIT 딥러닝 전문가가 설립한 ‘PathAI’정도다.

-딥바이오의 차세대 제품 파이프라인에 대한 청사진은 무엇인가

△현재 제품 로드맵에는 전립선암 진단 제품3종이 포함되어 있으며, 유방암과 폐암 등 다른 암종에 대한 개발도 진행 중이다.

또한 예후 제품 및 바이오마커를 활용한 동반 진단 제품에도 진출 예정이다. 내년 동반 진단을 위한 표적 분석을 제공하는 서비스인Deep CDx를 출시할 계획이다.

-여러 종류의 암 중에서 전립선암에 집중하기로 결정한 근거는

△몇 년 전만 해도 모든 엑스레이 기반AI가 성공적으로 디지털화 되었지만, 암 진단에 중요한 병리학 분야는 디지털화가 더디게 진행됐다. 이러한 지연은 주로 현미경으로 조직 세포를 분석하는 방식에 의존하는 데서 비롯된다. 이미지 용량이 3MB로 관리 가능한 엑스레이와 달리 현미경 이미지는 2~7기가바이트에 달하기 때문에 연산에 어려움이 있다.

이에 광범위한 이미지 사용을 요구하지 않고 인종별 특징이 없는 암을 찾았다. 그 결과 남성 사망률의 주요 원인인 전립선암에 주목하게 됐다. 생검을 활용하여 이미지 처리와 관련된 문제를 전략적으로 완화하고 전립선암의 고유한 특성에 초점을 맞췄다.

-전립선암은 조기 발견이나 치료가 왜 그렇게 중요한 건가

△전립선암이 보편적으로 말기인 것은 아니지만, 조기 발견과 치료의 중요성은 환자의 예후를 최적화하는 데 있다. 저희 제품의 주요 목표는 전립선암의 다단계 검사 과정에서 중요한 요소인 정확한 진단에 기여하는 것이다. 채혈 및 전립선특이항원(PSA) 수치 검사부터 생검, 암 확인, 글리슨 점수 매기기까지 각 단계는 잠재적 수술에 대한 후속 결정을 내리는 데 중요한 역할을 한다.

병리학자 도널드 글리슨이 창안한 글리슨 점수는 현미경으로 관찰한 샘의 모양을 패턴3, 4, 5로 분류하여 암의 중증도를 평가한다. 1점 차이로도 영향을 받는 누적 점수는 환자의 삶의 질에 중요한 영향을 미친다. 예를 들어 글리슨 점수가 7점 이상이면 더 적극적인 치료법을 고려해야 하는 경우가 많기 때문에 정확한 등급을 매기는 것이 중요하다.

발기부전이나 배뇨장애와 같은 수술과 같은 확정적 치료의 잠재적 부작용을 알고 있는 환자들은 정보에 입각한 치료 결정의 중요성을 강조한다. 생검 결과의 정확성과 일관성을 높이기 위해 설계된 소니의 소프트웨어는 병리학자가 충분한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 최적의 개인 맞춤형 치료 계획을 수립할 수 있도록 돕는다. 이러한 방식으로 조기 발견과 정확한 진단은 전립선암 관리 과정에서 환자의 예후를 개선하고 더 나은 삶의 질을 보장하는 데 중추적인 역할을 한다.