바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 김성민 기자

기존 병리 이미지 데이터에 인공지능(AI) 기술이 접목되면서 진단 시장이 변화하고 있다. 컴퓨터가 수만개의 이미지 영상을 학습해(machine learning) 염색된 병리 조직에서 PD-L1 발현을 보고 종양세포가 침투한 정도를 분석해 진단을 돕는다. '디지털 병리학(digital pathology)'이라고 불리는 분야로, 자동화 분석을 통해 기존에 병리과에서 의사가 일일이 진단하는 것을 더 효율적으로 진행하고자 하는 취지다. 대표적인 기업으로 구글 베를리(Verily)와 엘런연구소(Allen Institute)가 있으며, 국내에서는 루닛과 뷰노가 있다. 실제 성과로도 이어지고 있는데 최근 구글과 엘런연구소는 AI 딥러닝을 통해 조직절편에서 염색없이 형광염색을 예측한 연구 결과를 발표했다.

이러한 상황에서 토모큐브(Tomocube)가 '디지털 세포학(digital cytology)'라는 새로운 개념을 도입해 연구용 시장에서 진단 시장으로 영역을 확장하고 있다. 현재 AI 기반 병리 진단 기업은 조직을 보지만, 토모큐브는 단일 세포 또는 균의 내외부 등 표현형 정보로 진단하겠다는 컨셉이다. 구글 베를리 등 AI 진단 기업과 타깃 시장이 다르다. 또 다른 차별화 포인트도 있다. AI가 분석하는 인풋(in-put) 정보 자체가 다르다. 기존 기업은 병리과 프로세스를 따라 염색된 2D 조직 이미지를 분석한다면, 토모큐브는 자체 개발한 홀로토모그래피(HoloTomography, HT)로 얻은 굴절률(refractive index, RI) 정보에 기반해 3D 세포 표현형을 분석해 염색과정 없이(label-free), 실시간으로 진단하겠다는 목표다.

“토모큐브는 바이오마커를 제공하는 회사가 되겠다. 지금까지 질병 진단에서 유전자 서열 정보와 막 발현 단백질 등 바이오마커가 역할을 잘 수행해왔지만, 표현형에 대한 정보를 놓치고 있다. 토모큐브는 세포의 3D 형상을 기반으로 표현형 바이오마커를 발굴해 사업화하겠다는 주장이고, 결과적으로 정밀의학(precision medicine)을 위한 동반진단과 면역항암제 시장을 타깃한다. 기존 방법으로는 바이오마커 발굴이 어려웠던 분야에서 세포의 3D 이미지를 정량화해 바이오마커로 개발하겠다.”

박용근 연구소장(CTO)은 최근 바이오스펙테이터와 만나 회사의 진단시장 진출 전략을 소개했다. 박 CTO는 홀로토모그래피 기술을 연구하다 시장 가능성을 보고 홍기현 대표와 2015년 토모큐브를 공동 창업했다. 홍 대표는 토모큐브 이전 반도체 광학검사 예측 장비를 개발하는 회사 등 두 개의 회사를 성공적으로 M&A한 이력이 있다.... <계속>