출처 : 테크42

링크 : https://v.daum.net/v/20260205101106565

요약 : AI가 피 한방울로 50종의 암을 찾아냈다. 의사가 놓친 0.3mm 크기의 종양을 aAI가 찾아냈다. 곧 SF영화속 세상이 다가온다. 이는 경제적으로 매우 전망있는 사항이다. 영국에선 14만명이 참여한 혈액검사 기반 다중암 조기 탐지 시험 결과에서 한번에 50종의 암을 찾아낸 것으로 밝혀졌다. 또한 AI를 이용하여 유방암 발병률이 12%가 낮아졌다. 일부 연구에선 진단 정확도가 의사의 20%를 능가한 80%인 것으로 알려졌다. 글로벌과 국내 기업들은 각기 다른 강점을 바탕으로 AI 암진단, 신약개발 생태계를 형성하고 있다. 미국의 페이지는 AI 병리진단으로 FDA 승인을 받으며 상용화를 이끌었고 구글 딥마인드와 엑사이언티아는 단백질 구조 예측과 AI 신약 설계를 통해 항암제 개발 혁신을 주도하고 있다. 반면 국내 기업들은 영상진단과 임상 현장 적용에서 빠른 성과를 내고 있다. 루닛과 뷰노는 매출 성장과 해외 진출을 확대하고 있으며 코어라인소프트와 신생 기업들도 FDA 승인 및 조기진단 기술로 경쟁력을 강화하고 있다. 즉 글로벌은 원천기술과 신약개발 국내는 영상 기반 상용화에 강점을 보이며 상호 보완적 구조를 이루고 있다. 국내에선 이에 대한 정부의 투자가 대폭 증가하였다. AI는 신약개발과 정밀의료를 혁신하고 있다. 최근 10년간 AI 기반 신약 후보물질이 급증해 2023년 기준 약 70개가 임상 중이며 알파폴드는 단백질 구조 예측으로 개발 속도를 높이고 있다.

또한 AI는 유전체 분석을 통해 맞춤형 치료를 가능하게 하였고 국립암센터도 AI빅데이터 기반 정밀의료와 면역세포유전자치료제 개발을 추진 중이다.

한줄 요약 : AI 기반 혈액검사로 한 번에 50종의 암을 조기 발견하는 기술이 등장하고, 일부 연구에서는 의사보다 높은 진단 정확도를 보이는 등 의료 혁신이 가속화되고 있다. 글로벌 기업들은 AI 병리진단과 단백질 구조 예측 신약 설계 등 원천기술과 항암제 개발을 주도하는 반면, 국내 기업들은 영상진단 상용화와 임상 현장 적용에서 빠르게 성과를 내며 상호 보완적 구조를 형성하고 있다. 최근 10년간 AI 기반 신약 후보물질이 급증해 2023년 기준 약 70개가 임상에 진입했고 알파폴드 등 기술이 개발 속도를 크게 높였다. 정부 투자 확대 속에서 AI는 유전체 분석, 정밀의료, 면역세포 유전자치료제 개발까지 확장되며 암 진단과 치료 패러다임을 변화시키고 있다.