암 진단 단계에서 루닛은 그간 영상진단검사(X-레이)에 집중한 반면 딥바이오는 최종적인 암 확진 단계인 병리과 부분을 특화한 회사다. 영상 진단 보다 최종적인 암 확진 단계인 병리과에서의 인공지능 정확도를 높이는 것이 더 경쟁력 있을 것이라는 판단에서다. 의료영상 분석 인공지능 기술 특허 출원 수에서 딥바이오는 세계에서 삼성(11위)에 이어 20위로 국내 톱2(루닛 35위)를 기록했다. 최근 캔서문샷에 합류했고 국내 AI 의료 기업 최초 미국소비자기술협회(CTA)가 선정하는 CES 혁신상도 받았다.
딥바이오는 내년 본격 상장을 추진한다. 전립선암 진단으로 시작했지만 향후 유방암, 폐암, 피부암 등으로 확장 가능하다. 12월 1일 기준 주식 총수로 계산한 예상 시가총액은 약 700억원 정도이며 내년 추가 모집까지 누적 투자 금액은 약 250억원이다. 이데일리는 5일 김선우 딥바이오 대표를 직접 만나 회사 핵심 기술과 향후 전망에 대해 이야기를 들어봤다.
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딥바이오가 루닛과 기술적 차이로 제시한 지점은 병리과 암 진단 단계다. 김선우 딥바이오 대표에 따르면 암을 확진하기에 이르기까지 다양한 진단 과정이 수반된다. 의사의 진찰, 내시경, 조직검사, 세포검사, 암표지자 검사, 영상진단 검사(X-ray, CT, 초음파, MRI 등), 핵의학 검사(PET, 골스캔, 갑상선스캔 등), 종양표지자 검사 등 수많은 방법이 동원된다.
여러 과정을 거치지만 최종적인 암의 확진은 암 조직을 분석하는 병리과에서 이뤄진다. 하나의 신체기관에서도 여러 종류의 세포에 암이 발생할 수 있으므로 반드시 세포 검사를 통해 병리학적으로 암세포의 종류를 확인해야 한다. 그간 병리과 의사들은 현미경을 사용했다. 환자의 검체를 절편으로 만들어 염색한 후 세포 및 조직 등의 세부적인 구조, 모양, 색깔, 길이, 표면적 등을 눈으로 보고 암 판정을 내렸다.
하지만 현미경을 통해 조직을 관찰하는 과정에서 오류나 판독의 불일치가 꽤 높게 발생했다. 실제 미국의 병리과 전문의 수천 명을 대상으로 240개의 검체를 판단한 결과, 총 6900번의 판독 중 정답률이 75.3%에 지나지 않았다.
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딥바이오 관계자는 “루닛의 경우 영상의학과에서 촬영한 엑스레이나 유방조영술 이미지에 집중하고 있다. 이들 솔루션은 주로 영상의학 이미지의 경우 조직 검사를 통해 진단을 확정하는 데 중점을 둔다”며 “반면 딥바이오는 생검이나 외과적 절제술로 얻은 디지털화된 조직 이미지에 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하는 데 집중하고 있다. 특히 식품의약품안전처의 허가사항에 병리학적 맥락에서 암 진단을 위한 체외진단용 의료기기로 유일하게 사용 목적에 포함돼 있다”고 설명했다.
김선우 딥바이오 대표 또한 “암을 등급화해서 보여주는 AI 진단 기기는 당사가 최초이며 조직검사 암 진단으로는 국내 1위라고 자부한다”며 “이 점수 결과에 따라 암 조직 수술 여부가 결정되기 때문에 병리과 단계는 상당히 중요한 판단”이라고 설명했다.
◇ 전립선암 진단 검사 미국 시장만 1조원...향후 성장 가능성은
그렇다면 전립선암을 초기 적응증으로 정한 이유는 무엇일까. 전립선암이 가진 특수성 때문이다. 전립선암은 불치병은 아니지만 중증일수록 수술 가능성이 높다. 또한 해당 암은 크기가 작고 정확한 발병 위치를 알기 어려워, 전체를 절제하는 수술을 받아야 한다. 이 지점에서 환자는 두려움을 크게 느낀다. 수술받으면 발기가 되지 않아 성관계를 하지 못하거나, 소변을 제대로 보기 어렵다는 인식이 많아서다. 이 때문에 김 대표는 전립선암 인공지능 진단을 통한 조기 발견이 중요할 것으로 봤다. 실제 미국은 전립선암 진단검사를 받은 환자만 연간 100만여명이고, 시장 규모는 1조원에 달한다. 미국 시장에서 점유율 1%만 가져와도 매출 100억원을 거둘수 있는 셈이다.
김 대표는 “전립선 암은 불치병은 아니지만 전이 가능성과 사망 가능성도 있고 부작용으로 삶의 질이 현저히 떨어질 수도 있다”며 “미국에서는 의사가 1차 진단을 하고 인공지능에서 2차 진단을 하는 것이 활성화되어 있어서 전립선암 진단과 예후 예측, 치료까지 원스톱으로 처리할 수 있는 AI 소프트웨어가 있다면 글로벌 시장 판도를 바꿀 수 있을 것”이라고 자신했다.
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연구팀은 지난 2000년부터 2014년까지 존스홉킨스병원에서 근치 전립선 절제술을 받은 환자 284명의 진단 결과를 AI로 재평가했다. 연구팀은 평균 4년 동안 환자들의 데이터를 추적·관찰했다. 그 결과, 환자 약 16%가 전립선암이 재발했다. 분석 기간 동안 ‘국제비뇨기병리학회(ISUP)’ 지침이 바뀌면서 비뇨 전문 병리학자 2명이 모든 생검 조직의 ‘글리슨 등급’을 재차 분석했다.
이후 세 번째 병리학자가 앞선 두 전문의의 불일치 판독 결과를 분석했다. 딥바이오도 동일한 검체를 ‘딥디엑스 프로스트테이트’로 분석하는 역할을 맡았다. 이를 통해 AI가 전립선 절제술 후 재발 위험도를 예측하는 도구로써 가능성을 보였다는 게 김 대표의 판단이다.
◇ 내년 기술특례상장 본격 추진...후지필름하고도 파트너십 논의
글로벌 경쟁자로는 MSKCC에서 시작된 PAIGE AI와 하버드 의대 병리학 교수와 MIT 딥러닝 전문가가 설립한 Path AI가 꼽힌다. 해당 기업은 병리 단계 암 진단 기술이 상당부분 발전되어 있다는 게 김 대표의 설명이다.
딥바이오는 글로벌 파트너로 덴마크 디지털 병리 대표 기업인 비지오팜을 선정해 유럽 공략에 나서고 있다. 회사 측은 비지오팜과 100개 이상 암 진단 및 이미지 분석 솔루션을 40여 개 국가에 제공할 예정이다.
일본 후지필름과도 글로벌 파트너로 논의가 진행되고 있다. 루닛은 엑스레이 단계에서 협업하지만 딥바이오는 병리 단계에서 협업한다는 계획이다.
회사 측은 내년 기술특례상장을 신청하고 본격적인 상장을 추진할 방침이다. 2020년 시리즈 B로 120억원 정도 투자를 받았지만 내년 추가 투자금까지 누적 250억원 이상 투자 유치할 계획이다.
김 대표는 “기업 공개(IPO)를 염두에 두고 현재 한국 지사인 젠큐릭스와 같이 글로벌 진출을 모색하는 진단 기업들과도 적극적으로 협업하고 있다”며 “미국에서는 영업 강화를 위해 랩과의 파트너쉽을 확장하고 있고 유럽에서도 채널 파트너를 확보하고 의료기관 고객을 확보하기 위한 노력을 기울이고 있는 상황”이라고 설명했다.