마이크로소프트, 암 연구의 패러다임을 바꾸는 AI 모델 ‘기가타임’ 공개

마이크로소프트 리서치와 프로비던스 헬스(Providence Health)가 공동으로 개발한 기가타임(GigaTIME)AI 모델이 10일(현지시각) 공개되었다. 이 모델은 기존의 고비용 다중 형광 면역염색(mIF) 대신, 일반적인 H&E 염색 슬라이드를 활용하여 단백질 정보를 약 20분 만에 생성할 수 있는 혁신적 기술이다.

H&E 염색은 조직 샘플을 염색하여 세포와 조직의 구조를 시각화하는 전통적인 방법이다. 반면, 다중 형광 면역염색(mIF)은 특정 단백질이나 세포를 표지하기 위해 형광 염료를 사용하는 기술로, 매우 세밀한 분석을 가능하게 하지만 비용이 높고 대규모 적용이 어렵다. 기가타임은 이러한 두 기술을 통합하여, 21가지 단백질 마커를 예측하는 AI 모델을 개발하였다.

기가타임은 4천만 개의 세포 데이터를 학습하여 H&E 이미지로부터 21가지 단백질 마커를 예측한다. 이 과정에서 프로비던스 헬스의 51개 병원과 1,000여 클리닉에서 수집된 14,256명 환자 데이터를 기반으로, 299,376개의 전체 슬라이드 이미지를 생성하였다. 이러한 대규모 데이터 학습은 기가타임이 다양한 암 유형과 아형을 포함하는 가상 인구를 구성하는 데 기여하였다.

기가타임은 외부 데이터인 TCGA 데이터셋과 비교하여 스피어만 상관계수 0.88의 높은 상관성을 보였다. 또한 KMT2D 돌연변이와 면역세포 침윤 간의 상관관계 등 1,234개의 통계적 연관성을 발견하였다. 이러한 결과는 기가타임이 실제 임상 데이터와 높은 일치도를 보이며, 암 연구에 유의미한 통찰을 제공할 수 있음을 시사한다.

기가타임은 연구 목적으로만 사용 가능하며, 임상 진단에 적용되기 위해서는 FDA 등 규제 기관의 승인이 필요하다. 또한 AI 환각(hallucination)의 위험성이 존재하여, 잘못된 정보를 생성할 가능성도 있다. 그러나 이러한 한계를 극복한다면, 기가타임은 암 연구와 임상 진단의 혁신을 이끌 중요한 도구가 될 수 있다.

기가타임은 정밀 종양학 연구의 비용과 시간을 획기적으로 줄이며, 대규모 후향적 연구를 가능하게 하는 혁신적 도구이다. 향후 임상 시험 설계, 환자 맞춤 치료 전략 수립, 약물 후보 선정 등에 활용될 수 있으며, AI 기반 암 연구의 민주화를 이끌 것으로 기대된다. 관계자는 “기가타임은 정밀 종양학 연구의 비용과 시간을 획기적으로 줄이며, 대규모 후향적 연구를 가능하게 하는 혁신적 도구입니다”라고 강조했다.