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미국 플로리다州 마이애미에 소재한 정밀 종양학 분야의 멀티모달(multimodal) 인공지능(AI) 전문기업 이매진 AI社(Imagene AI)가 다이이찌산쿄社와 제휴에 합의했다고 9일 공표했다.
양사는 항암제 개발에서 생체지표의 발굴과 약물반응 예측 등을 대상으로 협력을 진행하기 위해 손을 맞잡은 것이다.
양사간 제휴를 통해 다이이찌산쿄는 이매진 AI 측이 보유한 멀티모달 플랫폼 ‘OI 스위트’(OI Suite)를 이용해 분자 프로필과 임상결과 장기 추적(longitudinal) 등의 측면에서 헤마톡실린(Hematoxylin: 세포핵 염색에 사용되는 염기성 천연염료), 에오신(Eosin: 산성 염료) 및 면역조직화학(IHC) 관련 전체 슬라이드 이미지로부터 생물학적으로 근거를 둔 통찰력 있는 정보를 산출키로 했다.
이를 통해 다이이찌산쿄는 생체지표 가설을 조기에 도출하고, 환자 계층화를 강화하고, 중개연구에서부터 임상개발에 이르는 과정에서 데이터 기반 개발 결정에 도움을 얻는 데 목표를 두기로 했다.
이매진 AI社의 딘 바이턴 대표는 “다이이찌산쿄 측과 구축한 제휴가 개발이 성공적으로 귀결되는 데 핵심적인 동인의 역할을 하는 생체지표 발굴의 진행과 관련한 양사 공통의 헌신이 반영된 성과”라고 말했다.
양사가 협력하면서 멀티모달 발굴과 계량적 면역조직화학 점수화 시스템을 통합해 생체지표 가설로부터 확신이 동반된 환자 만족을 이끌어 내고, 동반 진단의학 전략의 향상을 위한 계량적 신호들을 산출하고, 환자들에게 효과를 나타낼 가능성이 가장 높은 치료법을 정확하게 매칭하는 방법을 확립해 나갈 것이라고 바이턴 대표는 덧붙였다.
양사의 제휴에서 핵심적인 부분은 이매진 AI의 ‘OI 스위트’ 멀티모달 플랫폼과 대규모 실제 임상현장 멀티모달 데이터를 이용해 다이이찌산쿄 측의 항체-약물 결합체(ADC) 개발 프로그램들의 선택을 지원하기 위한 치료반응 관련 생체지표 및 특징들을 식별‧확인하는 데 두기로 했다.
이매진 AI는 자사의 인공지능 기반 파이프라인을 통해 약물반응 예측모델을 개발해 생체지표 후보물질들과 관련 생물학적 경로 및 관련 조직화학 특징들을 평가해 나가기로 했다.
아울러 이매진 AI는 자사가 독자보유한 종합 연속 점수화(Composite Continuous Scoring) 방법을 적용해 면역조직화학 측면에서 표적 단백질 발현을 평가해 나가기로 했다.
이 같은 인공지능 기반 계량적 체계(framework)는 다양한 요인들을 연속적인 단일점수로 통합해 표적 발현과 관련한 보다 정확하고 생물학적 정보에 기반을 든 평가를 가능케 하면서 임상 프로그램을 지원할 수 있도록 하기 위한 것이다.
이매진 AI 측이 구축한 인프라는 독자보유한 실제 임상현장 데이터 저장소(data lake)에 의해 강화되어 왔다.
이 데이터 저장소는 총 350만개 이상의 조직샘플들과 다양한 오믹스(omics: 유전체, 단백질 등 특정한 분자 집합체 전체를 총체적으로 연구하는 학문), 임상결과 기록 등을 통합한 곳이어서 이질적이고 데이터가 제한된 환경에서도 원활한 개발이 가능토록 해 줄 수 있을 전망이다.
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미국 플로리다州 마이애미에 소재한 정밀 종양학 분야의 멀티모달(multimodal) 인공지능(AI) 전문기업 이매진 AI社(Imagene AI)가 다이이찌산쿄社와 제휴에 합의했다고 9일 공표했다.
양사는 항암제 개발에서 생체지표의 발굴과 약물반응 예측 등을 대상으로 협력을 진행하기 위해 손을 맞잡은 것이다.
양사간 제휴를 통해 다이이찌산쿄는 이매진 AI 측이 보유한 멀티모달 플랫폼 ‘OI 스위트’(OI Suite)를 이용해 분자 프로필과 임상결과 장기 추적(longitudinal) 등의 측면에서 헤마톡실린(Hematoxylin: 세포핵 염색에 사용되는 염기성 천연염료), 에오신(Eosin: 산성 염료) 및 면역조직화학(IHC) 관련 전체 슬라이드 이미지로부터 생물학적으로 근거를 둔 통찰력 있는 정보를 산출키로 했다.
이를 통해 다이이찌산쿄는 생체지표 가설을 조기에 도출하고, 환자 계층화를 강화하고, 중개연구에서부터 임상개발에 이르는 과정에서 데이터 기반 개발 결정에 도움을 얻는 데 목표를 두기로 했다.
이매진 AI社의 딘 바이턴 대표는 “다이이찌산쿄 측과 구축한 제휴가 개발이 성공적으로 귀결되는 데 핵심적인 동인의 역할을 하는 생체지표 발굴의 진행과 관련한 양사 공통의 헌신이 반영된 성과”라고 말했다.
양사가 협력하면서 멀티모달 발굴과 계량적 면역조직화학 점수화 시스템을 통합해 생체지표 가설로부터 확신이 동반된 환자 만족을 이끌어 내고, 동반 진단의학 전략의 향상을 위한 계량적 신호들을 산출하고, 환자들에게 효과를 나타낼 가능성이 가장 높은 치료법을 정확하게 매칭하는 방법을 확립해 나갈 것이라고 바이턴 대표는 덧붙였다.
양사의 제휴에서 핵심적인 부분은 이매진 AI의 ‘OI 스위트’ 멀티모달 플랫폼과 대규모 실제 임상현장 멀티모달 데이터를 이용해 다이이찌산쿄 측의 항체-약물 결합체(ADC) 개발 프로그램들의 선택을 지원하기 위한 치료반응 관련 생체지표 및 특징들을 식별‧확인하는 데 두기로 했다.
이매진 AI는 자사의 인공지능 기반 파이프라인을 통해 약물반응 예측모델을 개발해 생체지표 후보물질들과 관련 생물학적 경로 및 관련 조직화학 특징들을 평가해 나가기로 했다.
아울러 이매진 AI는 자사가 독자보유한 종합 연속 점수화(Composite Continuous Scoring) 방법을 적용해 면역조직화학 측면에서 표적 단백질 발현을 평가해 나가기로 했다.
이 같은 인공지능 기반 계량적 체계(framework)는 다양한 요인들을 연속적인 단일점수로 통합해 표적 발현과 관련한 보다 정확하고 생물학적 정보에 기반을 든 평가를 가능케 하면서 임상 프로그램을 지원할 수 있도록 하기 위한 것이다.
이매진 AI 측이 구축한 인프라는 독자보유한 실제 임상현장 데이터 저장소(data lake)에 의해 강화되어 왔다.
이 데이터 저장소는 총 350만개 이상의 조직샘플들과 다양한 오믹스(omics: 유전체, 단백질 등 특정한 분자 집합체 전체를 총체적으로 연구하는 학문), 임상결과 기록 등을 통합한 곳이어서 이질적이고 데이터가 제한된 환경에서도 원활한 개발이 가능토록 해 줄 수 있을 전망이다.