[CBC뉴스] 템퍼스 AI가 인공지능 기반 의료 연구를 겨냥한 대규모 전장유전체 데이터 구축에 나선다. 질환별 환자군의 유전체 정보와 장기간 축적된 임상 결과를 결합해 AI 연구에 바로 활용할 수 있는 형태의 데이터 플랫폼을 만들겠다는 구상이다.

템퍼스 AI는 11일(현지시간) 향후 수년에 걸쳐 10만건의 전장유전체 정보를 종단 임상정보와 연계한 연구 플랫폼을 구축하는 프로젝트를 시작했다고 밝혔다. 회사는 초기 데이터셋 구축을 마친 뒤 장기적으로 규모를 100만 게놈까지 확대한다는 목표를 제시했다.

이번 프로젝트의 핵심은 단순히 유전체 정보의 양을 늘리는 데 있지 않다. 템퍼스 AI는 특정 질환을 가진 환자군을 중심으로 전장유전체 분석 데이터와 치료 이력, 질환 경과, 환자 결과 등을 함께 묶는 방식으로 데이터셋을 구성할 계획이다. 회사는 이를 AI 기반 연구에 특화된 비식별 멀티모달 전장유전체 데이터 환경으로 발전시킨다는 방침이다.

기존 대규모 유전체 프로젝트 상당수가 일반 인구를 중심으로 구축돼 질환의 진행 과정이나 실제 치료 결과와 직접 연결하는 데 한계가 있다는 점도 이번 사업의 배경으로 제시됐다. 템퍼스 AI는 기존에 보유한 멀티모달 종양학 데이터 인프라를 기반으로 전장유전체 영역까지 분석 범위를 넓히겠다는 전략이다.

회사는 그동안 임상정보와 병리, 영상, 분자진단 데이터를 통합한 실사용 데이터 환경을 구축해 왔으며 이를 신약 개발과 AI 모델 개발에 활용해 왔다고 설명했다. 이번에는 기존 표적 유전자 패널 중심의 분석에서 벗어나 전장유전체 시퀀싱으로 범위를 확대해 질환 진행과 치료 반응에 유전체가 어떤 영향을 미치는지를 보다 깊이 분석한다는 계획이다.

새롭게 구축되는 전장유전체 데이터는 템퍼스 AI의 기존 비식별 멀티모달 데이터 환경에 통합된다. 연구자는 유전체 정보뿐 아니라 임상 이력, 의료영상, 병리 데이터, 환자 치료 결과 등을 함께 분석할 수 있게 된다.

특히 템퍼스 렌즈(Tempus Lens)를 통해 연구자와 AI 모델 개발자는 데이터를 별도 시스템으로 옮기지 않고 같은 환경 안에서 분석과 모델 구축, 검증 작업을 수행할 수 있도록 지원할 예정이다.

템퍼스 AI는 이번 플랫폼을 전통적인 통계 분석용 데이터베이스와 차별화해 AI 모델의 사전학습과 후속학습에 활용할 수 있는 구조로 설계하고 있다고 강조했다. 전장유전체와 종단 임상정보를 하나의 계산 환경에 연결해 질환 연구와 AI 기반 의료 인사이트 도출 속도를 높이겠다는 의미다.

에릭 레프코프스키 템퍼스 창업자 겸 최고경영자는 대규모 데이터 자체보다 이를 실제 통찰로 전환할 수 있는 인프라가 중요하다는 점을 강조했다. 그는 템퍼스가 지난 10년 동안 진단과 멀티모달 임상데이터, AI를 연결하는 기반을 구축해 왔다며 전장유전체와 장기 임상 결과를 추가함으로써 연구자들이 AI 모델을 개발하고 새로운 의료 인사이트를 발굴할 수 있는 기반이 더욱 강화될 것이라고 밝혔다.

이번 연구 플랫폼 구축은 이미 진행 중이다. 초기 데이터셋은 템퍼스의 얼리어답터 프로그램을 통해 제공되고 있으며, 데이터 규모 확대에 맞춰 참여 기관과 사용자를 단계적으로 늘릴 예정이다.

일반 이용이 가능한 시점은 2027년 중반으로 예정돼 있다. 템퍼스 AI가 목표대로 질환별 전장유전체와 실제 임상 결과를 대규모로 연결할 경우 정밀의료와 신약개발, 의료 AI 모델 고도화를 위한 데이터 경쟁도 한층 치열해질 것으로 보인다.

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▮ CBC뉴스ㅣCBCNEWS 심우일 기자