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딥바이오, 스탠퍼드 의대와 협약체결

jean pierre 2021. 7. 14. 10:54
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딥바이오, 스탠퍼드 의대와 협약체결

 

전립선암 진단 보조 소프트웨어 라이선스

인공지능 기반 디지털 병리 및 병리진단의 선두기업 ㈜딥바이오(대표 김선우, 이하 딥바이오)가 작년에 이어 올해에도 스탠퍼드 의과대학과 전립선암 진단 보조 소프트웨어 라이선스 협약(Software License Agreement)을 갱신했다고 14일 밝혔다.

 

이에 따라 전립선 절제술을 통해 채취한 검체를 진단해 암 유무 및 악성도를 구분하는 스탠퍼드 의과대학 연구에 딥바이오의 기술이 연구용으로 사용된다.

 

연구에서 딥바이오는 자사의 인공지능 전립선암 진단 보조 소프트웨어 DeepDx® Prostate의 진단 결과와 스탠퍼드 의과대학이 보유한 기존 진단 결과를 비교해 DeepDx® Prostate의 성능을 확인하게 된다.

 

더불어 해당 소프트웨어가 임상 현장에서 향후 적절한 치료 방향 설정을 위해 환자 특징 세분화에 얼마나 도움이 될 수 있는지도 함께 연구된다. 연구 결과는 추후 학술지를 통해 공개될 예정이다. 

 

딥바이오 김선우 대표는 “세계 최고의 명성을 가진 스탠퍼드 의대와 공동 연구를 진행하게 돼 매우 기쁘다. 특히 바늘생검(needle biopsies) 조직을 기반으로 학습된 자사의 DeepDx® Prostate 알고리즘이 전립선 절제술 검체(radical prostatectomies)에 사용된다는 점이 더욱 의미 있다”며 “스탠퍼드 의대와 지속적인 연구 관계를 유지해 자사 기술의 효용성 가치를 강화하고, 실제 임상 현장에서 더욱 원활한 암 진단이 실현될 수 있도록 최적의 디지털 병리 플로우를 제공하기 위해 노력하겠다”고 전했다.

 

전립선암 환자의 진단 및 치료에 있어 글리슨(Gleason) 시스템에 따른 중증도 진단은 매우 중요하지만, 병리 전문의들 간의 의견이 불일치하는 경우도 적지 않고, 특히 절제술 검체의 경우 넓은 면적을 판독하는 데 어려움이 있다고 알려져 있다.

 

연구에서 사용되는 DeepDx® Prostate는 전립선암의 암 유무 판단 및 중증도 진단은 물론, 정확한 병변 비율 등의 수치를 제공한다.

 

전립선암 유무 판단 기능을 탑재한 이전 버전의 전립선암 진단 보조 모델은 지난해 4월 인공지능 기반 전립선암 진단 소프트웨어로서 국내 최초로 식약처 허가를 받은 바 있다. 딥바이오는 전립선암을 시작으로 DeepDx® 진단 소프트웨어 활용 영역을 유방암, 림프절 전이, 방광암까지 넓혀갈 계획이다.

 

한편 딥바이오는 스탠퍼드 대학 외에도 국내외 여러 유수 대학들과 공동연구를 진행하고 있으며, 암 전문 최고 권위 국제학술지 Cancers를 비롯해 저명한 국제학술지에 연구 결과를 게재하고 있다.

 

더불어 국내외 여러 병리 의료영상 관리 플랫폼(pathology image management system) 업체들과 협력해 더 많은 병리과 의료진에게 서비스를 제공하기 위해 준비 중이다. 현재 NH투자증권을 주관사로 선정, 올해 말 코스닥 상장을 목표로 하고 있다.

 

딥바이오는 인공지능(AI) 기반으로 병리학  생명과학약물요법에 특화된 기술을 개발하는 생명공학 기업이다

 

의료진들이 적시에 더욱 정확하게 암을 진단하고 예후를 예측함으로써  나은 치료 의사결정을 내리는  도움이 되는 기술을 공급하고 있다.

 

AI 기반 체외진단용 소프트웨어로 국내 최초 식품의약품안전처의 허가를 받은 DeepDx®-Prostate 필두로 다양한  진단  예후·예측을 위한 AI 기반 체외 진단 소프트웨어 의료기기(IVD SaMD) 제품군을 개발하고 있으며미국 유수 대학병원들과 활발한 연구 협력을 진행하고 있다.

 

의료영상 분석 AI 기반 체외진단용 진단보조 소프트웨어로, H&E 염색된 조직의 유리 슬라이드 디지털 이미지를 AI 알고리즘으로 분석해 암의 유무  중증도 점수와 등급을 나타낸다

 

미국에 위치한 병리 수탁 기관(2021 6 기준 50  이상의 바늘생검 조직 이미지 분석)에서 광범위하게 테스트된 전립선 진단 알고리즘은 부족한 병리학자 인력과 그에 따른 업무 가중을 완화하는 동시에 진단 주관성  가변성을 줄이는  도움을 주고 있다.

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