디티앤씨알오(2,405원 ▼325 -11.9%)가 비임상 독성시험 분야의 디지털 전환을 위해 AI(인공지능) 기반 디지털 병리 기술 고도화에 나선다고 15일 밝혔다.
디티앤씨알오는 비임상시험관리기준(GLP) 시험에서 생성되는 디지털 병리 이미지와 독성시험 데이터를 연계해 활용할 수 있도록, 간 조직 WSI(Whole Slide Image, 전체 슬라이드 이미지) 기반 AI 스크리닝(Screening) 기술과 독성시험 통합 데이터 플랫폼 개발을 추진한다.
이를 통해 AI를 병리 전문가의 판독을 지원하는 보조 도구로 활용, 이상소견이 의심되는 슬라이드를 우선 선별하고 병리 이미지와 다양한 시험 데이터를 통합 관리함으로써 판독 효율성과 데이터 활용성을 높일 계획이다.
기술 개발은 단계적으로 진행한다. 우선 내년 4월까지 비임상 GLP 시험에서 확보된 간(Liver) H&E(헤마톡실린-에오신 염색) WSI를 활용해 정상과 비정상을 구분하는 AI 스크리닝 기술을 개발한다. AI는 슬라이드 단위로 정상·비정상을 1차 분류하고, 이상소견 의심 슬라이드를 우선적으로 선별한다.
또 '열 지도(Heatmap, 강조 영역 시각화)'를 통해 AI가 판단한 주요 영역을 시각화해 병리 전문가가 검토해야 할 영역을 보다 효율적으로 확인할 수 있도록 지원할 예정이다.
디티앤씨알오는 독성시험 과정에서 생성되는 다양한 데이터를 통합 조회·관리할 수 있는 플랫폼 개발도 추진할 계획이다. 통합 플랫폼은 시험번호와 개체번호를 기준으로 WSI, AI 분석 결과, 병리 판독 결과, 임상병리 데이터는 물론 장기중량, 부검소견, 시험정보 등을 연계 관리할 수 있도록 설계될 예정이다.
특히 AI 분석 결과와 최종 병리 판독 결과를 비교·검토할 수 있도록 하고 데이터 추적성, 사용자 권한, AI 모델 버전 관리 기능 등을 적용해 데이터 관리의 일관성과 활용도를 높일 계획이다.
디티앤씨알오 관계자는 "간 조직을 중심으로 추진 중인 AI 기반 병리 분석 기술을 향후 신장(Kidney), 폐(Lung) 등 다른 장기로 확대하고 단순 정상·비정상 분류를 넘어 병변 탐지, 분류, 정량화까지 활용 범위를 단계적으로 넓혀나갈 것"이라 말했다. 이어 "비임상 시험에서 생성되는 병리 이미지와 독성시험 데이터를 보다 체계적으로 연결하고 활용하기 위한 기반을 마련하는 데 의미가 있다"며 "AI를 병리 전문가의 판단을 지원하는 도구로 활용해 판독 효율성을 높이고, 향후 비임상 데이터의 활용 가치를 지속해서 확대해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.
