🌎📱 팔란티어의 피터 틸이 투자한 AI 회사, Ataraxia AI등

Mar 03-Mar 10

안녕하세요, 알렉스입니다. 지난 한주간 있었던, AI 관련 기사들을 위주로 정리를 해보고 있습니다. 도움이 되신다면 주변에 알려주세요. 그래야 계속 레터를 써나갈 힘이 생긴답니다.

팔란티어로도 유명한 페이팔 마피아, 피터 틸이 투자한 AI 기반 회사가 있었습니다. 유방암 예후 예측 AI를 개발하는 곳인데, 확실히 디지털 병리 슬라이드 해석에 있어서는 AI의 침투가 가속화되는 모습입니다.

노보노디스크가 젠자익과 협력했다는 기사도 눈여겨볼 만 합니다. AI기반 단백질 설계는 엄청나게 떠오르는 화두지만, 아직 가시적인 성과까지는 나오지 않고 있어 치열한 각축전이 벌어지는 상황입니다. 

이 외에 임상/의료 현장에서의 AI 활용은 날이 갈수록 가속화되고 있습니다. 관련하여 많은 기사가 있었기에 천천히 둘러보시기를 권장드립니다.

Deals & Collaborations

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BullFrog AI, Eleison과 손잡고 3상에서 AI 기반 임상 데이터 해석 강화

BullFrog AI Holdings는 Eleison Pharmaceuticals와 파트너십을 체결하여 Eleison의 췌장암 치료제 glufosfamide의 3상시험에 AI 솔루션을 적용하기로 했습니다. 이 파트너십의 재정적 조건은 공개되지 않았습니다. BullFrog AI는 bfLEAP 플랫폼을 통해 Eleison의 임상 데이터를 분석하며, AI 솔루션을 통해 시험 효율성과 환자 결과 개선을 목표로 하고 있습니다. AI 플랫폼은 안전 신호 평가, 예측 바이오마커 식별, 데이터 기반 통찰을 제공할 예정입니다.

Eleison Pharmaceuticals의 CEO Edwin Thomas는 "AI 분석을 통해 환자 반응과 안전성 트렌드에 대한 깊은 통찰을 기대한다"고 밝혔습니다. 현재 진행 중인 3상시험은 2027년 완료될 것으로 예상됩니다. Glufosfamide는 3세대 알킬화제로, 췌장암 환자의 2차 치료제로 임상이 진행 중입니다.

BullFrog AI의 CEO Vin Singh는 "AI 통합은 제약사의 약물 개발 리스크 감소와 환자 결과 최적화에 기여할 것"이라고 말했습니다. BullFrog AI는 기계 학습을 통해 약물 개발 및 발견을 진행하며, 연구 기관과 협력하여 인과 AI와 bfLEAP 플랫폼을 사용해 복잡한 생물학적 데이터를 분석하고 있습니다.

Novo Nordisk와 Gensaic, AI 기반 단백질 설계를 위해 3.54억 달러 계약 체결

Novo Nordisk와 Gensaic는 최대 3억 5,400만 달러 규모의 협력 계약을 체결하며, 새로운 심혈관 대사 질환 치료제 개발에 나섰습니다.

두 회사는 Gensaic의 FORGE 플랫폼을 활용해 새로운 단백질 리간드를 발견하고, 이를 통해 조직 표적화 리간드 스크리닝을 목표로 하고 있습니다. Novo Nordisk는 발견된 리간드의 개발 권리를 보유하며, Gensaic는 최대 3억 5,400만 달러와 단계별 로열티 수익을 얻을 수 있습니다.

Gensaic의 FORGE 플랫폼은 AI 기반 단백질 설계와 실험실 기반 단백질 진화를 결합하여 단백질 상호작용을 지도화하고 분자의 이동 경로를 파악하는 기술입니다. 이를 통해 선택적 치료 분자 전달이 가능한 리간드를 식별하는 것을 목표로 하고 있습니다. Lavi Erisson Gensaic의 CEO는 이번 협력을 통해 Gensaic의 파이프라인 개발이 가속화될 것이라고 기대했습니다.

한편, Novo Nordisk는 Valo Health와도 심혈관 대사 표적을 탐색 중이며, 비만 및 제2형 당뇨병을 포함한 9개 신약 프로그램을 확장하고 있습니다.

Funds

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프리드(Freed), 시리즈A 3천만弗..AI 기반 '의료진 번아웃 해소' 혁신 기술 강화

실리콘밸리 스타트업 프리드(Freed)는 지난 수요일 시리즈 A 펀딩으로 3천만 달러를 유치했다고 발표했습니다. 이번 펀딩은 세쿼이아 캐피털(Sequoia Capital)이 주도했으며, 스케일 벤처 파트너스(Scale Venture Partners)와 개인 투자자인 다니엘 그로스(Daniel Gross), 고쿨 라자람(Gokul Rajaram), 테드 자갓(Ted Zagat)이 참여했습니다.

프리드는 2023년에 설립되어, 과도한 문서 작업으로 인한 임상의들의 번아웃 문제를 해결하기 위해 AI 기반의 노트 작성 기술을 개발하고 있습니다. 회사에 따르면, 임상의들은 행정 업무에 최대 19시간을 소비하고, 미국의학협회(American Medical Association)의 설문 조사는 50%의 임상의들이 번아웃 증상을 경험하고 있다고도 알려져있습니다.

프리드의 공동 설립자이자 CEO인 에레즈 드룩(Erez Druk)은 페이스북 출신으로, 가족 의사인 아내가 문서 작업의 행정적 부담을 겪는 것을 직접 목격한 후 프리드를 "임상의들에게 보내는 사랑의 편지"로 설립했다고 밝혔습니다.

프리드는 AI 서기를 통해 17,000명 이상의 사용자가 하루에 약 두 시간을 절약할 수 있다고 밝혔습니다. 이 기술은 처음에는 소규모 및 개인 병원에서 인기를 끌었으나, 이제는 대형 기업 및 그룹 병원에서도 채택되고 있습니다. 개인 사용자는 월 99달러에 프리드를 구독할 수 있으며, 그룹 가격은 맞춤형입니다.

팔란티어 창업자 '피터 틸', 유방암 예후 예측 AI에 투자... Ataraxis, 2,040만 달러 투자 유치

Ataraxis AI가 최근 시리즈 A 펀딩 라운드를 통해 2,040만 달러를 유치했다고 밝혔습니다. 이번 펀딩은 팔란티어(Palantir) 창립자인 피터 틸(Peter Thiel)과 같은 저명한 투자자들의 지원을 받았습니다. 이 자금 조달은 회사가 AI 기반 예측 도구 'Ataraxis Breast'의 데이터를 공개한 지 5개월 만에 이루어진 것으로, 이 도구는 암 재발 위험 예측 정확도가 기존 유전자 검사(genomic assay)보다 30% 더 높다고 주장합니다.

Ataraxis에 따르면, 'Ataraxis Breast' 검사는 생검 병리 슬라이드와 수술 표본의 데이터를 분석해 유방암 환자의 결과를 예측합니다. 특히, 단독 내분비 요법(endocrine therapy) 또는 화학 요법(chemotherapy)과 병용 치료를 받은 환자의 생존율을 예측하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 테스트는 디지털 병리학(digital pathology)을 위한 회사의 AI 모델 'Kestrel'을 기반으로 하고 있습니다.

Diagnosis

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AI 도구, 대장암 조직 샘플 분석에서 표준 방법 능가

핀란드의 University of Jyväskylä 연구진이 대장암 조직 샘플 분석을 위한 AI 기반 도구를 개발했습니다. 이 도구는 대장암 조직 샘플을 96% 이상의 정확도로 분석할 수 있으며, 연구 결과는 저널 Heliyon에 발표되었습니다. 이 기술은 대장암 진단의 속도와 정확도를 크게 향상시킬 가능성을 보여주고 있습니다.

전통적인 조직 분석 방법은 병리학자가 디지털 현미경 슬라이드를 수동으로 검사해야 하지만, AI 도구는 자동화를 통해 시간을 절약할 수 있습니다. 연구의 주요 연구원인 Fabi Prezja는 "모델이 암 식별에 관련된 모든 조직 범주를 96.74%의 정확도로 식별할 수 있다"고 보고했습니다.

이 도구는 CNN을 활용하여 임상적으로 중요한 바이오마커를 추출합니다. CNN 알고리즘은 대장암 조직 이미지에서 바이오마커를 추출할 수 있으며, 이를 통해 환자 분류 및 치료 선택을 향상시킬 수 있습니다. CNN 기반의 바이오마커는 전통적인 기준과 유사한 수준으로 환자의 예후를 예측할 수 있으며, 속도, 자동화, 비용 절감의 장점을 제공합니다.

New Discovery Platform

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노나 바이오사이언스, AI 기반 'Hu-mAtrIx'로 단일클론항체(mAbs) 신약 개발 가속화

노나 바이오사이언스(Nona Biosciences)가 인공지능(AI) 기반 신약 개발 엔진 'Hu-mAtrIx'를 출시했다고 금요일에 밝혔습니다. 이 플랫폼은 회사의 하버 마우스(Harbour Mice) 기술과 결합되어 신경퇴행성 및 대사 질환 등 다양한 치료 분야에서 단일클론 항체(mAbs, monoclonal antibodies) 발견을 가속화할 예정입니다.

Hu-mAtrIx는 단백질 설계, 단일 세포 항체 스크리닝(single-cell antibody screening), 차세대 시퀀싱(next-generation sequencing), 항체 모델링 및 엔지니어링 등 mAbs 발견의 모든 단계를 아우르는 원스톱 플랫폼으로 기능합니다. 노나 바이오사이언스의 징송 왕(Jingsong Wang) 회장은 Hu-mAtrIx가 기존의 항체 발견 솔루션을 보완하고 강화하는 보조 도구로 작용할 것이라고 설명했습니다. 또한, Hu-mAtrIx와 하버 마우스를 결합함으로써 신약 개발의 주요 과제를 해결하고, 시장 출시 시간을 단축하며, 성공적인 후보물질의 가능성을 높이고 파트너들에게 목표 지향적인 치료 옵션을 제공할 것이라고 덧붙였습니다.

회사는 새로운 플랫폼이 방대한 라이브러리에서 가장 효과적인 인간 항체 서열을 식별하여 최적의 표적 특이성과 결합 친화성을 보장한다고 밝혔습니다.

Clinical Trials

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Owkin, AI 기반 환자 발견 프로젝트 'ATLANTIS AI' 런칭... AI로 삼중억제제를 개발한 회사

Owkin은 최근 AI 기반의 다중 모달 환자 데이터 발견 프로그램인 ATLANTIS를 발표했습니다.

이 프로그램은 복잡한 의료 데이터를 분석하고 지식을 추출하는 데 중점을 두고 있습니다. ATLANTIS는 영상, 유전체학, 임상 기록 등 다양한 의료 데이터를 통합하여 분석하며, 이를 통해 Owkin의 "AI 코파일럿"인 Owkin K가 신약 개발과 진단을 가속화할 예정입니다.

ATLANTIS는 데이터가 여러 기관과 부서에 분산되어 있는 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 이 프로그램은 11개의 치료 분야의 데이터를 매핑할 예정이며, 여기에는 7개의 종양학 분야(비소세포폐암, 두경부 편평세포암, 유방암, 전립선암, 난소암, 췌장암, 다발성 골수종), 3개의 면역학 분야(궤양성 대장염, 크론병, 전신 홍반 루푸스), 1개의 신경학 분야(알츠하이머병)가 포함됩니다.

HealthTree, AI 기반 도구로 다발성 골수종(myeloma) 환자와 임상시험 연결 지원

HealthTree Foundation은 다발성 골수종(MM) 환자들을 위한 새로운 AI 기반 개인 맞춤형 Clinical Trial Finder를 출시했습니다. 이 도구는 환자들을 적합한 임상시험과 연결하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 서비스는 HealthTree Cure Hub Registry의 일부로, AI를 활용하여 환자의 의료 기록에 따라 임상시험과의 연결 과정을 개선합니다.

HealthTree Foundation의 CTO인 Juan Pablo Capdevila는 "AI 덕분에 깨끗하고 검증된 데이터를 사용해 실시간 데이터 분석이 가능하다"며, "지속적으로 업데이트되는 시험 데이터베이스와의 즉각적인 매칭이 가능하다"고 강조했습니다.

Suvoda, 임상시험 데이터 관리 AI 'Sofia' 출시, 의약품 공급 관리 효율성 향상

임상 시험 기술 회사인 수보다(Suvoda)가 임상 시험 데이터 접근 및 검토 과정을 간소화하는 AI 어시스턴트 소피아(Sofia)를 출시했습니다. 이 AI 어시스턴트는 수보다 플랫폼(Suvoda Platform)에서 제공되며, 직관적인 채팅 인터페이스를 통해 의약품 공급 관리자들이 시험 정보를 쉽게 접근할 수 있도록 돕습니다.

소피아는 자연어 질의를 통해 임상 시험 데이터를 검색할 수 있게 하여 여러 화면을 탐색할 필요성을 줄임으로써 정보 검색 과정을 간소화한다고 주장합니다. 이 기술은 의약품 공급 관리의 생산성을 향상시키는 데 기여합니다.

의약품 공급 관리자들은 창고 재고 비교, 참가자 방문 일정 검토, 특정 국가의 의약품 배치 출시 검토, 배송 세부 사항 확인 등의 작업을 신속하게 수행할 수 있어 운영 효율성을 지원합니다.

Others

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AvaSure의 AI 기반 가상 간병인 Vicky: 환자의 목소리에서 '좌절감(frustration)'을 감지 가능

AvaSure는 AI 기반 가상 간병인 Vicky를 통해 환자 돌봄의 새로운 장을 열고 있습니다. Vicky는 환자의 목소리나 움직임에서 좌절감을 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 이는 Toby Eadelman CTO에 따르면 다른 AI 비서와 차별화되는 점입니다. Vicky는 환자의 건강 요청에 신속하게 대응하고, 실시간으로 요청을 분류하여 긴급성과 중요성에 따라 우선순위를 정할 수 있습니다. 이를 통해 과중한 임상 직원의 부담을 덜어주고, 환자가 돌봄과 모니터링을 받고 있다는 인식을 가지게 하여 낙상 및 사고 위험을 줄이는 데 기여합니다.

AvaSure는 10년 이상 원격 환자 안전 기술 개발 경험을 바탕으로 고객 피드백을 반영하여 Vicky를 개발했습니다. Vicky는 AvaSure의 Intelligent Virtual Care Platform과 결합하여 OCI의 AI 인프라, NVIDIA의 하드웨어 및 소프트웨어 도구(NVIDIA Riva, NVIDIA ACE)를 활용함으로써 환자 참여를 강화하고 임상 시험 관리 최적화 및 데이터 기반 의사 결정 가속화를 가능하게 합니다.

룬랩스, 'AI' 기반 파킨슨병 관리 서비스 'StrivePD Guardian' 출시 "개인 맞춤형 케어 강화"

룬 랩스(Rune Labs)가 파킨슨병(Parkinson's disease, PD) 환자들을 위한 새로운 AI 기반 구독 서비스를 출시했습니다. 이 서비스는 의사 방문 사이에 환자들이 의료 지침을 받을 수 있도록 돕기 위해 개발되었습니다.

이번에 공개된 '스트라이브PD 가디언(StrivePD Guardian)'은 인간의 지원, 룬의 건강 데이터 수집 능력, 대형 언어 모델(LLM) 기술을 결합하여 실시간으로 개인 맞춤형 케어를 제공합니다. 룬의 스트라이브PD 생태계는 2022년 애플 워치(Apple Watch)를 통해 PD 증상을 모니터링하고 기록할 수 있는 FDA 510(k) 승인을 받았습니다.

브라이언 페핀(Brian Pepin) 룬 랩스 CEO는 "가디언은 스트라이브PD의 데이터를 실시간으로 활용 가능한 지원으로 변환하여 일상적인 관리와 임상의의 의사결정을 향상시킨다"고 밝혔습니다. 페핀에 따르면, 가디언은 AI를 활용해 환자의 증상, 활동, 약물 복용 준수 여부를 분석하여 실행 가능한 권장 사항과 사전 예방적 개입을 제공합니다.

Google Cloud, Vertex AI에 생성형 AI 및 멀티모달 기능 추가

Google Cloud가 Vertex AI Search에 생성형 AI(genAI) 기능을 추가하여 의료 분야에서의 활용을 한층 강화했습니다. 이 업데이트는 환자의 건강 상태를 더 철저히 파악할 수 있도록 지원하며, 테이블, 차트, 다이어그램을 분석해 유용한 통찰을 제공하는 기능과 Gemini 2.0의 도입을 포함하고 있습니다. Gemini 2.0의 통합으로 정보 제공의 속도와 정확성이 향상되었습니다.

Vertex AI Search는 Google의 Vertex AI 플랫폼 내 도구로, 의료 데이터를 활용한 AI 검색 경험을 구축하고 배포할 수 있습니다. 새로운 Visual Q&A 기능을 통해 테이블, 차트, 다이어그램을 텍스트로 변환하지 않고도 직접 입력할 수 있어 더욱 직관적인 데이터 활용이 가능합니다.

Aashima Gupta, Google Cloud 글로벌 헬스케어 전략 및 솔루션 디렉터는 "다양한 환자 데이터 소스를 처리해 더 포괄적인 이해와 개선된 의사결정을 지원한다"고 설명했습니다. 또한, Counterpart Health는 Vertex AI Search를 Counterpart Assistant에 통합하여 실시간 환자 맞춤형 통찰을 제공하고 있습니다. David Tsay, Counterpart Health 최고 의료 책임자는 "다양한 임상 데이터 소스를 통합해 환자의 건강을 더 포괄적으로 이해하고 개인 맞춤형 관리가 가능하다"고 강조했습니다.

링크의 기사, 영어라서 읽기 불편하신가요? 네이버의 파파고(Papago)가 최근에 이 업계 단어의 번역을 꽤 잘합니다. 한번 써보시면, 해외기사 읽기가 훨씬 수월해질거에요.

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