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Nikkei X-TECH_2021.6.7

AI로 세포의 '고스트'를 본다
도쿄대발 스타트업의 세포 분리 장치의 실력

인간에게는 이해 불가능한 1차원 이미지 데이터, 이른바 2차원 이미지의 ‘고스트’를 AI(인공지능)로 분석해서 목적한 세포를 단시간에 선별한다. ‘Ghost Cytometry’라는 기술을 활용한 세포 분석 분리 장치의 연구개발에 착수하는 도쿄대학발 스타트업 기업 ThinkCyte(됴쿄)가 실용화를 위해 움직임을 가속하고 있다. 세포치료나 신약개발, 진단 등에 응용할 수 있으며, 2023년에 양산화를 목표하고 있다.

Ghost Cytometry는 한 마디로 ‘이미지를 보지 않고 이미지가 지닌 정보만을 보고 세포를 식별하는 기술이다’라고 설명할 수 있다. 형태에 근거해서 세포를 식별하기 위해서는 세포의 이미지가 필요할 것으로 생각되지만 진짜 필요한 것은 그 이미지가 갖고 있는 정보이며, 이미지 그 자체는 필요 없다는 것이 Ghost Cytometry의 사고방식이다. 이미지 생성이라는 과정을 스킵하기 때문에 세포 분석에 드는 시간을 대폭 단축할 수 있다.

ThinkCyte가 세포 분석 분리 장치를 활용하려는 영역은 신약개발이나 세포 치료, 진단 등의 영역이다. 이 중에 개발이 앞서고 있는 것은 세포 치료용 제품으로, 치료에 사용할 수 있는 높은 품질의 세포를 선별하는 공정에서 공헌할 수 있을 것으로 전망한다. 성장 시장에 조기에 투입해 점유율을 획득하려는 생각이다.

세포 분석 분리 장치는 세포를 분석하는 ‘Cell Analyzer(세포분석기)’와, 세포를 분리하는 ‘Cell Sorter(세포선별장치)’의 크게 2개 요소로 구성된다. 세포를 하나씩 분석하면서 목적한 세포를 선별해 나가는 것이다. 예를 들면 배양한 세포군 속에서 이상한 모양의 세포를 배제하고 정상 세포만을 회수할 수 있다.

세포 분석 분리 장치에 요구되는 것은 빠르고 정확하게 세포를 식별하고, 실시간으로 분리해 나가는 것이다. 현재 널리 사용되고 있는 ‘Flow Cytometry(유세포분석)’라는 방법에서는 목적한 세포를 형광색소 등으로 표식하고, 형광 정도에 따라서 세포를 식별한다. 그러나 이 방법에서는 선별한 후에 형광 색소를 제거해야 하고, 세포의 형태 자체는 분석하지 못한다는 약점이 있었다.

세포를 형태에 근거해서 식별하기 위해서는 Flow Cytometry가 아니라 현미경 이미지를 이용해서 분석할 필요가 있다. 세포 이미지를 매회 촬영하는 것은 분석에 AI를 이용한다 하더라도 쓸데없는 시간을 들이게 된다. Flow Cytometry의 처리 속도와, 다량의 현미경 이미지 정보량을 양립하는 방법으로서의 입지를 목표하는 것이 Ghost Cytometry다.

-- 형태 정보를 1차원으로 압축 --
Ghost Cytometry의 베이스가 된 것은 ‘Ghost Imaging’이라는 1995년에 보고된 기술이다. 2차원 촬영 장치가 아니라 1화소의 광검출기를 이용해 신호를 계측하는 것이 특징이다. 피사체에 대해 다양한 패턴으로 빛을 조사함으로써, 어느 조사 패턴에서 빛 세기라는 1차원 정보를 얻을 수 있다. 이 1차원 정보의 집합체, 이른바 피사체 이미지의 ‘고스트’에서 원래의 2차원 형태 정보를 재구성한다는 것이 기본적인 개념이다.

ThinkCyte가 개발한 Ghost Cytometry 기술에서는 세포의 형태 분석에 이 Ghost Imaging 기술을 응용한다. 좁은 경로 속을 고속으로 흘러가는 세포를 다양한 농담 패턴의 빛으로 조사하면, 빛 세기를 세로축으로 한 시간 파형 신호로서, 세포의 형태라는 2차원 정보를 1차원으로 압축 변환할 수 있다.

시간 파형 신호는, 포함된 형태정보에서 2차원 이미지를 재구성하지 않는 한 인간에게는 이해 불가능한 데이터다. 그러나 AI로 기계학습을 하면 시간 파형 신호에서 직접 세포의 형태를 분석할 수 있게 된다. 2차원 이미지를 경유하지 않고 2차원 이미지가 갖고 있는 정보만을 분석하기 때문에 데이터양이 삭감되고 분석에 드는 시간도 단축할 수 있다.

분석 후에 세포를 Cell Sorter에 보내고, 분석 결과에 근거해 목적한 세포와 그 이외의 세로를 실시간으로 선별한다. Ghost Cytometry 기술을 응용한 ThinkCyte의 장치에서는 1초 동안에 수천 개의 세포를 분리할 수 있다고 한다.

-- 2023년의 양산화를 위해 최종 조정 --
ThinkCyte가 세포 분석 분리 시스템의 응용처로 생각하는 세포치료나 신약개발, 진단 중에 신약개발에서는 약효를 확인하는 세포 실험에서의 스크리닝 등에 활용할 수 있다. 또한 진단 기술의 실용화를 위해서는 혈액 검사 기기 업체인 시스멕스(Sysmex)와의 연계를 강화하고 있고, 21년 5월 1일에 공동개발 계약을 체결했다. 진단 정밀도 향상뿐 아니라 개별화 의료에 대한 공헌도 기대할 수 있다고 한다.

이미 시작기는 완성했으며, 현재 서두르고 있는 것은 장치 내의 재현성과 같은 디바이스의 조정이다. 21년 5월 19일에는 스팍스 그룹(SPARX Group)이 운영하는 미래창생 2호펀드나 시스멕스 등 5사를 인수처로 하는 제3자할당증자를 통해 총액 28억 5,000만 엔을 조달했다고 발표했다. 조달 자금을 바탕으로 기술자 채용이나 자재 구입을 추진한다. 또한 이르면 21년 8월에라도 미국 거점에서의 연구개발을 시작할 계획이다. 실용화를 위해 라스트 스퍼트에 나선다.

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