[서울=뉴스핌] 김가희 기자 = 토모큐브의 세포 이미지 측정 장비가 염색 과정을 생략해 실험 시간과 비용을 줄이고, 인공지능(AI) 기반 자동화 실험실 구축 과정에서 활용도를 높일 수 있다는 분석이 나왔다.

세포 단위에서 오가노이드와 조직 등으로 AI 예측 모델의 연구 범위가 확대되면 두꺼운 시료를 측정할 수 있는 기술 경쟁력도 부각될 것이란 전망이다.

하현수 유안타증권 연구원은 3일 리포트에서 토모큐브의 HT 장비가 고해상도 이미지를 얻으면서도 별도의 표지 없이 세포를 측정할 수 있다는 점에 주목했다. 염색과 세척 절차를 줄이는 동시에 세포 손상을 피할 수 있어 반복 관찰에도 유리하다는 평가다.

하 연구원은 공초점 형광 현미경이 고해상도 세포 이미지를 얻는 대표적인 장비지만, 이미지 측정을 위해 형광 염색 과정이 필요하다고 설명했다.

반면 토모큐브의 HT는 비표지 측정이 가능해 별도의 염색과 세포 세척 과정이 필요하지 않다. 이에 따라 전체 실험 시간을 단축하고 염색에 사용하는 시약 비용도 줄일 수 있다는 분석이다.

염색 과정에서 발생할 수 있는 세포 손상을 피할 수 있다는 점도 장점으로 꼽았다. 약물이나 유전자 사일런싱 처리 이후 동일한 세포에서 나타나는 변화 과정을 측정할 수 있다는 설명이다.

하 연구원은 생성형 AI 모델이 제시한 가설을 검증하는 자동화 실험실의 필요성이 커질 것으로 전망했다. 가설 생성과 실험·검증이 연결되는 폐쇄형 순환 구조의 AI 실험실 구축이 본격화하면, 실험 절차를 간소화하는 장비의 활용 가치도 높아질 것으로 판단했다.

AI 연구가 단백질 구조 예측을 넘어 세포 단위의 반응을 예측하는 모델 구축으로 확대되는 점에도 주목했다. 보고서에 따르면 가상 세포는 개별 세포의 다양한 섭동 실험 데이터를 바탕으로 학습한 AI 모델로, 외부 자극에 따른 세포 수준의 반응을 예측한다. 섭동 실험은 유전자 사일런싱이나 약물 처리 이후 세포 구조와 단백질 등에 나타나는 변화를 측정하는 방식이다.

하 연구원은 토모큐브 장비가 염색 과정을 필요로 하지 않아 형광 현미경 대비 섭동에 따른 세포 구조 변화를 잘 보여줄 것으로 기대했다.

하 연구원은 단백질에서 세포로 AI 모델 연구가 확장된 것처럼, 향후에는 오가노이드와 조직, 나아가 개체 단위로 예측 모델 구축이 진행될 것으로 전망했다. 이 과정에서 토모큐브 장비의 시료 측정 두께가 차별화 요인이 될 수 있다고 판단했다.

현재 HT-X1은 최대 150마이크로미터(㎛) 두께의 시료를 측정할 수 있다. 연내 출시 예정인 HT-X1 맥스는 측정 가능한 시료 두께가 500㎛로 확대될 예정이다.

하 연구원은 보고서에서 제시한 경쟁사 장비의 측정 두께가 30㎛라는 점을 고려하면 상당한 차이가 있다며, 향후 연구 대상 확대에 따른 기술 경쟁력에 주목했다.

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