맨티스 바이오테크, 의료 데이터 부족 문제 해결을 위해 인간의 ‘디지털 트윈’을 개발하다

대규모 데이터셋으로 훈련된 대형 언어 모델은 유전체 연구를 가속화하고, 임상 문서 작성을 간소화하며, 실시간 진단 능력을 향상시키고, 임상 의사결정을 지원하며, 약물 개발 속도를 높이는 데 기여할 수 있습니다. 심지어 실험을 진행하는 데 필요한 합성 데이터를 생성하는 데에도 활용될 수 있습니다.

그러나 이러한 모델들이 생물의학 연구에서 발휘할 수 있는 잠재력은 종종 한계에 부딪힙니다. 의료 분야에서 기반이 되는 구조화된 데이터를 넘어서면, 희귀 질환이나 비정형적인 상태와 같은 경우에는 신뢰할 수 있고 대표성 있는 데이터가 부족하기 때문입니다.

뉴욕에 기반을 둔 Mantis Biotech는 이러한 데이터 부족 문제를 해결할 솔루션을 개발하고 있다고 주장합니다. 이 회사의 플랫폼은 다양한 데이터 소스를 통합하여 합성 데이터셋을 생성하며, 이러한 데이터셋을 사용하여 인체의 “디지털 트윈”을 구축할 수 있습니다. 디지털 트윈이란 해부학적 구조, 생리학적 기능, 행동 패턴 등을 예측하는 물리 기반의 모델입니다.

Mantis Biotech는 이러한 디지털 트윈을 데이터 수집 및 분석에 활용하고 있습니다. 새로운 의료 절차를 연구하고 테스트하거나, 외과 로봇을 훈련시키거나, 의학적 문제나 행동 패턴을 시뮬레이션하거나 예측하는 데 이러한 디지털 트윈을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 스포츠팀은 최근의 성적, 훈련량, 식단, 경력 기간 등을 고려하여 특정 NFL 선수가 아킬레스건 부상을 입을 가능성을 예측할 수 있습니다. Mantis Biotech의 창립자이자 CEO인 조지아 위첼은 최근 TechCrunch와의 인터뷰에서 이러한 점을 설명했습니다.

Mantis Biotech의 플랫폼은 먼저 교과서, 모션 캡처 카메라, 생체인식 센서, 훈련 기록, 의료 영상 등 다양한 데이터 소스에서 정보를 수집합니다. 그런 다음 LLM 기반의 시스템을 사용하여 이러한 데이터들을 정리하고 검증한 후 합성합니다. 이렇게 생성된 정보는 물리 엔진을 통해 처리되어 고화질의 데이터셋이 만들어지며, 이 데이터셋을 기반으로 예측 모델이 훈련됩니다.

위첼은 “우리는 이러한 다양한 데이터 소스를 활용하여 인간의 성능을 예측하는 모델을 만들 수 있습니다. 어떤 상황에서든 사람의 성능을 예측해야 할 필요가 있다면, 우리의 기술은 매우 유용할 것입니다”라고 말했습니다.

위첼에 따르면 물리 엔진이 매우 중요한 역할을 합니다. 왜냐하면 이 엔진을 통해 생성된 합성 데이터가 실제 상황에 더 잘 부합하도록 하고, 해부학적 구조와 생리학적 원리를 현실적으로 모델링할 수 있기 때문입니다.

“손가락이 하나 없는 사람의 손의 자세를 예측해야 한다면, 공개적으로 이용 가능한 레이블이 지정된 데이터셋이 부족하기 때문에 매우 어려울 것입니다. 하지만 우리는 단순히 물리 모델을 수정함으로써 이러한 데이터셋을 쉽게 생성할 수 있습니다”라고 그녀는 설명했습니다.

Mantis Biotech의 플랫폼은 데이터 소스의 부족 문제를 해결하기 때문에, 절차나 환자 정보에 대한 접근이 어렵거나 구조화되어 있지 않거나 고립된 상태인 생물의학 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있다고 위첼은 믿습니다. 특히 윤리적이고 규제적인 제약으로 인해 환자 데이터를 공개 데이터셋이나 AI 훈련에 사용하기 어려운 희귀 질환 분야에서 이 기술의 가치가 더욱 크다고 그녀는 강조했습니다.

“세 살짜리 아이가 바비 인형을 한쪽 다리만 잡고 테이블에 내리치며 놀듯이, 사람들도 우리의 디지털 트윈을 그런 방식으로 활용하기를 바랍니다. 저는 이 기술이 사람들에게 ‘인간은 가상으로도 검사받을 수 있다’는 생각을 심어줄 것이라고 믿습니다. 현재는 사람들의 프라이버시를 존중해야 하기 때문에 그 반대의 생각이 일반적입니다. 사실, 개인 데이터는 절대로 악용되어서는 안 됩니다. 특히 디지털 트윈이 대안으로 존재한다면 더욱 그렇습니다”라고 그녀는 말했습니다.

현재 Mantis Biotech는 프로 스포츠 분야에서 성공을 거두고 있으며, 이는 고성능 운동선수들을 모델링할 필요가 있기 때문입니다. 위첼은 이 스타트업의 주요 고객 중 하나가 NBA 팀이라고 언급했습니다.

“우리는 운동선수들의 디지털 모델을 만듭니다. 이 모델은 단지 오늘 한 운동선수가 어떻게 점프했는지만 보여주는 것이 아니라, 지난 1년 동안 매일 어떻게 점프했는지, 그리고 그들의 수면 패턴이나 팔을 얼마나 자주 머리 위로 올리는지 등과 관련하여 그들의 점프 동작이 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지도 보여줍니다”라고 그녀는 설명했습니다.

이 스타트업은 최근 Decibel VC가 주도하는 740만 달러의 시드 자금을 확보했으며, Y Combinator, 여러 엔젤 투자자들, Liquid 2 등도 참여했습니다. 이 자금은 직원 채용, 광고, 마케팅, 시장 진출 활동에 사용될 예정입니다.

위첼은 Mantis Biotech의 다음 단계는 기술 개발을 지속하고 결국 이 플랫폼을 대중에게 공개하는 것이라고 말했습니다. 또한 제약회사와 FDA 임상시험을 진행하는 연구자들에게도 이 플랫폼을 제공하여 환자의 치료 반응에 대한 인사이트를 제공할 계획입니다.