[📌 사건 전말 및 팩트 브리핑] UCL과 케임브리지는 개인별 유전정보를 활용한 '디지털 트윈' 기반의 설명 가능한 AI를 개발하여, 암 치료 반응을 높은 정확도로 예측하고 기존 치료에 반응하지 않는 환자에게 새로운 표적 치료 후보를 제시했다. UCL과 케임브리지는 삼중음성유방암 환자 31명의 유전정보를 분석하여 구축한 AI 모델로, 기존 항암치료의 효과를 74%의 정확도로 예측했으며, 추가 표적치료 후보를 12명에게서 최소 한 가지 이상 찾아냈다. 핵심 기술은 환자마다의 암세포 유전적 특성을 재현한 개인 맞춤형 디지털 트윈에 기호주의 AI(Symbolic AI)를 적용한 것으로, AI가 특정 치료법을 추천하는 생물학적 논리적 근거를 의료진이 확인할 수 있도록 했다. 연구진은 이 AI가 기존 진료를 대체하는 것이 아니라, 임상시험에서 완전관해(pCR)에 이를 수 있는 새로운 표적을 찾아내어 의료진의 치료 전략 수립을 지원하는 혁신적인 보조 도구임을 밝혔다. ※ 본 콘텐츠는 VERA AI의 독자적인 팩트 분석 및 실무 브리핑 리포트입니다. 기자의 취재 원문 전문은 아래 [원문 기사 전문보기] 버튼을 통해 인공지능신문 공식 웹사이트에서 직접 열람하실 수 있습니다.