LG AI Research于7月9日宣布正式推出其新一代精准医疗AI模型“EXAONE Path 2.0”。继去年8月发布1.0版本后，LG AI Research在2025年美国临床肿瘤学会（ASCO）大会上展示了1.5版本。这一最新版本基于高质量的真实世界数据，显著提升了性能。
“EXAONE Path 2.0”能够从病理切片图像中直接提取基因突变和表达模式，以及人体细胞和组织的细微形态与结构特征。这些功能使其成为早期检测、预后评估、肿瘤药物开发和个性化治疗选择的重要工具。该模型利用包括DNA和RNA在内的多组学数据进行训练，能够解读病理图像及其背后的生物过程，并整合对疾病研究和治疗开发至关重要的遗传信息。
病理图像指的是患者组织样本诊断测试过程中生成的高分辨率全切片图像（Whole Slide Images，WSIs）。这些图像包含详细的细胞和组织结构信息，但由于文件体积巨大，通常会被分割成数千个小块（patches）以便分析。然而，当AI模型仅分析局部小块时，容易出现“特征崩溃”现象，即过度关注局部特征导致整体上下文缺失，从而降低预测准确性。
LG AI Research在“EXAONE Path 2.0”中采用了一种创新方法，使模型能够从小块到完整的全切片图像进行全面学习。这一改进将其基因突变预测准确率提升至行业领先的78.4%，树立了新的最先进（State-of-the-Art，SOTA）标杆。“EXAONE Path 2.0”基于超过10,000个匹配的数据集进行开发，这些数据集包括全切片图像和多组学数据，使模型能够仅通过图像分析预测基因表达模式，从而避免昂贵的分子测试。
LG AI Research的AI业务团队负责人朴龙民（Yong-min Park）表示：“‘EXAONE Path 2.0’将分子测试时间从两周以上缩短至一分钟以内，帮助临床医生抓住癌症患者的治疗关键窗口。通过利用‘EXAONE Path 2.0’，医生和制药合作伙伴可以快速分析组织病理切片，识别驱动突变并选择适当的靶向疗法。”
此外，LG AI Research还针对特定肿瘤类型（如肺癌和结直肠癌）开发了专用模型。这些疾病特定模型可支持更高效的分诊和早期检测，帮助筛选适合靶向治疗的患者。LG AI Research预计，“EXAONE Path 2.0”将在临床试验优化中发挥重要作用，通过实时监测患者反应并促进疾病预测的生物标志物发现。
与此同时，LG AI Research正与范德比尔特大学医学中心（Vanderbilt University Medical Center）的黄泰铉（Tae-hyun Hwang）教授团队合作，共同开发世界领先的多模态医疗AI平台。与传统的先构建技术再进行临床验证的模式不同，团队采用了问题导向的方法，根据实际临床需求同步开发AI解决方案。
双方计划构建一个支持个性化精准医疗的平台，利用癌症患者的实际组织样本、病理图像和临床结果数据。联合研究的重点包括：揭示疾病的潜在机制、早期检测与诊断、生物标志物和治疗靶点的发现、基于基因组数据的个性化治疗策略制定以及治疗效果预测。
黄泰铉教授指出：“我们的使命不仅是开发AI模型，更是构建一个能够积极支持临床医生护理和治疗患者的平台。这不仅是一个诊断助手，还将成为肿瘤药物开发的变革引擎。”黄教授是韩国裔美国专家，领导着美国联邦癌症登月计划（Cancer Moonshot）中的胃癌项目，同时也是范德比尔特大学分子AI倡议（Molecular AI Initiative）的创始人。
范德比尔特大学医学中心外科科学系主任塞思·卡普（Seth Karp）表示：“我们现在专注于的不仅是哪些治疗方法有效，还包括何时以及如何应用它们。LG AI Research与黄教授团队的合作标志着一个关键转折点。这项合作最有意义的方面在于其现实影响——我们正在创建一个能够直接支持患者护理并改善结果的平台。”
此次合作首先聚焦于肿瘤学领域，未来计划扩展至移植免疫学、自身免疫疾病以及糖尿病等代谢性疾病。
LG AI Research将于2025年7月22日的LG AI Talk Concert 2025上正式介绍“EXAONE Path 2.0”。此外，LG AI Research还致力于解决高负担疾病问题，例如与杰克逊实验室（The Jackson Laboratory，JAX）合作识别阿尔茨海默病的风险因素并推进药物发现，同时与首尔国立大学的白敏京（Min-kyung Baek）教授合作开发下一代蛋白质结构预测AI模型。LG AI Research还积极参与与制药和生物技术公司的全球合作，推动基于AI的药物开发创新。
LG集团董事长兼首席执行官具光谟（Kwang-mo Koo）已将AI和生物技术定位为核心增长领域，旨在改善人类健康。为此，LG正通过有针对性的开放式创新举措加速AI与生物技术的融合，以实现切实成果。
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