LG AI Research Institute ha recentemente presentato EXAONE Path 2.0, la nuova generazione del suo modello di intelligenza artificiale dedicato alla medicina di precisione. Questo importante aggiornamento arriva a un anno di distanza dal rilascio della versione 1.0 e segue la versione intermedia 1.5, presentata solo il mese scorso alla prestigiosa conferenza internazionale di oncologia ASCO 2025, tenutasi a Chicago.
EXAONE Path 2.0 si basa sull’analisi di oltre 10.000 coppie di dati, che includono immagini ad altissima risoluzione di vetrini interi (denominate WSI, Whole Slide Images) e dati multi-omici, come informazioni genetiche estratte da DNA e RNA. Grazie a questa combinazione, il modello è in grado di prevedere l’attività genetica analizzando esclusivamente le immagini patologiche, evitando così l’uso di test genetici costosi e complessi.
L’innovazione di EXAONE Path 2.0 risiede nella sua capacità di interpretare dettagli estremamente fini nelle cellule e nei tessuti umani, riconoscendo mutazioni genetiche e modelli di espressione a partire dalle immagini. Questo permette non solo di diagnosticare precocemente malattie come il cancro, ma anche di prevedere l’evoluzione della malattia, supportare lo sviluppo di nuovi farmaci e personalizzare i trattamenti in base alle caratteristiche specifiche di ogni paziente.
Le immagini WSI sono digitalizzazioni ad alta risoluzione di campioni di tessuto osservati al microscopio, e sono caratterizzate da dimensioni molto grandi (anche dell’ordine di gigabyte) che contengono una grande mole di informazioni strutturali. Tradizionalmente, per analizzarle, si segmentavano in migliaia di frammenti più piccoli (patch), ma questo metodo rischiava di perdere dettagli rilevanti, limitando la precisione delle analisi. EXAONE Path 2.0 invece utilizza una nuova tecnologia in grado di elaborare l’immagine intera, evitando il cosiddetto “collasso delle caratteristiche” e aumentando la precisione nella previsione delle mutazioni genetiche fino al 78,4%, un livello che rappresenta il massimo attualmente disponibile a livello mondiale.
Oltre al modello generale, LG AI Research Institute ha sviluppato versioni specializzate per alcune malattie specifiche, come il cancro ai polmoni e al colon, che aiutano a ridurre i test superflui e a individuare precocemente i pazienti candidati a terapie mirate.
In un’ottica di collaborazione internazionale, l’istituto ha avviato un progetto con il team del professor Taehyun Hwang del Vanderbilt University Medical Center negli Stati Uniti, uno dei centri di ricerca più avanzati nel campo della bio-assistenza sanitaria. L’obiettivo è sviluppare una piattaforma multimodale di IA medica in grado di migliorare la comprensione delle cause delle malattie, favorire diagnosi precoci, scoprire nuovi biomarcatori, personalizzare strategie terapeutiche basate sulle caratteristiche genetiche individuali e migliorare la previsione degli effetti dei trattamenti in pazienti oncologici.
L’ambito di ricerca sarà inoltre esteso a patologie come il rigetto dei trapianti, le malattie immunitarie e il diabete.
EXAONE Path 2.0 sarà presentato ufficialmente durante il “LG AI Talk Concert 2025” previsto per il 22 di questo mese.
Park Yong-min, responsabile del team AI di LG AI Research Institute, ha sottolineato come questo modello rivoluzionario possa ridurre drasticamente i tempi necessari per i test genetici, passando da oltre due settimane a meno di un minuto, offrendo così un vantaggio fondamentale nel trattamento tempestivo dei pazienti oncologici. Inoltre, ha evidenziato come medici e aziende farmaceutiche potranno analizzare rapidamente le immagini patologiche per identificare mutazioni genetiche specifiche e selezionare i trattamenti più efficaci in tempi record.