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소식

  • 뉴스브라이토닉스이미징 강승관 이사, ‘2025년 제35회 과학기술우수논문상’ 수상

    브라이토닉스이미징 강승관 이사, ‘2025년 제35회 과학기술우수논문상’ 수상AI 기반 아밀로이드 PET 정량화 기술의 임상 성능 입증의료영상 기술 전문 기업 브라이토닉스이미징(대표이사 이재성)은 자사 강승관 이사가 ‘인공지능 기반 아밀로이드 뇌 PET 정량화 방법의 임상적 성능 평가’ 논문으로 한국과학기술단체총연합회가 주관하는 ‘2025년 제35회 과학기술우수논문상’을 수상했다고 10일 밝혔다. 이번 수상은 브라이토닉스이미징이 개발한 AI 기반 뇌 영상 분석 소프트웨어인 ‘BTXBrain’의 임상적 유효성과 혁신성을 학술적으로 인정받은 쾌거로, 국내외 치매 조기진단 연구 및 임상 적용에 큰 기여를 한 것으로 평가받고 있다. 수상 논문은 조선대학교병원과의 공동 연구를 통해 수행되었으며, 기존 정량화 방식 대비 자동화 수준과 정확도를 크게 향상시킨 것으로 나타났다. 특히, 본 기술은 알츠하이머병의 조기 진단에 중요한 아밀로이드 PET 영상의 분석 정확도를 높이는 데 중점을 두고 있으며, 다양한 연구 및 임상 환경에서 활용 가능성을 넓혔다는 점에서 높은 평가를 받았다. 해당 논문은 2024년도에 Nuclear Medicine and Molecular Imaging에 게재되어, 그 학술적 기여도를 인정받은 바 있다. 브라이토닉스이미징은 이번 수상을 계기로, AI 기반 뇌질환 진단 기술을 고도화하고 글로벌 시장 진출을 가속화할 계획이다. 강승관 이사는 “이번 수상은 의료 현장에서 활용 가능한 AI 기술의 가치를 학술적으로 인정받은 뜻깊은 결과”라며, “앞으로도 국내 의료 인공지능 분야의 기술 개발을 통해 치매 등 다양한 노인성 질환의 조기 진단과 치료에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 소감을 전했다. <저작권자 ⓒ 약품신문 무단전재 및 재배포 금지>출처: 브라이토닉스이미징 강승관 이사, ‘2025년 제35회 과학기술우수논문상’ 수상:약품신문 - https://www.yakpum.co.kr/26533

  • 뉴스브라이토닉스이미징 SNMMI 2025 치매 환자 고해상도 영상 공개

    브라이토닉스이미징 SNMMI 2025 치매 환자 고해상도 영상 공개지난 21일(토)부터 24일(화)까지 미국 루이지애나주 뉴올리언스의 Ernest N. Morial Convention Center에서 열린 2025 SNMMI(Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging) 연례 학회에서, ㈜브라이토닉스이미징의 이재성 대표가 초고해상도 양전자방출단층촬영(PET) 시스템인 PHAROS PET으로 촬영한 치매 환자 아밀로이드 PET 영상을 최초로 공개했다.이 영상은 학회 최고 권위 세션 중 하나인 Kuhl-Lassen 어워드 세션에서 발표되었으며, 아밀로이드 및 타우 PET 영상이 알츠하이머병의 조기 진단과 치료 모니터링에 핵심적인 역할을 한다는 최근 연구 흐름과 맞물려, 고해상도 PET 영상 기술이 실제 임상 적용 단계에 본격 진입했음을 상징적으로 보여주는 사례로 평가되었다.이번 학회에서는 또한 SNMMI와 알츠하이머협회가 공동으로 개정한 아밀로이드 및 타우 PET 영상의 적절 사용 기준(AUC)이 함께 발표되었다. 개정된 AUC는 PET 영상의 활용 범위를 기존의 진단 보조 수준을 넘어, 치료 개시 전 환자 선별 및 치료 효과 추적까지 확대함으로써, 아밀로이드 및 타우 영상이 정밀의료 기반의 핵심 영상 바이오마커로 자리매김하고 있음을 명확히 했다.학회 마지막 날 하이라이트 세션에서는 유타대학교 방사선과 도나 크로스(Donna Cross) 교수가 직접 PHAROS PET 시스템을 소개하며, 이번에 촬영된 고해상도 뇌 영상의 임상적·기술적 우수성을 재차 강조했다. <하이라이트세션에서 소개된 PHAROS PET 시스템 및 최초 인체영상들>해당 기사는 메디판헬스뉴스를 기반으로 일부 편집되었습니다. 저작권자: Copyright @2015 메디팜헬스뉴스 Corp. All rights reserved.출처: 브라이토닉스이미징 SNMMI 2025 치매 환자 고해상도 영상 공개

  • 뉴스브라이토닉스이미징, 차세대 소동물용 PET/CT 글로벌시장 첫 공개

    브라이토닉스이미징, 차세대 소동물용 PET/CT 글로벌시장 첫 공개2025 SNMMI 연례학회서 정밀의학 연구용 프리미엄 플랫폼 선보여▲ 2025 미국핵의학·분자영상학회 연례학회에서 소개된 ELIOS PET/CT 시스템     의료영상 기술 전문기업 ㈜브라이토닉스이미징(대표이사 이재성)은 2025년 6월 21일부터 24일까지 미국 뉴올리언스 Ernest N. Morial Convention Center에서 열린 2025 미국핵의학·분자영상학회(Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, SNMMI) 연례학회에서 신규 소동물용 PET/CT 시스템 ‘ELIOS’를 처음 글로벌 시장에 공개했다. ELIOS는 브라이토닉스이미징의 핵심 원천기술인 고해상도 양전자방출단층촬영(PET) 기술이 집약된 프리미엄 전임상 영상 플랫폼으로, 대당 10억 원 이상에 이르는 고부가가치 정밀의학 연구 장비다. 기존 장비 대비 월등한 공간 분해능과 검출 민감도를 제공하며, 복잡한 생체 경로 추적 및 신약 개발을 위한 고정밀 영상 데이터 확보가 가능하다. ELIOS는 특히, 고난이도 분자영상 연구를 수행하는 글로벌 연구기관 및 제약사에 최적화된 설계로, 영상 품질뿐 아니라 시스템 안정성과 유연성 측면에서도 높은 평가를 받고 있다. 학회 기간 동안 전시된 실제 장비와 샘플 영상 데이터는 현장을 찾은 다양한 글로벌 연구자들로부터 큰 관심을 모았다. 브라이토닉스이미징 관계자는 “ELIOS는 단순한 영상장비를 넘어, 차세대 정밀의학 연구를 위한 전략적 인프라로 설계되었다”며, “초격차 영상기술을 기반으로 글로벌 전임상 연구 분야의 새로운 표준을 제시하겠다”고 밝혔다. 한편, 브라이토닉스이미징은 인체용 차세대 고해상도 PET 시스템인 PHAROS PET을 포함해, 전임상부터 임상까지 아우르는 통합 분자영상 솔루션을 개발·공급하며 정밀의학 영상 분야에서의 입지를 지속적으로 확대하고 있다. <저작권자 ⓒ 약품신문 무단전재 및 재배포 금지>출처: 브라이토닉스이미징, 차세대 소동물용 PET/CT 글로벌시장 첫 공개:약품신문 - https://www.yakpum.co.kr/26157

  • 뉴스성균관대 BT스타트업지원센터 “바이오 헬스케어 성장·세계화 앞장”

    성균관대 BT스타트업지원센터 “바이오 헬스케어 성장·세계화 앞장”[IT동아 차주경 기자] ‘초격차 10대 분야(시스템반도체·바이오 헬스·미래차·친환경 에너지·로봇·인공지능과 빅데이터·사이버보안과 네트워크·우주 항공 해양·차세대 원전·양자 기술)’는 우리나라의 성장을 이끌 유망 기술로 꼽힌다. 중소벤처기업부는 초격차 10대 분야에서 활동하는 스타트업을 집중 지원해 세계 수준의 기업으로 성장하도록 도울 초격차 1000+ 프로젝트를 진행 중이다.성균관대학교 BT스타트업지원센터는 초격차 1000+ 프로젝트 가운데 바이오 헬스 부문(의료기기, 디지털 헬스케어) 스타트업의 지원 육성을 주관한다. 2020년부터 지금까지 5년간 유망 스타트업 131곳을 발굴·지원해서 고용 인원 1893명, 누적 매출 1000억 원과 누적 투자 금액 1900억 원을 기록하도록 도왔다. 이 곳을 이끄는 정동준 성균관대학교 BT스타트업지원센터 센터장은 동 대학 고분자공학과에서 30년 이상 바이오 헬스 부문을 연구한 연구자이자, 2019년 초격차 1000+ 프로젝트의 사업 기획 단계에서부터 힘을 실은 기획자다.KHF 성균관대학교 BT스타트업지원센터 전시관 / 출처=성균관대학교 BT스타트업지원센터오랜 경력에 걸맞게 성균관대학교 BT스타트업지원센터는 바이오 헬스케어 스타트업의 성장을 도울 여러 지원 정책을 운용한다. 먼저 스타트업이 다양한 정부 지원 정책을 간편하게 신청하도록 원스텝 지원 제도를 만들었다. 전문가 멘토링과 투자금 유치 지원, 기술과 상품의 실증에서부터 해외 진출에 이르기까지 전주기 육성 프로그램도 제공한다.정동준 센터장은 이 가운데 고유의 지원 정책 세 가지를 자랑으로 소개한다. 먼저 ‘K-바이오 리그’다. 바이오 헬스케어 스타트업이 자신들의 성과를 우리나라 12개 주요 병원의 관계자에게 소개하도록, 나아가 개념 검증과 공동 사업 등 협업을 함께 하도록 돕는 행사다. 협업이 이뤄지면 임상으로의 연계와 비용도 지원한다.올해에는 스타트업과 병원의 협업에서 한 단계 더 나아가 구매로 이어지도록 이끄는 초격차 링크업 프로그램을 마련했다. 이미 바이오 헬스케어 스타트업 20여 곳이 국립암센터와 건강보험일산병원, 이화의료원 목동병원과 아이엠병원 등 주요 병원과 함께 초격차 링크업을 수행 중이다. 정동준 센터장은 이 프로그램이 병원에게는 참신한 기술과 상품을, 스타트업에게는 기술 고도화와 판로 개척과 레퍼런스라는 장점을 가져다준다고 말한다. 프로그램이 좋은 성과를 내도록 자체 비용도 지원한다.2024 세계생체재료학회 성균관대학교 BT스타트업지원센터 전시관 / 출처=성균관대학교 BT스타트업지원센터‘해외 진출’도 성균관대학교 BT스타트업지원센터가 집중하는 지원 정책이다. 해외 거점 기관과 협업, 우리나라 바이오 헬스케어 스타트업이 해외 병원에서 임상을 실증하고 각종 인증을 받도록 돕는다. 물론, 이후 해외 투자 기관으로의 연계와 절차 지원도 한다.나아가 미국 CES, 독일 메디카(MEDICA) 등 세계 유력 전시회에 단독 전시 공간을 만들어 우리나라의 실력 있는 스타트업이 이름을 알리도록 이끄는 ‘홍보’도 지원한다. 덕분에 매년 CES 혁신상을 포함, 수많은 상을 받는다고도 덧붙였다. 국내 홍보 활동도 열심이다. 대한병원협회와 손 잡고 우리나라 최대 규모의 헬스케어 박람회 ‘KHF(Korea Hospital-Healthcare Fair)’에 매년 단독 전시 공간을 마련, 바이오 헬스케어 스타트업의 성과를 소개하고 투자와 구매 담당자를 만나도록 돕는다.성균관대학교 BT스타트업지원센터의 지원 정책을 통해 여러 바이오 헬스케어 스타트업들이 눈부신 성과를 거뒀다. 뷰노와 플라즈맵, 진시스템과 이원다이애그노믹스, 아이엠비디엑스 등 5곳은 코스피 상장을 마쳤다. 정동준 센터장은 앞으로 주목할 곳으로 브라이토닉스이미징과 에스알파테라퓨틱스를 소개한다.브라이토닉스이미징의 임상용 PET / 출처=브라이토닉스이미징브라이토닉스이미징은 임상용 PET(Positron Emission Tomography, 양전자 방출 단층촬영, 뇌와 심장의 활동을 조사하는 핵의학 영상 진단 기술)를 국산화했다. 이들의 기술은 뇌질환의 조기 발견과 치료에 큰 역할을 하는 동시에, 수십억 원에 달하는 외산 장비 구매 비용 절감을 이끌 것으로 기대한다.에스알파테라퓨틱스는 외상 후 스트레스 장애, 소아축성근시, 암성 악액질 등 다양한 질환의 치료를 돕는 디지털 치료 기술을 개발한다. 이들은 성균관대학교 BT스타트업지원센터와 함께 꾸준히 성장했고 최근 미국에 현지 법인을 세웠다. 이를 토대로 차별화된 헬스케어 기술을 북미 지역에 선보일 각오를 내비쳤다.다양한 지원 정책을 받아 성과를 내려는 바이오 헬스케어 스타트업들이 매년 성균관대학교 BT스타트업지원센터를 찾는다. 올해 선정 경쟁률은 42:1에 달할 정도다. 정동준 센터장은 이들 모두를 지원해 성장하도록 돕고 싶으나, 예산의 규모와 지원 가능한 스타트업의 수가 한정돼 안타깝다고 말한다.CES 2025 성균관대학교 BT스타트업지원센터 전시관 / 출처=성균관대학교 BT스타트업지원센터그는 ‘우리나라 경제의 미래를 좌우할 딥테크 스타트업을 지원 육성’하는 초격차 1000+ 프로젝트의 목적에 걸맞게, 정부 기관이 사업의 규모를 크게 확대해야 한다고 강조한다. 더 많은 스타트업을 발굴해 성장을 이끌고 이들의 융복합을 지원해야 한다고도 덧붙였다.성균관대학교 BT스타트업지원센터는 이 흐름을 직접 만들 목적으로 바이오 헬스케어와 인공지능의 융복합을 시도한다. 초격차 1000+ 프로젝트의 인공지능 주관 기관인 인공지능산업융합지원단과 손 잡고 이종 스타트업간 공동 연구와 동반 성장을 꾀한다. 바이오 헬스케어 스타트업이 이론과 기술의 얼개를 짜면, 인공지능 스타트업이 데이터 가공과 애플리케이션 개발을 맡는 방식이다. 스타트업간 공동 연구 주선뿐만 아니라 이종기술교류회를 열어 한층 활발하게 협업이 이뤄지도록 이끈다.CES 2025 성균관대학교 BT스타트업지원센터 전시관 / 출처=성균관대학교 BT스타트업지원센터이렇게 태어난 스타트업을 해외에 소개, 더 큰 성과를 내도록 도울 프로그램도 차근차근 마련 중이다. 성균관대학교 BT스타트업지원센터는 우선 세계 바이오 헬스케어의 중심지, 미국 보스턴에서 스타트업 부트캠프를 6월 초에 개최한다. 이 곳에서 이름을 알린 스타트업이 미국에 상품과 서비스를 공급하도록 도울 판매 에이전트와의 업무 협약도 속속 맺는다.성균관대학교 BT스타트업지원센터는 일련의 지원 프로그램을 고도화해서 스타트업의 성장을 이끌 ‘종합 선물 세트’로 만들 계획이다. 초기 바이오 헬스케어 스타트업의 설립과 기술 개발은 물론 각종 실증과 인허가 획득을 돕고, 상용화한 상품과 서비스의 완성도를 높일 병원과의 협업도 주선한다. 판로를 해외로 넓힐 각종 홍보와 밋업도 지원한다. 물론, 스타트업이 이들 과정을 밟을 때 꼭 필요한 투자금 유치도 적극 지원한다. 스타트업의 창업과 발전, 매출 확대와 해외 진출 등 전주기 지원 프로그램을 토대로 중견 기업으로의 성장과 기업 공개라는 과실을 거두도록 돕는다.KHF 2024에서 발표하는 정동준 센터장 / 출처=성균관대학교 BT스타트업지원센터정동준 센터장은 “실력을 갖춘 바이오 헬스케어 스타트업이 좋은 성과를 내도록 돕겠다. 올해 마련한 새로운 지원 프로그램, 초격차 링크업 프로그램과 해외 에이전트 발굴을 고도화해서 우리나라 바이오 헬스케어 스타트업의 세계화도 주도하겠다. 명실상부한 BT, 바이오 테크놀로지 지원 센터로서의 사명을 다하겠다다”고 밝혔다.IT동아 차주경 기자(racingcar@itdonga.com)Copyright © IT동아. 무단전재 및 재배포 금지출처: 성균관대 BT스타트업지원센터 “바이오 헬스케어 성장·세계화 앞장”

  • 논문Improving 18F-FDG PET Quantification Through a Spatial Normalization Method

    Background: Quantification of 18F-FDG PET images is useful for accurate diagnosis and evaluation of various brain diseases, including brain tumors, epilepsy, dementia, and Parkinson disease. However, accurate quantification of 18F-FDG PET images requires matched 3-dimensional T1 MRI scans of the same individuals to provide detailed information on brain anatomy. In this paper, we propose a transfer learning approach to adapt a pretrained deep neural network model from amyloid PET to spatially normalize 18F-FDG PET images without the need for 3-dimensional MRI.  Methods: The proposed method is based on a deep learning model for automatic spatial normalization of 18F-FDG brain PET images, which was developed by fine-tuning a pretrained model for amyloid PET using only 103 18F-FDG PET and MR images. After training, the algorithm was tested on 65 internal and 78 external test sets. All T1 MR images with a 1-mm isotropic voxel size were processed with FreeSurfer software to provide cortical segmentation maps used to extract a ground-truth regional SUV ratio using cerebellar gray matter as a reference region. These values were compared with those from spatial normalization-based quantification methods using the proposed method and statistical parametric mapping software.  Results: The proposed method showed superior spatial normalization compared with statistical parametric mapping, as evidenced by increased normalized mutual information and better size and shape matching in PET images. Quantitative evaluation revealed a consistently higher SUV ratio correlation and intraclass correlation coefficients for the proposed method across various brain regions in both internal and external datasets. The remarkably good correlation and intraclass correlation coefficient values of the proposed method for the external dataset are noteworthy, considering the dataset’s different ethnic distribution and the use of different PET scanners and image reconstruction algorithms.  Conclusion: This study successfully applied transfer learning to a deep neural network for 18F-FDG PET spatial normalization, demonstrating its resource efficiency and improved performance. This highlights the efficacy of transfer learning, which requires a smaller number of datasets than does the original network training, thus increasing the potential for broader use of deep learning–based brain PET spatial normalization techniques for various clinical and research radiotracers. Keywords: brain PET, quantification, spatial normalization, glucose metabolism Journal of Nuclear Medicine August 2024, jnumed.123.267360; DOI: https://doi.org/10.2967/jnumed.123.267360 Link: https://jnm.snmjournals.org/content/early/2024/08/29/jnumed.123.267360

  • 논문Impact of shortening time on diagnosis of 18F-florbetaben PET

    Background: 18F-Florbetaben amyloid positron emission tomography (PET) scan is crucial for diagnosing Alzheimer’s disease, typically involving a 20 min acquisition. However, maintaining such prolonged scans can be challenging in some cases. This study explores the diagnostic impact and feasibility of reducing scan durations by comparing quantitative measures between shortened and standard scans. Additionally, we identified the optimal Centiloid threshold to distinguish between positive and negative amyloid results.Results: We analyzed 307 PET scans from our memory clinic, each followed up for a minimum of two years. The scans, conducted 90 to 110 min after approximately 300 MBq of 18F-Florbetaben injection, were categorized into four sets of 5 min durations: 5, 10, 15, and 20 min. Nuclear medicine physicians validated and rated each scan as either amyloid-positive or negative. For quantitative assessments, we employed the standardized uptake value ratio (SUVR) and Centiloid scales, comparing total SUVR and Centiloid values across five subregions (global, frontal, posterior cingulate-precuneus, lateral temporal, and parietal) using Bland–Altman analysis. Receiver operator characteristic (ROC) curves were utilized to develop optimal Centiloid thresholds. Comparing the images at 5, 10, 15, and 20 min images, SUVR and Centiloid values gradually increased with prolonged scan times. The mean SUVR difference between 5 and 20 min was 0.03 for the amyloid-positive and 0.01 for the amyloid-negative groups; Centiloid differences were 4.60 and 2.38, respectively. Additionally, no significant variation was observed in total SUVR and Centiloid values among the durations across all subregions in positive and negative groups (all p > 0.1). ROC analysis indicated that a Centiloid threshold of 21.86 at 5 min provided optimal agreement with visual assessments (AUC = 0.985, sensitivity = 0.950, specificity = 0.972), especially using the global area.Conclusions: This study demonstrated that 5 min image scans with an optimal threshold of CL = 21.86 exhibited minimal bias in SUVR and Centiloid values compared to longer scans (10, 15, and 20 min). Our findings suggest that shorter scan times are a viable and effective option for brain amyloid PET imaging in clinical settings.Keywords: Alzheimer's disease, PET, Florbetaben, Shortening time, Centiloid threshold, AmyloidEJNMMI Res 14, 114 (2024). DOI: 10.1186/s13550-024-01181-8Link: Impact of shortening time on diagnosis of 18F-florbetaben PET

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