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생성형 AI와 신약 개발의 새로운 지평

NVIDIA 전문가들이 17개 산업에서 AI 기술이 2024년 어떤 혁신을 주도할 지 전망한 글이 올라왔습니다. 이 중 헬스케어 부문의 전망은 크게 두 가지 입니다. 하나는 외고 의사를 음성 등 다양한 소통수단을 동원해 돕는 AI 수실 어시스턴트이고 다른 하나는 신약 개발에 큰 기여를 할 생성형 AI(Generative AI)입니다. 이 중 신약 개발 관련 사례를 통해 어떤 변화가 일어날 지 가늠해 보겠습니다. 


새로운 전환점: Generative AI

1970년대 분자생물학이 생명과학에 가져온 혁명적 변화와 유사하게, 오늘날 생성형 AI는 신약 개발 분야에 새로운 전환점을 제시하고 있습니다. Genentech 같은 연구소에서는 이 기술을 활용하여 신약 발견 및 개발에 적극적으로 나서고 있으며, 실험실과 컴퓨터 간의 밀접한 연결, 즉 'Lab in the Loop' 방식으로 혁신을 이루고 있습니다.



데이터와 AI의 결합

신약 개발에서 생성형 AI의 핵심은 데이터에 기반을 둡니다. 실험실에서 얻은 데이터로 AI 알고리즘을 학습시켜 아직 실험되지 않은 새로운 분자를 만들고, 이 분자들을 다시 실험실에서 테스트하여 AI를 개선하는 과정을 반복합니다. 이를 통해 환자에게 필요한 특성을 갖춘 분자를 개발할 수 있습니다. Lab in the Loop의 개념과 Genentech 연구소가 AI/ML을 어떻게 바라보고 신약 개발의 새로운 길을 개척하고 있는 지에 대한 자세한 정보는 연구소 블로그 을 참조 바랍니다. 



다학제적 접근의 중요성

생명과학, 컴퓨터 과학, 유전학, 머신러닝 등 여러 분야의 융합이 필요합니다. 이는 이론적 발전과 함께 실험실 연구와 컴퓨터 사이언스 간의 상호 작용을 강화하고, 대규모 데이터에서 유의미한 정보를 신속하게 추출하는 데 중요한 역할을 합니다.


거대한 도전, 무한한 가능성

생성형 AI를 통한 신약 개발은 매우 도전적이지만 잠재력은 엄청납니다. Genentech와 NVIDIA와 같은 기업들은 불가능을 뛰어넘어 환자와 대중에게 새로운 치료법을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.


생물학과 컴퓨팅의 접점

생물학과 컴퓨팅, 유전학과 머신러닝이 만나는 이 협업은 질병에 대한 우리의 이해를 근본적으로 변화시킬 수 있습니다. 심지어 약간의 개선만으로도 인류의 건강과 생명의 질을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.


정리하자면 생성형 AI의 활용은 신약 개발 분야에서 전례 없는 발전을 가져올 것입니다. 이 혁신은 실험실 연구와 컴퓨터 과학의 결합을 통해 새로운 치료법을 빠르게 발견하고, 인류의 삶에 긍정적인 변화를 가져올 것입니다.


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