기초 연구에서 임상까지…의생명 발견 가속할 ‘AI 비서’ 등장 작성일 07-10 31 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="8ilkP0e4Tl"> <p contents-hash="bd5bcd0fedf14e04a31bd94cb74998db88a31750064c758e37d2ec206422613b" dmcf-pid="6nSEQpd8lh" dmcf-ptype="general">많은 사람이 실험실과 과학자라고 하면 피펫과 시약이 오가는 장면을 떠올린다. 전형적인 생명과학 실험실 풍경을 바꿀 혁신적 인공지능이 등장했다. 연구자가 지시만 내리면 AI가 스스로 유전자 가위 클로닝 프로토콜을 짜고, 액체 취급 로봇을 구동할 자동화 코드를 작성해 낼 수 있게 한다. 연구자들이 반복적 노동에서 벗어나 창의적인 가설 생성에 집중할 수 있는 새로운 시대를 열 것으로 기대된다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="509e766312601d67d8784e1003bf73211d071f4e45bac130cfe6ef560a5d386c" dmcf-pid="PLvDxUJ6TC" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="미국 스탠퍼드대 과학자를 중심으로 한 연구팀이 다양한 의생명 연구를 자율적으로 수행할 수 있는 에이전틱 인공지능을 개발해 눈길을 끈다. 픽사베이 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/10/seoul/20260710053315830ichj.jpg" data-org-width="660" dmcf-mid="4esaV5PKSS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/10/seoul/20260710053315830ichj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 미국 스탠퍼드대 과학자를 중심으로 한 연구팀이 다양한 의생명 연구를 자율적으로 수행할 수 있는 에이전틱 인공지능을 개발해 눈길을 끈다. 픽사베이 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="85afbef92b2552b3f32404d01a841f33c6c121903743a43f4c57091d5a61f41c" dmcf-pid="QqL6FIu5SI" dmcf-ptype="general">미국 스탠퍼드대 컴퓨터과학과, 스탠퍼드대 의대 병리학과, 암 생물학 연구실, 소아과, 워싱턴대 컴퓨터과학부, 버클리 캘리포니아대 전기전자컴퓨터과학과, 프린스턴대 전기컴퓨터공학과, 생명과학 에이전틱 AI 개발사 사일로, 생명공학 기업 제넨텍, 아크 연구소, 레트로 바이오사이언스, 타마린드바이오 공동 연구팀은 다양한 의생명 연구를 자율적으로 수행할 수 있는 범용 의생명 인공지능(AI) 에이전트 ‘비옴니’(BIomni)를 개발했다고 밝혔다. 이 연구 결과는 과학 저널 ‘사이언스’ 7월 10일 자에 실렸다.</p> <p contents-hash="4cbc476eda2eeeddf4ee5e5ce3f187245dc24ab58e15b518a1443f0e269e1d4d" dmcf-pid="xBoP3C71hO" dmcf-ptype="general">현대 의생명 연구는 질병 기전, 진단, 치료제 개발을 이끌고 있지만 파편화되고 복잡한 작업 흐름 때문에 새로운 발견이 지연되는 경우가 많다. 대규모 실험, 데이터, 도구는 급증하고 있지만 이를 다룰 연구자 수는 턱없이 부족해 수많은 데이터가 제대로 활용되지 못하고 방치되는 경우가 많다.</p> <p contents-hash="a60ec0cd16af4c6cfedda5b52f743410cf8accc12fbafe95e461e0eb7756b244" dmcf-pid="ywtvafkLWs" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 비옴니는 의생명과학 분야 25개 하위 분야의 논문 2500여 편을 분석해 ‘행동 공간’을 통합적으로 구축했다. 행동 공간은 AI 에이전트가 의생명과학 연구를 수행하기 위해 자유롭게 꺼내 쓸 수 있는 가용한 모든 연구 도구와 자원의 총체를 뜻한다.</p> <p contents-hash="1e1d1336be69791e17c1d9ef2cdde6a6c7eed3aba43500c49ec9c0e0d0a9a9bb" dmcf-pid="WrFTN4EoWm" dmcf-ptype="general">대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 에이전틱 AI인 비옴니는 105개 소프트웨어 패키지, 150개 전문도구, 59개 데이터베이스가 통합돼 있다. 사전에 설정된 템플릿 없이도 검색 증강 계획과 코드 기반 실행을 통해 작업 흐름을 동적으로 구성한다. 성능 평가 결과 비옴니는 전문가 수준의 정확도를 유지하면서 작업 시간을 획기적으로 단축했다. 염기서열 분석을 통해 얻은 수만 개의 이름 모를 세포 데이터에 생물학적 이름표를 붙여주는 단일 세포 RNA 시퀀싱 주석 달기는 의생명과학 연구에서 필수적이지만 노동집약적 과정이기도 하다. 인간 전문가가 약 230분 걸리던 작업을 비옴니는 75분 만에 마쳤다. 희귀질환 진단은 약 3분, 전장유전체 연관분석(GWAS) 원인 유전자 탐지에서는 단 4분 만에 작업을 완료해 인간 전문가와 대등한 정확도를 입증했다.</p> <p contents-hash="14ee14b97ca1b1fb2d1f78977b6a9f6a6c0e092072ad007ab31688a2e9906fc3" dmcf-pid="Ym3yj8DgCr" dmcf-ptype="general">연구팀에 따르면 비옴니의 범용성은 웨어러블 센서 데이터를 활용한 코로나19 생리적 지표 및 생체리듬 분석, 다중 오믹스 데이터를 통한 인간 배아 골격계 세포의 유전자 조절 네트워크 분석, 단백질 열안정성 최적화, 액체 취급 로봇 구동을 위한 자동화 코드 생성까지 광범위한 임무를 자율적으로 완수함으로써 입증했다.</p> <p contents-hash="15569e3b910d594e259f6fa9e3e9899359d3caa79ce5f19a8827f53369651d03" dmcf-pid="Gs0WA6waSw" dmcf-ptype="general">연구를 이끈 유레 레스코베츠 스탠퍼드대 교수는 “비옴니가 복잡하고 노동 집약적인 분석을 자동화함으로써 연구자들이 창의적인 가설 생성, 학제 간 협력에 노력을 집중할 수 있게 해줄 것”이라며 “이번 연구는 인공지능이 인간 과학자와 협력해 기초 연구부터 중개 연구까지 의생명 분야의 발견을 가속하는 연구 환경 변화의 이정표가 될 것으로 기대한다” 라고 말했다.</p> <p contents-hash="2aa0ce6bb618c5d3bf313157b85a56e9189f799be55aeae2d75901e9d7fa7501" dmcf-pid="HOpYcPrNTD" dmcf-ptype="general">이번 연구 결과에 대해 임수종 한국전자통신연구원(ETRI) 언어지능연구실장은 “이번 연구는 최근 활발하게 논의되고 있는 ‘AI 과학자’(AI Scientist) 흐름을 대표하는 사례로 새로운 생명과학 전용 모델을 개발했다기보다, 대규모 언어모델이 문헌 검색, 데이터베이스 활용, 생명정보학 도구 실행, 코드 작성, 실험 프로토콜 생성까지 연구 전 과정을 하나의 워크플로우로 수행하도록 한 것이다”라고 평가했다. 임 실장은 “비옴니는 연구자의 생산성을 높이는 데는 도움이 되는 연구 보조 플랫폼일 뿐 새로운 과학적 발견이나 창의적인 가설 생성 능력이 충분히 입증됐다고 보기는 어렵다”고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="60c004f54b5f7f1eceea3787a224b7b1b05cb5ee8247590e626008ccbfb8274f" dmcf-pid="XIUGkQmjyE" dmcf-ptype="general">박종화 울산과학기술원(UNIST) 바이오메디컬공학과 교수도 “연구팀에서 밝힌 것처럼 전문가 수준이라고 하는 것은 과장이다”라며 “AI 과학자가 좀 더 발전한다면 미래에는 AI는 반복 계산과 도구 조립을 맡고, 인간은 연구 개발의 방향·가치·철학 판단을 맡게 될 것으로 생각한다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="323e3f153f6ce1bdee3338dc3ba84b0fd752d51303e8b64779b6e45dd94badbe" dmcf-pid="ZCuHExsASk" dmcf-ptype="general">유용하 과학전문기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울신문. 무단전재, 재배포, AI 학습 및 활용 금지.</p> 관련자료 이전 [AI 토큰 경제]②서버에서 공장으로…'AI 승부처'된 토큰팩토리 07-10 다음 [사이테크+] 식물 뿌리도 썩은 식물 피한다…"새 방향성 '부생굴성' 발견" 07-10 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
