AI가 병을 고친다? 생물학을 계산하는 시대가 왔다

 

AI가 제약 혁신을 이끈다: Isomorphic Labs의 생물학 정보 처리 시스템 접근 방식

 

제약 산업은 오랜 시간 동안 천문학적인 비용과 오랜 개발 시간이라는 한계를 안고 있었다. 하지만 최근 들어 AI가 이 분야의 판도를 바꾸고 있다. 특히 구글 딥마인드의 자회사인 Isomorphic Labs는 "AI 퍼스트(AI-First)" 접근 방식을 통해 기존의 약물 개발 프로세스를 근본부터 재설계하고 있다.

생물학을 정보 처리 시스템으로 보다

Isomorphic Labs의 최고 AI 책임자(Max Jaderberg)와 최고 기술 책임자(Sergei Yakneen)는 최근 NVIDIA AI 팟캐스트에 출연하여 그들의 혁신적인 접근 방식을 소개했다. 그들이 제시한 핵심 개념은 바로 "생물학을 정보 처리 시스템처럼 다룬다"는 것이다.

이는 기존의 약물 타깃 중심의 고립된 연구 방식에서 탈피하여, 전체 생물학적 상호작용을 종합적으로 학습하는 범용 AI 모델을 구축하는 방식이다. Jaderberg는 이를 다음과 같이 설명한다:

“우리는 단일 목표에 국한된 방식이 아니라, 단백질과 화학 물질 간의 전 우주적 상호작용을 학습할 수 있는 일반화된 AI 모델을 만들고 있습니다.”

기존 신약 개발의 한계를 넘어서다

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전통적인 신약 개발 과정은 실험실 기반의 반복적인 실험과 검증을 요구하며, 비용과 시간이 많이 소모되는 것이 특징이다. 그러나 Isomorphic Labs는 AI 시뮬레이션을 통해 후보 물질이 생물학적 타겟과 상호작용하는 방식을 고도로 정확하게 예측함으로써, 실험에 의존하는 비효율적인 구조를 개선하고 있다.

이를 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있다:

• 시간 단축: 분자 수준에서의 상호작용을 시뮬레이션해 초기 실험 과정을 대폭 줄임
• 비용 절감: 불필요한 후보 약물 실험을 줄이고, 유망한 조합만을 선별
• 성공 가능성 향상: 생체 시스템 내의 복잡한 변수까지 고려한 예측이 가능
  
  

AlphaFold 3의 실용적 응용

AI 기반 단백질 구조 예측 모델인 AlphaFold 3는 Isomorphic Labs의 연구에서 핵심적인 도구다. AlphaFold는 이미 과학계에서 혁신적인 기술로 평가받고 있으며, Isomorphic Labs는 이를 신약 개발에 실제로 적용해 효율을 극대화하고 있다.

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AI가 예측한 단백질 구조를 기반으로 화합물과 단백질 간의 결합 가능성을 시뮬레이션하고, 이를 바탕으로 약물 후보를 빠르게 도출할 수 있다.

정밀 의료의 미래를 그리다

Isomorphic Labs의 궁극적인 목표는 정밀 의료(Precision Medicine)의 실현이다. 이는 개인의 유전적, 분자적 특성을 고려하여 가장 적합한 치료법을 설계하는 접근 방식이다.

Yakneen CTO는 다음과 같이 언급한다:

“우리는 개인의 분자적 구조를 이해함으로써, 그 사람만을 위한 맞춤형 치료제를 설계하는 미래를 그리고 있습니다.”

이러한 기술이 상용화되면 다음과 같은 변화가 기대된다:

• 개인 맞춤형 치료: 환자 맞춤 약물 개발
• 예방 중심 의료: 질병 발생 전 조기 예측 및 대응
• 신속한 신약 승인: AI 기반 시뮬레이션 데이터 활용으로 임상시험 준비 가속화
  
  
  

현실적인 도전과 미래 비전

물론, 이러한 기술들이 현실 세계에 적용되기 위해서는 여러 도전 과제가 존재한다. 특히 다음과 같은 이슈들이 존재한다:

• 규제 장벽: AI 예측 결과를 기존 임상 평가 체계에 통합하기 위한 규제 정비 필요
• 데이터 품질: 정밀하고 신뢰할 수 있는 생물학적 데이터 확보의 중요성
• 윤리적 고려: 환자 데이터 보호와 AI 판단의 투명성 확보

 

그러나 Jaderberg와 Yakneen은 이 모든 도전을 과학적 엄밀함과 현실적 적용 사례를 통해 극복해 나가겠다는 의지를 밝혔다. 그들은 단순히 기술 시연에 그치는 것이 아니라, 실제 제약 시장에서 의미 있는 혁신을 이뤄내는 것을 목표로 하고 있다.

결론: AI는 제약 산업의 게임 체인저

Isomorphic Labs는 AI를 단순히 도구로 사용하는 수준을 넘어, AI 자체를 생물학 연구의 중심에 두는 방식으로 접근하고 있다. 이는 제약 산업의 패러다임을 전환시킬 가능성을 지니며, 향후 정밀 의료 시대를 여는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다.

단백질-화합물 상호작용이라는 복잡한 문제를 AI 기반 정보 처리 모델로 풀어내는 그들의 접근은 생물학적 이해뿐 아니라 기술적 혁신의 관점에서도 중요한 전환점이다.

AI가 인간의 건강을 위한 진정한 동반자가 되는 시대, 그 중심에 Isomorphic Labs가 있다.

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