AI 환각이 항상 나쁜 것은 아닙니다 – 새로운 항생제를 생성할 수 있습니다

생성형 인공지능 모델은 환각에 취약하며 허구적인 정보나 이미지를 생성합니다. rising tide of AI misinformation을 고려할 때, 이 습관은 결함으로 간주됩니다. 그러나 인공 다이아몬드가 과학자들이 지구 맨틀과 같은 초고압 및 고온 조건을 달성하려고 시도할 때 우연히 발명된 것처럼, 환각도 과학자들이 새로운 약물을 발견하는 데 도움이 되는 것으로 입증되고 있습니다. 

AI 환각과 새로운 화학 발견

전문가들에 따르면, 전 세계적으로 거의 500만 명의 사망이 항생제 내성과 관련이 있는 것으로 추정되므로, 항생제 내성 박테리아 변종과 싸우기 위한 새로운 방법이 필수적이며, 이는 긴급한 사항입니다. 맥마스터 대학교와 스탠퍼드 의과대학의 연구원들은 항생제에 내성인 생명을 위협하는 박테리아에 대한 잠재적 해결책을 밝혀내는 새로운 모델을 개발했습니다. 

이 모델은 SyntheMol이라고 불리며, 스탠퍼드의 연구 보고서에 따르면,

 “SyntheMol은 항생제 내성 관련 사망의 주요 원인 중 하나인 아시네토박터 바우마니(Acinetobacter baumannii)의 내성 균주를 죽이는 것을 목표로 하는 6가지 새로운 약물의 구조와 화학 레시피를 생성했습니다.”

출처: 스탠퍼드 대학교.

생물의학 데이터 과학 부교수이자 연구의 공동 저자인 제임스 조(James Zou)는 공중보건을 위해 가능한 한 빨리 새로운 항생제를 개발할 필요가 매우 크다고 말합니다. 연구원들은 모델로 개발된 새로운 화합물을 실험적으로 검증했습니다. 

주 또한 잠재적으로 효과적인 약물로 전환될 수 있는 많은 분자들이 존재하지만, 아직 테스트되지 않았거나 분자 자체가 개발되지 않았다는 가설을 세웠으며, 이것이 자연계에 존재하지 않는 분자를 생성하기 위해 AI를 사용하고자 하는 이유라고 말했다.

SyntheMol은 새로운 가능성을 발견하고 있습니다

생성형 AI 이전에는 연구자들이 항생제 개발을 위해 다양한 계산적 접근 방식을 채택했습니다. 그들은 알고리즘을 사용하여 약물 저장고를 탐색하고, 퇴치하고자 하는 병원체에 작용할 가능성이 있는 화합물을 식별했습니다. 

이 방법을 통해 그들은 이미 알려진 1억 개의 화합물을 필터링할 수 있었고, 이는 결과를 낳았지만 박테리아에 도움이 될 수 있는 모든 화학 화합물을 찾기에는 심층적인 과정이 아니었습니다.

이 연구의 공동 저자이자 스탠퍼드 대학교의 계산 과학 박사 과정 학생인 카일 스완슨은 화학적 공간이 거대하다고 말합니다.

"사람들은 약물과 유사한 분자가 거의 10^60개 존재할 것으로 추정합니다. 따라서 1억 개는 전체 공간을 커버하는 데 전혀 미치지 못합니다."

출처: 스탠퍼드 대학교.

시작할 때 언급했듯이, AI의 환각 경향은 새로운 약물 발견에 사용될 수 있습니다. 이는 새로운 화합물을 개발하는 데 사용되었지만, 이제는 기존에는 만들 수 없었던 화합물을 생성하고 있습니다. 스완슨은 연구원들이 모델이 상상하는 모든 분자를 인공적으로 개발할 수 있도록 모델에 가드레일을 설정해야 했다고 말합니다.

주는 이 모델이 인간이 알지 못했던 새로운 분자를 설계함으로써 화학 분야의 완전히 새로운 부분에 대해 가르쳐주고 있다고 말합니다. 주 또한 스완슨과 함께 이 모델을 정제하여 심장 약물 및 실험실 연구를 위한 새로운 특성을 가진 형광 분자 생성에 사용하려고 합니다.