생성적 인공지능 모델은 환각을 일으키기 쉽고 허구적이거나 이미지적인 정보를 생성합니다. AI의 잘못된 정보가 늘어나는 것을 고려하면 이러한 습관은 결함으로 간주됩니다. 그러나 과학자들이 지구 맨틀과 같은 초가압 및 열 조건을 달성하려고 할 때 인공 다이아몬드가 의도치 않게 발명된 것처럼, 환각 역시 과학자들이 신약을 발견하는 데 도움이 되는 것으로 입증되었습니다.
AI 환각과 새로운 화학 발견
전문가들에 따르면 전 세계적으로 약 500만 명의 사망자가 항생제 내성과 어느 정도 관련이 있는 것으로 추산되므로 내성 박테리아 변종과 싸우기 위한 새로운 방법이 시급히 필요합니다. McMaster University와 Stanford Medicine School의 연구원들은 항생제에 내성이 있는 생명을 위협하는 박테리아에 대한 잠재적인 해결책을 공개하는 새로운 모델을 개발했습니다.
이 모델의 이름은 SyntheMol이며 Stanford의 연구 보고서에 따르면
"SyntheMol은 항균 저항성 관련 사망의 원인이 되는 주요 병원체 중 하나인 Acinetobacter baumannii의 저항성 균주를 죽이는 것을 목표로 하는 6가지 새로운 약물의 구조와 화학적 조리법을 개발했습니다."
출처: 스탠포드 대학교.
생물의학 데이터 과학 부교수이자 이번 연구의 공동 저자인 James Zou는 공중 보건을 위해 가능한 한 빨리 새로운 항생제를 개발해야 할 필요성이 크다고 말했습니다. 연구자들은 실험적으로 모델을 사용하여 개발된 새로운 화합물을 검증했습니다.
Zou는 또한 효과적인 약물로 전환될 수 있는 잠재적인 분자가 많이 있다는 가설이 있지만 이를 테스트하지 않았거나 아직 분자를 개발하지도 않았으며 이것이 AI를 사용하여 분자를 만들고 싶어하는 이유라고 언급했습니다. 자연에는 존재하지 않는 것.
SyntheMol은 새로운 가능성을 발견하고 있습니다
생성 AI 이전에 연구자들은 항생제 개발을 위해 다양한 컴퓨팅 접근 방식을 채택했습니다. 그들은 알고리즘을 사용하여 약물 보관소를 조사하고 그들이 죽이고 싶은 병원체에 대해 작용할 가능성이 있는 화합물을 인식했습니다.
이 방법을 사용하면 이미 알려진 1억 개의 화합물을 필터링할 수 있었고, 이 역시 결과를 얻었지만 박테리아에 도움이 될 수 있는 모든 화합물을 찾는 것은 깊은 과정이 아니었습니다.
이번 연구의 공동 저자이자 스탠포드 컴퓨터 과학 박사 과정 dent Kyle Swanson은 화학적 공간이 거대하다고 말합니다.
“사람들은 약 1060개에 가까운 약물 유사 분자가 있을 수 있다고 추정했습니다. 따라서 1억 달러는 그 전체 공간을 덮는 데 전혀 가깝지 않습니다.”
출처: 스탠포드 대학교.
처음에 말했듯이 AI의 환각 경향은 새로운 약물을 이제는 기존에서는 만들 수 없었던 화합물을 생산하고 있다고 Swanson은 말합니다. 또한 연구자들은 모델이 상상한 분자를 인위적으로 개발할 수 있도록 모델 주변에 가드레일을 설치해야 했습니다.
Zou는 이 모델이 인간이 인식하지 못했던 새로운 분자를 설계함으로써 화학 분야의 완전히 새로운 부분에 대해 가르치고 있다고 말합니다. Zou는 또한 심장 약물에 사용하고 실험실 연구를 위한 새로운 특성을 가진 형광 분자를 생성하기 위해 Swanson과 함께 모델을 개선하고 있습니다.
이 주제에 대한 Stanford University의 메모는 여기에서 .
