새로운 ChatGPT 유사 모델, 암 및 기타 질환에 유망한 약물 후보 식별

ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM) 및 생성형 AI(GenAI) 애플리케이션의 사용은 텍스트 작성 및 연구와 같은 초기 기능을 넘어섰습니다. 이러한 특정 사용 사례가 덜 유용하다는 뜻은 아니지만, 과학자들은 이제 더 복잡한 문제를 해결하기 위해 동일한 GenAI 모델을 배포하기 시작했습니다.

과학자들이 약물 발견 과정을 가속화하기 위한 AI 모델 개발

ScienceDaily는 수요일, 캘리포니아주 오렌지에 있는 Chapman University의 Schmid College of Science and Technology 소속 과학자 그룹이 약물 설계 관련 과정을 가속화하기 위한 자체 ChatGPT 유사 모델을 개발했다고 보도했습니다. 

전통적인 약물 설계 과정은 notoriously 느리고 비싸며 많은 시행착오를 포함합니다. 그러나 Dony Ang, Cyril Rakovski, Hagop Atamian이라는 과학자들은 DrugAI라는 모델을 사용하여 여러 질환에 대한 실행 가능한 약물 후보를 훨씬 더 빠르고 비용 효율적으로 식별할 수 있었습니다.

과학자들은 bioinformatics 및 cheminformatics 분야에서 "Encoder-Decoder Transformer 아키텍처"와 "Monte Carlo Tree Search를 통한 강화 학습(RL-MCTS)"이라는 두 가지 최첨단 AI 기술을 처음으로 결합하여 모델을 생성했습니다.

보고에 따르면, 이 모델은 암 진행 및 기타 질환과 관련된 단백질을 표적으로 하는 방법과 잠재적 약물의 효능에 중요한 모든 속성을 배우기 위해 방대한 공개 화학 물질 데이터베이스로 훈련되었습니다.

보고서에 따르면, DrugAI는 질병을 유발하는 단백질을 억제할 가능성이 있는 50~100개의 새로운 분자를 식별할 수 있었습니다.

“이 접근 방식은 지금까지 상상해 본 적 없는 잠재적 약물 생성을 가능하게 합니다.” 연구원 중 한 명이 말했습니다. “시험과 검증이 완료되었습니다. 이제 우리는 놀라운 결과를 보고 있습니다.”

AI는 의학의 미래인가

AI 모델의 후보 약물들은 100%의 유효성률을 보인 것으로 확인되었습니다. 또한 약물 유사성(drug-likeness) 측정 결과, DrugAI 후보 약물들은 다른 모델들에 비해 최소 42%에서 75% 더 높은 수치를 기록했습니다.

이러한 진전을 고려할 때, 과학적 발전에서 AI 기술의 잠재력이 부인할 수 없을 정도로 중요하다는 점은 분명합니다. 특히 신약 개발 분야에서 이 기술의 적용은 생명을 앗아가는 질병에 대한 잠재적 치료법을 찾는 데 있어 막대한 기대를 안겨줍니다.