적은 데이터로도 신약을 만들 수 있는 AI, 혁신적인 신약 개발의 가능성을 열다
신약 개발에 인공지능 (AI)이 어떻게 활용되고 있는지, 그리고 최근 국내 연구진이 개발한 새로운 AI 모델에 대해 알아보려고 합니다. 신약 개발은 인류의 건강과 삶의 질을 향상시키는 중요한 과제입니다. 하지만 신약 개발은 많은 시간과 비용이 들고, 실패 확률도 높은 어려운 과정입니다. 그래서 많은 연구자들이 AI를 활용하여 신약 개발의 효율성과 성공률을 높이려고 노력하고 있습니다.
적은 데이터로도 신약 후보물질을 찾아주는 AI 모델
그런데 AI가 신약 개발에 활용되기 위해서는 충분한 양과 질의 데이터가 필요합니다. 하지만 신약 개발에 관련된 데이터는 보호되거나 비공개되어 있거나, 부정확하거나 불완전하거나, 서로 다른 형식이나 표준으로 구성되어 있어서 AI가 학습하기 어려운 경우가 많습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 국내 연구진이 적은 데이터로도 효과적으로 학습할 수 있는 생성형 AI 모델을 개발했습니다. 이 모델은 기존의 생성형 AI 모델보다 10배 이상 적은 데이터로도 고품질의 신약 후보물질을 찾아낼 수 있다고 합니다. 이 모델은 다음과 같은 방식으로 작동합니다.
- 첫째, 기존의 생성형 AI 모델처럼 임의의 화합물 구조를 생성합니다.
- 둘째, 생성된 화합물 구조에 대해 다양한 분자 속성 (예: 용해도, 독성, 생체이용률 등)을 예측합니다.
- 셋째, 예측된 분자 속성을 바탕으로 생성된 화합물 구조의 품질을 평가합니다.
- 넷째, 품질이 높은 화합물 구조만을 선택하여 다시 학습 데이터로 사용합니다.
이렇게 반복적으로 학습하면서, 적은 데이터로도 품질이 높고 원하는 특성을 가진 신약 후보물질을 생성할 수 있습니다. 이 모델은 신경망과 그래프 신호 처리를 결합한 새로운 구조로 구성되어 있으며, 기존의 생성형 AI 모델보다 10배 이상 적은 데이터로도 90% 이상의 정확도를 보였다고 합니다.
학습 데이터 부족해도 신약 후보물질 찾아주는 AI 모델 나왔다 - 조선비즈 (chosun.com)
학습 데이터 부족해도 신약 후보물질 찾아주는 AI 모델 나왔다
학습 데이터 부족해도 신약 후보물질 찾아주는 AI 모델 나왔다 남호정 GIST 교수 연구진
biz.chosun.com
AI가 신약 개발에 미치는 영향
AI는 신약 개발의 여러 단계에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, AI는 기존의 데이터베이스나 논문들을 분석하여 새로운 화합물이나 바이오마커를 발굴하거나, 화합물의 구조와 특성을 예측하거나, 화합물과 질병 간의 상호작용을 모델링하거나, 임상시험에 적합한 환자를 선별하거나, 임상시험 결과를 해석하거나, 신약의 안전성과 효능을 평가하거나, 신약의 최적 용량을 결정하거나, 신약의 시장 가능성을 예측하는 등 다양한 역할을 수행할 수 있습니다. AI는 이러한 과정들을 빠르고 정확하게 수행할 수 있으므로, 신약 개발에 들어가는 시간과 비용을 절감하고, 실패 확률을 낮추고, 혁신적인 신약을 창출할 수 있는 가능성을 제공합니다.
AI가 만든 신약, 글로벌 임상 속속 돌입 | 한국경제 (hankyung.com)
AI가 만든 신약, 글로벌 임상 속속 돌입
AI가 만든 신약, 글로벌 임상 속속 돌입, AI 신약개발 시장 年 45% 성장 5년 걸리던 실험 15분만에 수행 글로벌기업, 효능검증 경쟁 치열 韓선 파로스아이·보로노이 도전
www.hankyung.com
결론
AI는 신약 개발에 큰 도움이 될 수 있는 기술입니다. 하지만 AI가 신약 개발에 활용되기 위해서는 데이터의 양과 질이 중요합니다. 국내 연구진이 개발한 새로운 생성형 AI 모델은 적은 데이터로도 효과적으로 학습할 수 있으므로, 신약 개발에 있어서 데이터의 부족이나 비공개 문제를 해결할 수 있을 것입니다. 이 모델이 실제로 신약 개발에 적용되면, 더 빠르고 저렴하고 혁신적인 신약을 만들 수 있는 가능성이 열릴 것입니다. AI가 인류의 건강과 삶의 질을 향상시키는 데 기여할 수 있기를 바랍니다.
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