혼자서 신약까지 설계하는 AI 시대…이제 중요해진 건 '검증 능력'

AI 요약

윤태영 서울대 생명과학부 교수는 K-문샷 세미나에서 AI가 신약 후보물질 설계와 수학 난제 해결을 빠르게 수행하지만 AI가 내놓은 결과를 실제로 검증하는 능력과 양질의 실험 데이터 확보가 연구의 병목 현상이 됐다고 지적하고, 앤트로픽의 AI 클로드를 활용한 1인 바이오기업 미스릴 메디슨 인수 사례를 소개했습니다. 윤 교수는 프로티나가 정제 없이 소량의 항체를 검사하는 독자 플랫폼으로 주당 1만개를 생산·검증하고 항체 데이터 50만개 이상을 확보했으며 검증 능력을 월 100만개까지 늘리는 목표를 제시했다고 밝혔습니다. 정부는 K-문샷을 통해 2030년 연구 생산성을 2배로 높이고 2035년까지 12대 국가 미션 해결을 목표로 국가슈퍼컴퓨터 6호기 우선 배분, 과학 추론용 NPU 서비스 구축과 자율형 AI 과학자 시스템 등 AI 예측과 실증을 연계하는 인프라·제도 사업을 추진한다고 설명했습니다.