신약 넘어 생명체 설계…바이오 AI 경쟁 새 라운드

AI 요약

스탠퍼드대 브라이언 히에 교수팀은 바이오 파운데이션 모델 '에보2'로 설계한 박테리오파지 후보 285개를 합성해 시험한 결과 16개가 대장균을 감염·증식시키고 기존 박테리오파지보다 표적 세균을 더 효과적으로 제거하는 것을 확인했습니다. 바이오 파운데이션 모델은 유전체·단백질 등 방대한 생명과학 데이터를 학습해 자연계에 존재하지 않는 단백질과 유전체를 설계할 수 있도록 발전했으며, '에보2'는 약 9조개 DNA 염기쌍을 학습해 새로운 유전체 서열을 생성할 수 있습니다. 국내에서는 KAIST가 신약 개발용 모델 'K폴드' 개발을 추진하고 마크로젠이 국가 통합 바이오 빅데이터 사업에서 14만여 건의 한국인 전장유전체 데이터를 생산·분석하고 있으나, 연구 현장에서는 GPU 확보 문제로 소버린 바이오 AI처럼 자국 데이터와 연구 환경에 맞는 소형·고효율 모델 개발 필요성이 제기되고 있습니다.