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[IT뉴스]AI가 세포 통째로 구현해 약물 반응 예측하는 '가상세포' 뜬다
온카뱅크관리자
조회:
12
2026-11-12 17:27:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">2026 서울 S&T 포럼…백민경 서울대 생명과학부 교수</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="zdig08iPLm"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a5c47bb47747b1ecc1e6c6a7a1eea69cd5c866118ca66c5b6ddf5e9875248f70" dmcf-pid="qJnap6nQRr" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="백민경 서울대 생명과학부 교수가 12일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '2026년 서울 S&T 포럼'에서 발표하고 있다. 이병구 기자 2bottle9@donga.com" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/dongascience/20261112172125204wcmc.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="7LgA7xgRns" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/dongascience/20261112172125204wcmc.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 백민경 서울대 생명과학부 교수가 12일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '2026년 서울 S&T 포럼'에서 발표하고 있다. 이병구 기자 2bottle9@donga.com </figcaption> </figure> <p contents-hash="6a7f7c7cfc6d3f49cb32f758047ed75cd1251f677751012c4d46d165c5f2a3b8" dmcf-pid="BiLNUPLxew" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)으로 세포를 통째 구현해 반응을 예측하는 '가상 세포(Virtual Cell, 버추얼 셀)'와 AI 에이전트를 활용해 연구 과정을 자동화하는 기술 등이 생명과학의 새로운 연구 패러다임으로 떠오르고 있다. </p> <p contents-hash="6c4021dd5dc0dcf57ec29913a0af8d49df301c1b6009d4dad1783d9ec5d743dd" dmcf-pid="bnojuQoMLD" dmcf-ptype="general"> 백민경 서울대 생명과학부 교수는 12일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '2026 서울 S&T 포럼'에서 'AI 시대의 기초연구 패러다임'을 주제로 발표하며 최근 생명과학 분야에서 주목받는 기술로 세포 자체를 AI로 시뮬레이션하는 가상 세포를 소개했다.</p> <p contents-hash="d138c00fcc4fe78b1e3d42c96b16a26e772315840506d96b096484bd3eeecb64" dmcf-pid="KLgA7xgRnE" dmcf-ptype="general"> 가상 세포는 특정 유전자를 제거하거나 변형했을 때, 세포에 약물을 투여했을 때 어떤 반응이 나타날지 예측하는 기술이다. 2022년부터 관련 개념이 처음 등장해 2024년부터 본격적인 연구 성과가 발표되면서 전세계적으로 개발 경쟁이 치열해지고 있다는 분석이다.</p> <p contents-hash="84cc185c0fb8e025887678593b7637fd83438c3228e5671abc91f11d22419bc4" dmcf-pid="9oaczMaeRk" dmcf-ptype="general"> 가상 세포의 예측 성능은 아직 기대에 미치지 못한다. 백 교수에 따르면 2025년 열린 첫 '버추얼 셀 챌린지'에서는 복잡한 AI 모델보다 단순한 계산 알고리즘이 더 낮은 예측 오차를 기록하는 결과가 나왔다.</p> <p contents-hash="6a26c151768c7bae666254520e6eb873cff62b1fd49f4dbbaefb53850d14f69a" dmcf-pid="29V6TUV7Lc" dmcf-ptype="general"> 백 교수는 "학습했던 데이터에 대해서는 잘하는 것처럼 보여도 새로운 데이터를 들고 오면 예측력이 떨어진다"고 지적했다. 학습 데이터에 지나치게 최적화되는 '과적합(오버피팅)' 문제로 실제 새로운 생물학적 조건에서는 예측 결과를 신뢰하기 어렵다는 것이다.</p> <p contents-hash="e3c8a8f8bc6d6e7c29834bfdefb0b6380dcff78f6d750f46bb8fea7c0fa3f051" dmcf-pid="V2fPyufzJA" dmcf-ptype="general"> 이를 해결하기 위해 연구자들은 공통 평가 지표를 정립하고 대규모 실험 데이터를 축적하는 데 주력하고 있다. 미국 정부와 구글 아이소모픽랩스, 엔비디아 등도 가상 세포 개발에 필요한 데이터 확보에 나서고 있다.</p> <p contents-hash="271e79285dc69627c985a405c69ec6c3376a34cbef4c86c861f953bfe26d5306" dmcf-pid="fV4QW74qMj" dmcf-ptype="general"> 대규모언어모델(LLM)에 생명과학 특화 AI 도구를 연결해 연구를 수행하는 AI 에이전트 기술도 빠르게 발전하고 있다. 백 교수는 미국 AI 기업 앤트로픽이 1000개 이상의 AI 에이전트와 단백질 설계 도구를 활용해 전갈 신경독에 결합하는 단백질을 설계한 사례를 소개하며 AI가 연구 과정을 자동화하고 자율 실험실로까지 확장되고 있다고 설명했다.</p> <p contents-hash="39d62c9256f46c66a72f79d8ead54f94bbc60d181b61fb1082e900bd4a6e1d11" dmcf-pid="4f8xYz8BeN" dmcf-ptype="general">백 교수는 2024년 노벨화학상을 받은 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수와 AI 단백질 구조 예측 프로그램인 '로제타폴드'를 개발한 핵심 연구자다.<br><br> 단백질 구조 예측과 설계 분야는 AI가 기초연구의 패러다임을 바꾼 대표적인 성공 사례로 꼽힌다. 과거에는 단백질 구조 하나를 실험적으로 밝히는 데 수개월에서 길게는 10년 이상 걸렸지만 알파폴드 등 AI 기술의 등장으로 2억 개 이상의 단백질 구조를 예측할 수 있게 됐다.</p> <p contents-hash="c8ff589e170103a677d6f9e90bc2d879abd4b640216da036c210675405c57ec7" dmcf-pid="846MGq6bia" dmcf-ptype="general"> 최근에는 단백질뿐 아니라 유전정보를 담은 핵산과 유기분자 사이의 상호작용을 예측하고 원하는 기능을 수행하는 단백질을 직접 설계하는 기술로 발전하고 있다. 성과가 곧바로 신약 개발로 이어지는 것은 아니다. 백 교수는 약물의 안전성과 용해도, 제조 가능성 등 단백질의 기능 외에도 고려해야 할 특성이 많고 AI가 아직 이 모든 문제를 해결하지는 못하고 있다고 설명했다.</p> <p contents-hash="9727abd2917de051fe900d8fd6fd76b59198de915c4ec475782cd34b649c512a" dmcf-pid="68PRHBPKLg" dmcf-ptype="general"> 백 교수는 AI가 기초과학에서 성공하기 위한 핵심 조건으로 명확한 문제 정의와 평가 지표, 충분한 학습 데이터, AI 모델 개발 역량과 컴퓨팅 자원, 실험을 통한 검증 및 피드백 체계 등 네 가지를 제시했다.</p> <p contents-hash="05c617cf8d6c6ac0410327ea2785520e65e8742a7c88fdbae239ac3bad570f16" dmcf-pid="P6QeXbQ9Ro" dmcf-ptype="general"> 단백질 구조 예측 분야는 50년 이상 축적된 실험 데이터와 국제적인 성능 평가 체계를 바탕으로 빠르게 발전한 반면 가상 세포는 이러한 기반이 아직 충분히 갖춰지지 않았다는 설명이다.</p> <p contents-hash="135b6e51979ff1f86f9033cbe09a78d7ffe1316a249da4decb926a71c8a6356a" dmcf-pid="QPxdZKx2iL" dmcf-ptype="general"> 백 교수는 "단백질 구조 예측이나 설계와 같이 AI가 획기적인 발전을 만들어낸 분야가 있는가 하면 가상 세포와 같이 가능성은 보고 있지만 여전히 갈 길이 먼 분야들도 남아 있다"며 기초과학에 AI를 접목할 때 다양한 조건과 환경을 함께 고려해야 한다고 강조했다.</p> <p contents-hash="719c37d0df2d94f7b16b81d187493386675776ed7b52deee9b1d91f0dc4d736d" dmcf-pid="xQMJ59MVRn" dmcf-ptype="general">[이병구 기자 2bottle9@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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