TIL(9W7D)[아티클 스터디 14]

최유정·2025년 2월 16일

[아티클 스터디]

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요약
AI와 데이터가 과학혁명을 주도하는 시대임을 증명하듯, 24년 노벨화학상은 AI로 단백질 구조를 예측하여 새로운 단백질을 설계해 신약 및 새로운 물질 개발이 가능하게 한 이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수와 3차원 단백질 구조 예측에 기여한 허사비스 구글 딥마인드 CEO, 존 점퍼 수석연구원 등 3명에게 돌아갔다. 베이커 교수는 로제타폴드(RoseTTAFold, 단백질 예측 프로그램), 허사비스 CEO와 점퍼 연구원은 알파폴드(AlphaFold, 단백질 구조 예측 AI)를 개발했다. 구글 딥마인드는 기존보다 50% 이상 빠르고 특정 상호작용에서 정확도가 2배까지 높아진 알파폴드3를 공개했다.
2020년 코로나19 팬데믹 때, 모더나는 바이오 데이터의 기계학습을 이용해 2일만에 mRNA 백신의 염기서열을 완성했다. 이는 AI와 바이오 데이터의 결합을 통해 신약 개발의 실험 주기를 크게 단축시키고 품질관리를 자동화할 수 있었기에 가능한 일이었다. AI와 바이오 데이터의 결합은 신약 개발과 유전체 연구의 혁신을 한층 가속화할 것으로 기대하고 있으며, 현재 대한민국에서는 과학기술정보통신부와 한국생명공학연구원이 이 흐름을 이끌고 있다.

국가 바이오 R&D를 통해 생산되는 범부처 바이오 연구 데이터의 통합 수집·제공과 선진적인 데이터 활용 환경 조성을 위해 2021년부터 바이오 연구데이터 활용기반 조성사업을 추진 중
데이터 기반 첨단바이오 연구를 촉진하기 위해 참조데이터 구축을 위한 '한국인 디지털 분자지도 구축사업'과 국가 R&D를 통해 개발된 데이터 플랫폼의 지속적인 활용 및 빅데이터 분석 컴퓨팅 인프라 지원을 위한 '통합 바이오 빅데이터 분석·활용 시너지 플랫폼 개발사업' 등을 2025년 신규 사업으로 착수할 예정

2024년, 생명연구자원 AI 활용 경진대회 진행. (암 환자의 유전체 데이터 변이 정보를 활용해 암종을 분류하는 인공지능(AI) 모델을 개발하기 위한 대회)
: 최우수상인 과기정통부 장관상에는 유전자에 대한 돌연변이의 정보에 각 유전자들이 연관된 생물학 기작에 대한 가중치를 적용한 모델을 개발한 KAIST(한국과학기술원) 'ti_esti' 팀이 선정
2021년부터 바이오 연구데이터 활용기반 조성사업를 통해 범부처 바이오 연구 데이터 통합 플랫폼(K-DBS)를 구축, 운영 중. 국가 바이오R&D 사업에서 생산되는 바이오 전 분야의 연구데이터를 통합 수집·제공.
유전체, 단백체, 대사체, 화합물, 바이오 이미징 분야의 전문가 컨소시엄으로 구성된 5개 데이터 유형의 품질선도센터를 통해 데이터의 품질검증, 연구 컨설팅 등을 수행하며 글로벌 수준으로 품질이 관리된 바이오 데이터를 제공. 더 나아가 논문 투고용 데이터에 K-BDS 등록번호를 인용할 수 있도록 논문 데이터의 저장소 역할도 수행.

주요 포인트
AI와 바이오 데이터의 결합이 신약 개발과 유전체 연구를 혁신하며, 대한민국은 바이오 연구 데이터 통합 및 활용을 위한 인프라 구축과 AI 기반 연구 활성화에 주력하고 있다.