생명과학 분야에서 인공지능(AI)의 도입은 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 비영리 조직인 미래하우스(FutureHouse)는 에릭 슈미트의 지원을 받아 생명과학 분야에 AI를 적용하는 데 지속적으로 노력하고 있다. 이들의 야심찬 목표는 다음 10년 내에 연구 과정의 상당 부분을 자동화할 수 있는 'AI 과학자'를 개발하는 것이다. 최근 미래하우스는 데이터 기반 발견을 지원하기 위한 최신 AI 도구인 '핀치(Finch)'를 공개했다.

핀치는 생명과학 발견을 가속화하기 위한 강력한 AI 연구 도구로 자리 잡았다. 이 도구는 주로 연구 논문에서 얻은 대량의 생물학적 데이터를 처리하여 운영된다. 사용자가 질병의 분자적 유인자를 묻는 질문을 입력하면 핀치는 코드를 실행하고, 시각적 결과를 생성하며, 이를 분석하는 과정을 거친다. 미래하우스의 공동 창립자이자 CEO인 샘 로드리게스는 핀치의 현재 능력을 '첫 해 대학원 학생'에 비유했다.

핀치는 주로 생물학 데이터 세트를 연구 논문에서 입력받아 분석을 수행한다. 사용자 프롬프트를 받고 코드를 실행한 뒤 결과를 시각화하고 분석하는 과정을 반복하며, 개방형 분석이나 특정 작업인 차별적 발현 분석 등을 지원한다. 특히 핀치는 이러한 복잡한 분석을 몇 분 안에 수행할 수 있어, 로드리게스는 이를 '슈퍼파워'라고 표현했다. 그는 핀치가 이미 내부 연구 프로젝트에서 '정말 멋진 발견'을 도왔다는 점을 강조했다.

미래하우스의 이니셔티브는 AI가 과학적 프로세스를 근본적으로 변화시킬 것이라는 광범위한 비전과 일치한다. AI 도구는 과학적 발견을 대폭 가속화할 잠재력을 가지고 있으며, 열린AI의 CEO인 샘 알트만과 앤소르픽의 CEO인 다리오 아모데이와 같은 업계 리더들은 AI가 주요 질병인 암에 대한 치료법 발견까지 가속화할 수 있다고 전망하고 있다.

AI 약물 발견 분야는 특히 매력적인 분야로, 시장 추정치는 급격한 성장을 나타내고 있다. 연구에 따르면 2024년에는 658억 8000만 달러에 이를 것이며, 2034년에는 1603억 1000만 달러에 이를 것으로 예상된다. 이러한 성장 가능성은 이 분야에 대한 집중적인 관심과 투자를 증명한다. 그러나 AI 약물 발견의 길은 쉽지 않다. 많은 연구자들은 현재 AI가 핵심 과학적 프로세스를 안내하는 데 유용성에 대해 신중한 태도를 보이고 있다.

실제 애플리케이션에는 여러 난관이 존재하며, AI를 활용한 약물 발견 기업들이 임상 시험에서 높은 실패율을 보이는 사례도 적지 않다. 구글 딥마인드의 알파폴드 3와 같은 선도적인 AI 시스템의 예측 정확도 역시 변동성이 크다. 핀치 역시 이와 같은 오류를 피할 수 없으며, 로드리게스는 현재 도구가 '어리석은 실수'를 저지르기도 한다고 인정했다. 이를 해결하기 위해 미래하우스는 생물정보학자와 계산 생물학자를 적극적으로 모집하고 있으며, 이들의 역할은 핀치의 정확성과 신뢰성을 평가하는 데 중요하다.

미래하우스는 핀치를 비공식적인 베타 프로그램으로 출시하고 업계 전문가와 협력하는 접근 방식을 채택했다. 생물정보학자들과의 협력은 도구의 기능을 개선하고 결과에 대한 신뢰를 구축하는 데 도움을 줄 것이다. 이러한 피드백 루프는 과학적 탐구를 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 AI 연구 도구를 개발하는 데 필수적이다.

완전 자율적인 'AI 과학자'의 비전은 아직 먼 미래라는 점에서, 핀치와 같은 도구들은 인간 연구자의 능력을 보완하는 방향으로 나아가고 있다. 방대한 데이터 세트를 신속하게 처리하고 관심 분야를 식별함으로써

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