AI의 도래: 이세돌과 알파고, 그리고 알파폴드
2016년, 전 세계를 놀라게 한 사건이 있었죠. 이세돌 9단과 구글 딥마인드의 알파고 간의 바둑 대결입니다. 알파고가 이세돌을 4대 1로 꺾으면서 AI에 대한 관심이 폭발적으로 증가했습니다. 하지만 시간이 지나며 AI의 열풍은 잠잠해졌고, 2022년 오픈AI의 챗GPT가 출시된 이후 다시금 AI 열풍이 불어왔습니다. 알파고는 알파폴드라는 새로운 형태로 진화하여 과학기술계에 큰 파장을 일으키고 있습니다.
알파폴드: 단백질 구조 예측의 혁명
알파폴드는 단백질 구조를 예측하는 AI입니다. 단백질 구조 예측은 신약 개발에 필수적인 과정으로, 이 과정이 신약 개발의 속도와 비용에 큰 영향을 미칩니다. 알파폴드는 이제 신약 개발의 핵심 도구로 자리 잡았습니다. 실제로 알파폴드는 인간의 단백질 2만여 개 중 98.5%의 구조를 예측했고, 지구상의 2억 개 단백질 중 99%의 구조를 예측했습니다.
신약 개발 과정과 AI의 역할
신약 개발 과정은 매우 복잡하고 비용이 많이 들며, 긴 시간이 걸립니다. 일반적으로 수많은 후보 물질 중에서 효과가 있는 물질을 찾아내고, 전임상과 임상 시험을 통해 안전성과 효능을 검증하는데 많은 시간이 필요합니다. 하지만 AI는 이 과정을 크게 단축시킬 수 있습니다.
AI 기반 신약 개발의 실제 사례
AI는 신약 개발의 여러 단계에서 이미 활용되고 있습니다. 알파폴드는 말라리아 백신 개발, 항생제 내성 연구, 암 치료제 개발 등 다양한 분야에서 성과를 내고 있습니다. 딥마인드는 알파폴드를 기반으로 한 아이소모픽 랩스를 설립하여 AI를 이용한 신약 개발을 추진하고 있습니다.
AI가 가져올 미래: 기대와 우려
AI는 신약 개발 분야에서 기대와 우려를 동시에 불러일으킵니다. 신약 개발 기간을 몇 달로 단축할 수 있는 가능성, 비용 절감 등 긍정적인 측면이 많지만, AI의 악용 가능성도 무시할 수 없습니다. AI를 어떻게 활용하느냐에 따라 우리의 미래는 크게 달라질 것입니다.
AI는 신약 개발의 패러다임을 바꾸고 있으며, 알파폴드와 같은 AI 기술은 신약 개발의 속도와 비용을 획기적으로 줄여줄 것입니다. 그러나 AI의 발전이 가져올 수 있는 부작용도 염두에 두어야 합니다. 우리는 AI를 어떻게 활용할지에 대한 현명한 선택을 해야 할 시점에 서 있습니다.