- 2024년 노벨 화학상을 누가 받았는지 기억하시나요?
바로 인공지능을 활용해 신약 개발의 혁신을 이끈 알파폴드(AlphaFold) 연구팀에게 주어졌죠. 알파폴드가 뭐냐고요? 단백질 구조를 정확하게 예측하는 AI 모델인데요. 단백질 접힘 문제를 해결했기 때문에 과학 역사에서 한 획을 그었다고 평가받고 있죠. 그런데 이번에 노벨상을 받으면서 신약 개발을 넘어 생명과학 전반에 엄청난 파장을 일으켰어요.
AI 연구팀이 왜 노벨 화학상을?
알파폴드 팀이 노벨상을 받은 건, 이들이 만든 AI 모델로 신약 개발 연구 과정이 엄청나게 단축됐기 때문입니다. 신약 개발 과정은 평균 10년에서 15년 정도 걸려요. 비용 역시 우리 돈으로 1조 원 이상 드는 걸로 알려져있죠. 뿐만 아니라 막대한 시간과 엄청난 인력 등, 들여야 할 자원이 아주 많은데요. 그런데 인공지능을 연구에 도입하면서 이 과정이 획기적으로 짧아진 거예요.
알파폴드를 쓰면 신약 개발의 핵심요소인 단백질-약물 상호작용 분석 과정을 자동화시킬 수 있거든요. 그렇다면 더 수월하게 새로운 연구를 시작할 수 있게 되겠죠.
국내 제약사들도 AI에 몰두중
그래서일까요? 글로벌 제약사와 각종 연구기관들이 최근들어 AI에 굉장히 공격적으로 투자하고 있어요. 국내 제약사를 살펴볼까요? 종근당은 AI 플랫폼 고도화를 선언했고, 인공지능 신약개발 전문가를 영입했어요. 대웅제약은 우리나라 최초로 AI 신약개발을 전담하는 팀을 결성했죠. GC녹십자는 산하 연구소가 ‘국내 AI 신약개발 생태계를 구축에 필요한 협력을 계속할 것’이라고 발표하기도 했어요.
제약사만? AI가 의사도 돕는다
한편, 이런 흐름은 비단 신약 개발에만 한정되는 건 아닙니다. 오픈AI의 CEO 샘 올트먼은 챗GPT가 의사들의 진단 뿐 아니라 연구까지도 큰 도움을 주고있다고 밝혔는데요. 비슷한 맥락으로, 최근 들어 비영어권 국가에서 나오는 의학 논문의 질이 상당히 높아졌다는 이야기가 나오고 있죠. 이런 기류는 AI와 의학의 접목으로 나온 결과로 해석 가능합니다.
왜냐구요? 이제 여러 의학 연구자들이 논문 작성에 AI 도구를 적극적으로 도입하고 있거든요. 특히 챗GPT와 같은 LLM을 활용해 논문 초안을 작성하는 사례가 늘어나는 중입니다. 그런데 인공지능 활용범위는 여기에 그치지 않아요. 의사들이 진료 현장에서 AI의 도움을 받으면 질병 진단의 신뢰도와 효율이 높아질 겁니다. 환자에게 더 나은 치료와 좋은 결과를 선물할 수 있게 되겠죠죠. 병원 의무기록 처리와 분석은 기본이고요.
의료계 종사자, 연구생들에게 AI는 필수입니다
AI는 의사들과 연구자들에게 필수 도구가 되었어요. 단순한 보조 기능 그 이상으로요. 바이오·제약 업계는 물론, 의학 연구와 의료 현장에서도 AI를 효과적으로 활용하는 능력이 요구될 겁니다. 신약개발 모든 과정에, 의학 연구에 인공지능을 활용해 뛰어난 생산성으로 압도적인 결과물을 낼 수 있으니까요.
