그는 세 가지 AI 모델의 도움으로 반려견의 암을 치료했습니다.

인공지능을 활용한 유전체 치료법 개발의 중요한 중간 단계를 보여주는 또 다른 사례를 원하시나요? 호주에서 온 한 고무적인 이야기가 있습니다. 폴 코닝햄이라는 기술 기업가는 자신의 반려견 로지가 다리에 종양이 생기는 것을 보고 GPT o1, 제미니(Gemini) 2, Grok 3를 사용하여 직접 치료법을 개발하기로 결심했습니다. 먼저 배경 설명을 드리자면, 클로드 오페론과 같은 모델이 주목받고 생명과학 기업들이 인류의 유전체 지식을 활용하면서, 우리는 알파폴드를 훨씬 뛰어넘어 CRISPR과 같은 도구를 통해 인류가 질병을 치료하고 건강을 근본적으로 최적화할 수 있는 영역으로 나아가고 있습니다. 따라서 인공지능이 이 분야에서 무엇을 할 수 있는지 이해하는 사람들에게는 적절한 계획과 도구만 있다면, 기존 데이터를 활용하고, DNA 염기서열을 분석하고, 단백질 및 수용체 결합에 기반한 맞춤형 치료법을 개발할 수 있다는 사실이 그리 놀랍지 않을 것입니다. 이는 신약 개발 과정에서 흔히 사용되는 방식과 유사한데, 특정 경로를 표적으로 삼아 인체(또는 동물)의 해부학적 과정에 매우 특정한 변화를 주는 것입니다. 연혁 관심 있는 분들을 위해, 코닝햄 본인이 직접 작성한 여러 페이지에 걸친 X 포스트를 통해 그의 반려견 암 치료 여정을 자세히 소개할 수 있게 되어 다행입니다. 증상은 2023년 6월에 처음 나타났지만, 여러 수의사들이 별다른 효과를 보지 못하자 코닝햄은 2024년 5월이 되어서야 새로운 치료 계획을 시작하기로 결심했습니다. 2025년 봄까지 관련 팀은 문제를 규명하고 "변이된 c-KIT 단백질"이라는 것을 모델링하기 시작했으며, 리간드를 활용하여 도움을 줄 방법을 고려하고 있었습니다. 코닝햄은 여백에 리간드에 대한 정의를 친절하게 제시합니다. 특정한 목적을 수행하기 위해 더 큰 "표적" 분자(보통 단백질)에 특이적으로 결합하는 모든 분자 "여러 스크립트와 시뮬레이션 엔진을 조합하여 시뮬레이션에서 효과가 있는 후보 물질을 개발했습니다."라고 코닝햄은 설명합니다. "실험실 배양에서 쥐 모델, 그리고 최종적으로 개를 대상으로 하는 데까지는 수년이 걸릴 수 있었습니다. 추가 검토 결과, 새로운 리간드에 대한 위험 부담과 승인 절차 때문에 로지의 연구 일정 내에 이러한 접근 방식은 실행 불가능했습니다. 하지만 이 리간드 후보 물질은 여전히 ​​존재하며, 승인 환경이 개선된다면 언젠가는 그 가치를 인정받을 수도 있을 것입니다." 그해 가을, 코닝햄은 윤리위원회 승인 절차를 밟고 있었다. 크리스마스 무렵에는 로지에게 mRNA 백신을 접종할 준비가 되었다. 2월이 되자 다리의 종양 성장은 멈췄습니다. 다른 종양 하나를 제거하여 분석을 위해 보냈습니다. 이 이야기는 아직 진행 중이지만, 인공지능이 불가능을 가능하게 만드는, 앞으로 현대 의학에서 우리가 보게 될 일들의 전형적인 사례입니다. 진부하게 들릴지 모르지만, 저는 이것이 실제로 일어나고 있는 일이라고 생각합니다. 이해관계자들 코닝햄의 증언을 읽어보면 여러 보건 기관이 프로젝트에 참여했음을 알 수 있습니다. 증언 말미에서 코닝햄은 챗봇은 연구와 관련된 특정 업무만 수행했고 나머지는 사람이 담당했다고 설명하려고 애씁니다. 구체적으로 그는 백신을 제조한 UNSW mRNA 연구소의 팔 토르다르손 교수, 백신 접종을 담당한 퀸즐랜드 대학교의 레이첼 알라베나 교수와 호세 그라나도스 박사, 그리고 UNSW 시드니의 마틴 스미스 교수를 언급합니다. 코닝햄은 "챗봇이 하지 않은 일은 다음과 같습니다. 샘플을 채취하지 않았습니다. DNA를 분리하거나 염기서열을 분석하지 않았습니다. 백신을 직접 제조하지 않았습니다. 백신을 투여하지도 않았습니다."라고 썼습니다. 대신, 모델은 계획 및 파이프라인 설계, 문제 해결, 후보 물질 선별(Grok 사용) 및 치료 프로토콜 설계에 참여했습니다. 어떤 면에서는 상당히 많은 역할을 수행했지만, 엄밀히 말하면 "자동화"는 아닙니다. 협업적인 접근 방식입니다. 코닝햄은 티로신 키나아제와 PD-1 억제제를 설명하기 위해 "스타 트렉" 비유를 사용한 후, 이 과정에서 AI가 작동하는 방식에 대한 자신의 생각을 요약합니다. "챗봇 덕분에 저는 개인으로서 연구기관과 같은 역량을 발휘할 수 있었습니다. 기획, 교육, 문제 해결, 규정 준수, 그리고 유전체 데이터를 백신 처방으로 변환하고 그에 맞는 치료 프로토콜을 설계하는 실제 과학적 설계 작업까지 말이죠. 하지만 모든 단계에서 사람과 협력하는 것이 중요했습니다. 바로 이러한 협력이 있었기에 가능했던 것입니다." 그는 또한 인공지능 기반 암 연구의 가능성과 잠재력을, 발전을 가로막는 모든 장애물과 진입 장벽과 대조합니다. 코닝햄은 "여기까지 오기 위해 왜 이렇게 집착해야 했는지 모르겠다"며 "불필요한 장벽이 너무 많다. 훨씬 쉽게 접근할 수 있는 기술과 도구들이 너무나 많다. 과학은 이미 존재하고, 인공지능도 존재한다. 문제는 그것을 누구나 사용할 수 있도록 만드는 데 있다"고 썼다. 분명히 말씀드리지만, 로지의 상태가 호전되고 있긴 하지만, 이것이 이야기의 끝은 아닙니다. 하지만 다시 한번 말씀드리지만, 특히 이러한 맥락에서 볼 때, 이 이야기는 매우 고무적입니다. 한 사람이 한 마리의 강아지를 위해 이런 일을 해낼 수 있다면, 우리 모두가 암을 완전히 없애거나 적어도 치료법을 널리 보급하는 데 있어서 빠른 진전을 이룰 수 있지 않을까요? 그리고 머지않아 건강이 훨씬 더 나은 모습으로 바뀌지 않을까요?