케임브리지대, AI 도구 '코-사이언티스트'로 신종 감염병 분자 스위치 연구 가속화

케임브리지 대학교의 클레어 브라이언트 교수는 인공지능(AI) 도구 '코-사이언티스트(Co-Scientist)'를 활용하여 신종 감염병의 분자 스위치를 식별하는 연구 방식을 혁신한다. 이 AI 도구는 동물에서 인간으로 전염되는 병원체가 중증 질환을 유발하는 분자 메커니즘을 규명하고, 이를 예방하기 위한 새로운 접근법을 모색하는 데 사용된다. 특히, 기존에는 수년이 걸리던 특정 아미노산 식별 과정을 수개월로 단축하여 연구 속도를 대폭 향상하는 것이 핵심 변화이다.

에볼라, HIV, 인플루엔자, 코로나19와 같은 신종 감염병의 대다수는 동물에서 인간으로 전이되는 병원체에 의해 발생한다. 이러한 인수공통감염병은 전 세계적인 보건 위협으로 작용하며, 질병의 심각성을 결정하는 분자 스위치를 신속하게 찾아내는 것이 효과적인 예방 및 치료법 개발에 필수적이다. 그러나 전통적인 실험 방식으로는 이러한 분자 수준의 핵심 요소를 식별하는 데 막대한 시간과 노력이 소요되어 연구 진행에 한계가 있었다.

코-사이언티스트는 연구 가설을 생성하고 순위를 매기는 방식으로 작동한다. 브라이언트 교수는 먼저 조류 및 인간 인플루엔자 연구에 대한 연구실의 질문을 요약한 연구 제안서 초안을 코-사이언티스트에 입력했다. 이 도구는 기존에 고려했던 가설뿐만 아니라 새로운 가설들을 제시하며 연구 방향을 확장했다. 이후 연구비가 확보되자, 브라이언트 교수는 상세한 전체 제안서를 입력했고, 코-사이언티스트는 이전에 인지하지 못했던 특정 단백질을 우선순위로 제시했다. 이 단백질은 브라이언트 교수가 이미 관심을 가지고 있던 여러 신호 전달 경로와 연결되어 있었다. 연구팀은 여기에 미공개 자료를 추가로 입력하며 상호작용을 통해 가설을 정교화했고, 최종적으로는 후보 단백질에서 특정 아미노산까지 초점을 좁혔다. 코-사이언티스트는 방대한 공개 문헌과 온라인 자료를 통합하여 이러한 분석을 수행한다.

이러한 AI 기반 접근 방식은 연구 기간을 획기적으로 단축한다. 일반적으로 특정 아미노산을 식별하기 위해서는 2~3년의 실험 작업이 필요하지만, 코-사이언티스트를 활용함으로써 브라이언트 연구실은 이 과정을 6개월 만에 완료할 수 있을 것으로 예상한다. 현재 연구팀은 정제된 가설을 검증하기 위해 해당 아미노산 돌연변이를 포함하는 세포주를 구축하는 단계에 있다.

코-사이언티스트의 도입은 연구자들에게 여러 긍정적인 영향을 미친다. 이 도구는 데이터가 풍부한 분야에서 인간 연구자가 놓칠 수 있는 부분을 포착하고, 연구 질문의 질을 높이며, 우선순위를 설정하는 데 도움을 준다. 이를 통해 연구팀은 실험실에서 올바른 질문에 집중하여 연구 효율성을 극대화할 수 있다. 브라이언트 교수는 코-사이언티스트가 "더 나은 질문을 할 수 있도록 돕고, 데이터가 풍부한 분야에서 놓칠 수 있는 것을 포착하며, 우선순위를 정해 팀이 올바른 질문에 집중할 수 있게 한다"고 언급했다. 결과적으로, 신종 감염병의 분자 메커니즘을 더 빠르고 정확하게 이해함으로써 질병 예방 및 통제 전략 개발에 기여할 잠재력을 가진다.

코-사이언티스트의 활용에는 몇 가지 조건과 고려 사항이 따른다. 6개월이라는 단축된 연구 기간은 코-사이언티스트가 "올바른 표적을 찾아냈을 경우"에만 가능하다는 단서가 붙는다. 이는 AI의 제안이 최종적으로 실험적 검증을 통해 확인되어야 함을 의미한다. 또한, 연구팀은 미공개 자료를 코-사이언티스트에 입력할 때 해당 정보가 도구 내에서 기밀로 유지된다는 점을 활용한다. 코-사이언티스트는 연구를 가속화하는 '다중 에이전트 AI 파트너'로서 인간 연구자의 역량을 보완하고 확장하는 역할을 수행하며, 연구 과정에서 인간의 판단과 검증이 여전히 중요함을 시사한다.