CRISPR GPT: 의학의 미래이다.

 

대규모 언어 모델은 인간 대화를 포함한 문제뿐만 아니라 데이터 및 네트워크 분석과 같은 다양한 의료 분야에서 놀라울 정도로 효율적일 수 있다.

Roche와 같은 제약 회사는 이미 자체 ChatGPT와 유사한 도구를 실제로 배포하기 시작했으며 특정 연구 영역에는 아직 활용되지 않은 잠재력이 있다.

 

CRISPR GPT가 길을 닦았듯이, 앞으로 몇 년 안에 현실이 될 수 있는 몇 가지 예가 있다.

우리는 최근 유전자 편집 분야에서 몇 가지 흥미로운 발전을 발견했다. 유전자 편집 실험 설계를 자동화하도록 설계된 대규모 언어 모델 에이전트인 CRISPR GPT이다. 이로 인해 우리는 또 어떤 '전문 GPT'를 생각할 수 있을까? LLM(대형 언어 모델)에는 어떤 매우 구체적인 애플리케이션이 있을 수 있을까?

 

CRISPR GPT는 ChatGPT와 유사한 대규모 언어 모델이지만 유전자 편집 및 CRISPR 기술에 초점을 맞춘 매우 전문적인 데이터 세트로 훈련되었다. 이를 통해 특정 영역에서 유전자 편집의 미묘한 차이를 이해하고 잠재적인 오류나 위험을 식별하며 최적의 실험 설계를 제안하는 등 매우 효과적인 작업을 수행할 수 있다. 그러나 광범위한 일반적인 질문을 처리하도록 설계된 ChatGPT와 달리 CRISPR GPT는 유전자 편집 도메인 외부의 일반적인 쿼리에서는 제대로 작동하지 않을 수 있다.

 

이 아이디어의 천재성은 유전자 편집에서 방대한 양의 데이터를 처리하는 대규모 언어 모델의 능력을 사용한다는 것이다. 연구자들은 적절한 유전자 서열을 식별하고 잠재적인 부작용을 이해하며 CRISPR 시스템을 최적화하기 위해 대규모 데이터베이스를 조사해야 한다. GPT와 같은 LLM은 이 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 제안을 제시하여 연구 프로세스를 크게 가속화하고 향상시킬 수 있다.

그렇다면 이 기술을 통해 다른 어떤 분야에서 혜택을 받을 수 있을까? 의학에서 전문가가 엄청난 양의 복잡한 데이터와 상호작용하고, 분석하고, 해석해야 하는 곳이 또 어디일까?

 

제약회사를 위한

신약 발견을 위한 GPT

약물-GPT는 분자 구조, 화학적 특성 및 생물학적 활성에 대한 대규모 데이터 세트를 신속하게 분석하여 다양한 분자가 잠재적인 약물 표적과 어떻게 상호 작용할 수 있는지 예측할 수 있다. 이를 통해 유망한 약물 후보를 식별하고 구조를 최적화하는 속도를 크게 높여 새로운 약물 개발을 가속화할 수 있다.

 

단백질 공학을 위한 GPT

단백질 공학은 GPT를 통한 혁신이 가능한 또 다른 분야이다. 이러한 모델은 생명공학 및 치료 응용 분야에서 중요한 특정 기능을 가진 새로운 단백질을 개발하는 데 도움이 될 수 있다. GPT는 단백질 접힘 및 상호 작용을 시뮬레이션함으로써 원하는 작업을 수행하는 단백질을 설계하는 데 도움을 줄 수 있으며 잠재적으로 의료 치료 및 산업 공정에서 획기적인 발전을 가져올 수 있다.

항체 디자인을 위한 GPT

항체-GPT는 치료용으로 새로운 항체 서열을 생성하여 면역 반응을 강화하거나 특정 병원체를 높은 정밀도로 표적화할 수 있다. 이러한 능력은 다양한 감염성 및 자가면역 질환에 대한 새로운 치료법의 급속한 개발로 이어질 수 있다.

 

임상시험 설계를 위한 GPT

임상시험-GPT는 생물 의학 문헌과 환자 데이터를 분석하여 최적의 시험 설계, 환자 코호트 및 잠재적인 바이오마커를 식별함으로써 임상 시험 설계를 간소화할 수 있다. 이는 새로운 치료법의 개발 속도가 빨라지고 임상 연구의 효율성이 향상됨을 의미한다.

 

의료 행위 및 병원을 위한

맞춤형 의료를 위한 GPT

의사-GPT는 유전 정보, 병력, 생활 방식 요인, 환경 노출 등 환자 데이터를 몇 초 만에 소화한다. 이는 개별 위험 요인을 식별하고, 질병 감수성을 예측하고, 각 환자의 고유한 유전적 구성에 맞게 치료 계획을 맞춤화하는 데 도움이 될 수 있다. 이러한 개인화된 접근 방식을 통해 환자는 유전적 및 건강 프로필을 기반으로 가장 효과적인 치료법을 받을 수 있다. 조금 더 앞서 생각해 보면, 이러한 LLM은 치료 대신 예방을 위해 약을 옮기는 데 도움이 될 수 있다.

 

의학 분야의 3D프린팅을 위한 GPT

특수 3D프린팅 LLM은 조직 공학을 위한 복잡한 비계를 설계하고, 다양한 재료에 대한 프린팅 매개변수를 최적화하고, 프린팅된 구조가 생물학적 조직과 어떻게 상호 작용하는지 예측하는 데 도움을 줄 수 있다. 이는 보다 정확하고 개인화된 의료 기기로 이어질 수 있으며 잠재적으로 이식용 생체 인쇄 장기의 개발을 가속화할 수도 있다.

암 유전체학을 위한 GPT

암-GPT는 암 환자의 대규모 게놈 데이터를 분석하여 종양 성장을 촉진하는 특정 돌연변이를 식별하고 종양이 다양한 치료법에 어떻게 반응할지 예측할 수 있다. 이는 보다 표적화 된 치료법으로 이어질 수 있으며 암 환자의 성공적인 치료 가능성을 향상시킬 수 있다.

 

수술 계획을 위한 GPT

수술-GPT는 복잡한 절차에 대한 수술 계획을 도울 수 있다. 그들은 환자 데이터와 의료 영상을 분석하고, 다양한 수술 접근법을 시뮬레이션하고, 최선의 전략을 결정하고, 위험을 최소화하고, 환자 결과를 개선할 수 있었다.

 

모두를 위한

신경망 시뮬레이션을 위한 GPT

LLM은 신경 회로의 상세한 시뮬레이션을 생성하는 데 사용될 수 있으며, 이를 통해 연구원은 뉴런이 통신하는 방식, 신경 네트워크가 정보를 처리하는 방식, 다양한 뇌 영역이 상호 작용하는 방식을 이해할 수 있다. 이러한 시뮬레이션은 신경 회로의 중단이 어떻게 알츠하이머병, 파킨슨병, 간질과 같은 신경 장애로 이어지는지 식별하는 데 도움이 될 수도 있다. 궁극적으로 이는 이러한 쇠약한 상태에 대한 새로운 치료법으로 이어질 수 있다.

 

영양학을 위한 GPT

영양-GPT는 식이 데이터, 병력, 유전 정보를 분석하여 맞춤형 영양 계획을 수립함으로써 영양 과학을 지원할 수 있다. 이는 개인의 특정 요구 사항과 상태에 따른 맞춤형 식단 추천을 통해 개인이 더 나은 건강 결과를 달성하는 데 도움이 될 수 있다. 현재 영양유전학이 약속을 이행하기에는 부족한 것은 아마도 대규모 언어 모델에서 나올 수 있다.

역학을 위한 GPT

코로나19 팬데믹은 토론토의 AI 기업 블루닷(Bluedot)에 의해 처음 발견됐다. AI 분야가 지난 몇 년 동안 더욱 발전함에 따라 역학 분야도 그 발전으로 큰 이익을 얻을 수 있다. 펜데믹-GPT는 다양한 소스의 데이터를 분석하여 질병 발생을 예측하고 전염병의 확산을 추적하며 공중 보건 개입의 효과를 평가할 수 있다. 이는 공중 보건 담당자가 정보에 근거한 결정을 내리고 전염병을 통제하기 위한 시기적절한 조치를 실행하는 데 도움이 될 수 있다.

 

특수 GPT는 생성하는 것보다 이미지화하는 것이 더 쉽다.

이는 대규모 언어 모델이 의학에 도움이 될 수 있는 다양한 방법 중 몇 가지 예일 뿐이다. 물론 이러한 특수 GPT를 상상하는 것은 이를 만들고 의료 분야에서 사용할 수 있을 만큼 안정적으로 작동하는지 확인하는 것보다 훨씬 쉽다. 이러한 모델을 실제 의료 환경에 배포하려면 엄격한 테스트, 검증 및 규제 승인이 필수적이다.

 

그러나 잠재적인 사용 사례에 대해 생각하는 것은 결코 시간 낭비가 아니다. 이러한 사고 실험은 이러한 변화로 인해 의료 분야에서 돌이킬 수 없는 돌이 거의 남지 않을 것임을 강조한다. 전문화된 GPT가 가져오는 새로운 잠재력은 환자가 받을 수 있는 진료를 개선하고, 의사가 할 수 있는 업무를 향상시키며, 의학 연구를 발전시키고, 의료 뒤의 물류를 간소화할 것이다.