AI 선구자들, 최초의. 가상 인간 세포 창조를 목표로 한다.

스탠포드 대학, 제넨텍, 찬-주커버그 이니셔티브의 전문가들이 협력하여 인공지능을 활용하여 세계 최초의 가상 인간 세포를 개발하는 것을 목표로 한다.

이 획기적인 노력은 인간 생물학에 대한 이해를 크게 높이고, 실리코 실험을 용이하게 하고, 의학 연구를 가속화하며, 개인화된 의학의 길을 열 수 있다.

AI와 가상 인간 세포

스탠포드 대학, 제넨텍, 찬-주커버그 이니셔티브(Chan-Zuckerberg Initiative)의 연구원들은 인공지능(AI)의 발전과 대규모 생물학적 데이터의 가용성이 세계 최초의 가상 인간 세포를 구축할 수 있는 "전례 없는 기회"를 만들었다고 믿는다. 이 AI 기반 모델은 인간 생체 분자, 세포, 심지어 전체 조직과 장기의 복잡한 행동을 시뮬레이션할 수 있다.

AI 강화 생물학에 대한 탐구

"인간 세포 모델링은 생물학의 성배로 여겨질 수 있다."라고 스탠포드 대학의 공학 및 의학 대학에서 생체공학 및 병리학과 조교수이자 저널 Cell에 실린 새로운 기사의 수석 저자인 에마 룬드버그는 말했다. 이 기사는 세계 최초의 AI 가상 세포를 만드는 협력적이고 글로벌한 노력을 제안한다. "AI는 데이터에서 직접 학습하고 가정과 직감을 넘어 복잡한 생물학적 시스템의 새로운 속성을 발견할 수 있는 능력을 제공한다."

룬드버그는 스탠포드 동료이자 찬-주커버그 이니셔티브의 생체공학 교수이자 과학 책임자인 스티븐 퀘이크와 공과 대학의 컴퓨터 과학 교수인 주레 레스코베츠와 함께 기사를 공동 집필했다. 다른 수석 저자로는 찬-주커버그 이니셔티브의 과학 AI 책임자인 테오파니스 카랄레토스와 Genentech의 연구 담당 부사장인 아비브 레게브가 있다.

합성 세포 모델의 유망한 이점

이러한 합성 세포 모델은 건강한 인간 세포를 작동시키는 화학적, 전기적, 기계적 및 기타 힘과 프로세스의 복잡한 상호 작용을 더 깊이 이해하고 세포 기능 장애 또는 사망으로 이어지는 질병의 근본 원인을 밝힐 수 있다.

아마도 더 흥미로운 점은 AI 가상 세포가 과학자들이 생체 내가 아닌 실리코에서 실험할 수 있게 해줄 것이다. 즉, 살아있는 세포와 유기체가 아닌 컴퓨터에서 실험할 수 있다. 이러한 능력은 인간의 생물학에 대한 이해를 확장하고 새로운 치료법, 의약품 및 아마도 질병에 대한 치료법에 대한 검색을 가속화할 것이다.

디지털 생물학 시대의 비전

암 생물학자는 특정 돌연변이가 어떻게 건강한 세포를 악성으로 바꾸는지 모델링할 수 있다.

미생물학자는 언젠가 바이러스가 감염된 세포와 아마도 숙주 유기체에 미치는 영향을 예측할 수 있다. 의사는 언젠가 환자의 "디지털 쌍둥이"에서 치료법을 테스트하여 더 빠르고 비용 효율적이며 안전한 개인화된 의학의 오래 전부터 약속된 시대를 앞당길 수 있다.

그러나 성공으로 간주되려면 AI 가상 세포가 세 가지 결과를 달성해야 한다고 저자는 말한다. 첫째, 연구자들이 종과 세포 유형에 걸쳐 보편적인 표현을 만들 수 있는 권한을 부여해야 한다. 또한 세포 기능, 행동 및 역학을 정확하게 예측하고 세포 메커니즘을 이해해야 한다. 마지막으로 AI 가상 세포는 컴퓨터에서 가설을 테스트하고 데이터 수집을 안내하여 가상 세포의 기능을 오늘날보다 훨씬 낮은 속도와 비용으로 확장할 수 있는 실험을 허용해야 한다.

방대한 생물학적 데이터의 과제

저자들이 과학의 "트리펙타"라고 부르는 것에서 AI는 예측, 생성 및 쿼리가 가능한 도구의 시대를 열었지만 가상 세포를 만드는 데 필요한 방대한 규모의 원시 생물학적 데이터는 부인할 수 없다. 이에 비해 저자는 국립보건원에서 수집한 단편 읽기 아카이브(Short Read Archive)라는 DNA 시퀀싱 데이터 저장소를 지적하는데, 현재 14페타바이트 이상의 데이터가 포함되어 있다. 이는 ChatGPT를 훈련하는 데 사용된 데이터 세트보다 천 배 더 크다.

AI 가상 세포를 달성하는 것은 쉽지 않을 것이다. 유전학, 프로테오믹스에서 의료 영상에 이르기까지 전 분야에 걸쳐 전례 없는 규모의 협력적이고 글로벌한 오픈 사이언스 협업과 학계, 산업계, 비영리 단체의 글로벌 이해 관계자 간의 긴밀한 파트너십이 필요하다. 동시에 저자는 AI 가상 셀을 향한 모든 작업은 결과 모델이 제한 없이 전체 과학 커뮤니티에 제공될 것이라는 가정 하에 수행되어야 한다는 점을 주의 깊게 언급한다.

룬드버그는 "이것은 게놈 프로젝트와 비교할 수 있는 거대한 프로젝트로, 학문, 산업, 국가 간의 협업이 필요하며, 완벽하게 작동하는 모델은 10년 이상은 사용할 수 없을 수도 있다는 점을 알고 있다."라고 주장했다. "하지만 오늘날 빠르게 확장되는 AI 역량과 방대하고 증가하는 데이터 세트를 통해 과학이 연합하여 생물학을 이해하고 모델링하는 방식에 혁명을 일으키는 작업을 시작할 때가 되었다."