“인공지능(AI)을 통해 정밀의학을 실현하고자 전 세계에서 움직이고 있습니다. 개인 맞춤형 진단·치료를 적용해 모든 환자가 긍정적인 결과를 얻을 수 있도록 하는 것이 목표입니다.”

송길대 부산대 AI대학원장이 24일 열린 ‘국제 바이오헬스 AI 심포지엄’에서 이같이 말했다. 이날 열린 심포지엄에서는 AI를 활용한 정밀의학 실현을 위해 전 세계 유수 연구자들이 서울대 목암홀에 모여 연구를 공유하고 논의했다. 각 연사는 정밀의학과 신약 개발에 AI와 데이터를 효과적으로 활용하는 방법을 중심으로 국제적 소통을 이어갔다.

마이크 체리(Mike Cherry) 스탠퍼드 교수는 유전학 분야 AI 발전을 위해서는 검증된 데이터가 필요하다고 강조했다. 그는 “AI를 사용해 정밀 의료를 실현하는 것은 매우 흥미로운 일”이라며 “철저하게 검증된 유전학 데이터를 AI가 학습해야 한다”고 강조했다. 또 여러 데이터의 연결이 정밀의학을 실현할 수 있는 핵심 요소라고 봤다. 이러한 사례로 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3’를 소개했다. 알파폴드는 단백질 구조를 예측하는 AI 모델로 단백질 구조를 넘어 분자 구조를 예측할 수 있다. 특정 상호작용 예측 정확도도 2배까지 높아졌다고 밝혔다.

김선 서울대 교수는 유전자 간 복잡한 상호작용 분석에 AI가 핵심 역할을 할 수 있다고 강조했다. 유전체 데이터와 AI 활용해 질병 바이오마커를 발견하는 방법을 제시하면서 그는 “AI 기술을 사용할 때 약물, 단백질 등 생물학적 시스템의 다양한 벡터화된 표현을 만드는 것”이라며 “특정 유전자 클러스터를 분류해 생물학적 특성을 AI로 파악한 맞춤형 치료법을 제안할 수 있다”고 말했다. 이어 “AI는 정밀의학의 핵심”이라고 말했다.

강재우 고려대 교수는 LLM 시대 AI 기반 신약 발굴에 대해 소개했다. 그는 “AI 사용해 새로운 약물 구조를 설계하고 약물 효능을 향상 시킬 수 있다”며 “신약 개발 성공 가능성을 높일 수 있다”고 언급했다. 바이오메디컬 언어 모델을 소개하고 타겟 유전자 선정의 중요성과 찾는 방식을 발표했다

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