Google, AI 보건 연구 성과 공개… 논문 90편과 6천만 달러 지원

Google 팀은 지난 5년간 질병 이해 및 대응을 주제로 90편의 동료 심사 연구 논문을 발표했으며, 누적 인용 횟수는 9만 회를 넘었다. 이러한 연구는 기초 세포 발견부터 실험실 분석까지 폭넓게 진행되며, 질병의 조기 발견, 치료, 예방을 목표로 한다.

질병 메커니즘 해독

Google의 초기 단계 생물학 모델은 과학자들이 분자 및 유전적 메커니즘을 규명하는 데 협력 도구로 활용된다.

• 신약 개발: 바르셀로나 글로벌 보건 연구소 연구진은 AlphaFold를 활용해 샤가스병에 대한 항기생충 활성을 가진 3만 개의 화합물을 스크리닝하여, 재사용 가능한 FDA 승인 약물 2종을 발견했다.
• 유전 변이: 엑서터 대학교는 AlphaGenome Atlas를 통해 5만 4천 명 이상의 유전체 데이터를 분석해 노화(PLA2G7) 및 세포 산소 감지(EGLN1)와 관련된 변이를 특정했다.
• 뇌 지도화: Harvard의 Lichtman Lab과 협력하여 Google은 나노 스케일 해상도로 인간 뇌 조각을 재구성했으며, Neuroglancer를 통해 데이터를 공개했다. 또한 초파리, 제브라피시, 노래새 뇌 지도도 함께 제공했다.

의료 솔루션 가속화

새로운 도구들은 느리고 반복적인 프로세스를 빠르고 정확한 데이터 처리 시스템으로 대체했다.

• 신속 진단: Stanford University School of Medicine과 협력한 Google은 DeepVariant와 DeepConsensus를 사용해 전장 유전체 시퀀싱을 통한 유전 진단을 8시간 미만으로 완료하며 기네스 세계 기록을 세웠다.
• 맞춤형 효소: Google은 자연계에 존재하지 않는 효소를 원리부터 설계하는 머신러닝 파이프라인 AlphaProtein Novo를 도입했다. 이를 통해 약물 모티프 합성 및 독성 플라스틱 분해용 효소를 성공적으로 제작했다.
• 공중 보건 예측: Google Earth AI 모델을 활용한 WHO AFRO 및 DRC의 INRB 연구진은 Ebola 노출 위험을 더 빠르게 식별했다. 이는 수 주간의 수동 코딩 작업을 대체하여 이동 실험실 배치에 도움을 주었다.

의료 제공자 지원

머신러닝 모델은 의료 제공자의 질병 탐지 정확도를 높이고 행정 부담을 줄이는 데 기여하고 있다.

• 암 탐지: 12만 5천 명의 여성을 대상으로 평가된 유방 조영술 스크리닝 시스템은 과거에 놓쳤던 간격 암의 **25%**를 포착했으며, 전문의 판독 업무량을 최대 **40%**까지 줄일 잠재력을 보였다.
• 백혈병 변이: Children’s Mercy Hospital에서 적용된 DeepSomatic은 알려진 변이를 확인하고 소아 백혈병 사례에서 previously missed된 10개의 변이를 추가로 검출했다.
• 독감 예측: Google의 독감 예측 모델은 2025–2026 시즌 독감 관련 입원 예측에서 CDC로부터 1위를 차지했으며, 다른 38개 시스템을 능가했다.

자금 지원 및 접근성

Google.org는 2026년 보건 과제에 고급 모델을 적용하는 기관들에 6천만 달러 이상을 지원했다. 여기에는 말라리아 약물 내성 예측을 위한 Makerere University의 Infectious Disease Institute와 새로운 세포 치료제 설계를 위한 University of Pennsylvania에 대한 지원이 포함된다.