생물학 연구 가속화를 위한 AI 역량 측정

GPT-5가 분자 클로닝 프로토콜을 최적화하여 실험 효율을 기존 대비 79배 향상시켰다. OpenAI는 바이오 보안 스타트업 Red Queen Bio와 협력하여, AI가 실험실(wet lab) 환경에서 아이디어를 제안하고 분석하며 반복적으로 개선할 수 있는지를 평가하는 프레임워크를 구축했다.

실험 과정에서 GPT-5는 프로토콜에 대해 자율적으로 추론하고 수정안을 제안했다. 특히 RecA(E. coli 유래)와 gp32(phage T4 유래)라는 두 효소를 결합한 새로운 메커니즘을 도입하여 성능을 극대화했다. gp32가 DNA 끝부분을 정리하면, RecA가 각 가닥을 정확한 짝에 맞게 안내하는 방식이다.

주요 실험 결과는 다음과 같다:

• RAPF(RecA-Assisted Pair-and-Finish HiFi Assembly): 기존 대비 2.6배 효율 향상
• T7(Transformation 7): 기존 대비 36배 효율 향상
• 두 프로토콜의 결합을 통해 최종적으로 79배의 성능 향상을 달성했다.

이번 연구는 바이오 보안 위험을 관리하기 위해 통제된 환경에서 수행되었다. 이는 AI가 인간 과학자와 협력하여 연구 속도를 높이고 비용을 절감하며, 과학적 발견을 현실 세계의 영향력으로 전환하는 데 기여할 수 있음을 보여준다.