OpenAI, Codex와 ChatGPT로 항균 분자 탐색 가속화 사례 공개

OpenAI는 César de la Fuente 연구실이 Codex와 ChatGPT를 활용해 새로운 항균 분자를 탐색한 사례를 공개했다. 항생제 내성(AMR)으로 인한 사망자가 2050년까지 약 2배 증가할 것으로 전망되는 가운데, 기존 항생제 개발은 새로운 클래스 부재로 수확 체감에 직면해 있었다.

AI 기반 탐색 방법론

연구팀은 생물학을 정보 시스템으로 간주하고, DNA와 단백질 서열을 알파벳으로 비유해 딥러닝 모델로 패턴을 인식했다. 이를 통해 현생 및 멸종된 생물의 게놈 데이터에서 항균 후보물질을 탐색하며, 초기 탐색 시간을 수년에서 수 시간으로 단축했다.

도구 활용 및 협업

Codex와 ChatGPT는 가설 브레인스토밍, 코드 작성, 데이터셋 처리, 학제간 아이디어 연결에 사용됐다. 특히 분야 간 장벽을 낮춰 생물학자가 프로그램을 구축하고 프로그래머가 생물학적 문제를 해결하도록 지원했다. ChatGPT는 언어 장벽을 완화하고 워크플로우를 가속화하는 역할을 수행했다.

검증 및 한계

AI가 유망한 후보를 식별해도 의약품으로 확정되는 것은 아니다. 표적 미생물 사멸 확인, 유효 농도 결정, 인체 세포 영향 테스트 등 Ground-truth 실험이 필수적이다. 이후 화학적 최적화, 독성 평가, 임상 시험 등 복잡한 과정을 거쳐야 한다. AI는 학문 경계에서의 돌파구를 돕는 도구로 자리매김하고 있으나, 항상 정확성 확인이 필요하다.