마이크로소프트 리서치, 생물학 발견용 멀티모달 AI 'Quine' 공개

마이크로소프트 리서치가 생물학적 복잡성을 해결하기 위해 모델, 과학 도구, 문헌, 연구자를 연결하는 실험적 AI 연구 시스템 Quine을 공개했다. 이 시스템은 서열, 구조, 기능, 세포 상태, 영상 등 생물학적 스케일 전반에 걸쳐 공유 표현을 학습하는 멀티모달 월드 모델과 반복적 발견을 돕는 인터랙티브 하네스를 특징으로 한다.

핵심 아키텍처와 접근 방식

Quine은 생물학을 단일 도메인 작업으로 나눌 수 없다는 전제 하에 작동한다. 다양한 모달리티에서 공동 학습을 수행해 한 영역의 증거가 다른 영역의 예측에 반영되도록 하며, 고립된 전문 모델이 놓칠 수 있는 관계를 포착한다. 목표는 실험을 대체하는 것이 아니라, 희소한 실험실 자원을 투입하기 전에 계산적으로 잠재적 실험 경로를 탐색하고 순위 매겨 우선순위를 정하는 것이다.

암 생물학에서의 검증

하버드와 MIT의 Broad Institute 연구진과 협력하여 **췌장관상피선암(PDAC)**에 Quine을 적용했다. 시스템은 종양 세포를 치료적으로 중요한 상태 사이로 전환할 잠재력을 가진 수천 개의 화합물을 예측하고 우선순위를 매겼다. 주요 발견 사항은 다음과 같다:

• 효율성: 화합물 탐색 공간을 좁히고 상위 후보를 검증하는 과정이 단 한 주말 만에 완료되어 수개월의 실험 작업을 절약할 수 있었다.
• 정확성: Quine이 가장 높은 순위를 매긴 화합물은 습식 실험(wet-lab) 분석에서 고전적 상태에서 기초 상태로 의도된 가장 큰 전환을 일으켰다.
• 새로운 통찰: 시스템은 여러 화합물이 세포를 구별되는 제3의 표현형으로 이동시킬 것이라고 예측했으며, 이는 실험실에서 확인되어 이전에 이해했던 것보다 더 풍부한 세포 상태 지형이 존재함을 시사했다.

접근성 및 향후 개발

Quine은 현재 임상 또는 의료용이 아닌 연구 전용 실험 기술이다. 접근 권한은 연구 가속화와 피드백 제공을 위해 시스템에 직접 접근할 수 있는 과학자 코호트를 지원하는 Quine Fellows 프로그램으로 제한된다. 마이크로소프트는 기술이 성숙함에 따라 Microsoft Discovery와 같은 제품을 통해 접근성을 확대할 계획이다.