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과학과 놀자

질병 유발 단백질에 대한 신약 후보물질의 생리활성을 예측하는 기술, 인공지능 활용한 가상탐색으로 신약 후보물질 빨리 찾아내

평균 10년, 1조원의 비용. 일반적으로 알려진 신약 개발에 필요한 기간과 비용이다. 이렇게 많은 시간과 비용이 드는 이유는 신약 후보 물질을 찾는 단계에서 약물의 승인 단계까지 상당한 시간과 비용이 소모되기 때문이다. 신약 개발에는 막대한 시간과 비용이 들어가지만, 성공 가능성은 희박하다. 신약 개발 과정은 질병을 일으키는 단백질을 찾아내고 해당 질병을 치료하기 위한 후보물질 탐색, 전임상, 안전성 및 약효를 평가하는 임상 1, 2, 3상 단계를 거친다. 이와 같은 과정에는 많은 시행착오가 생기며 이로 인해 막대한 연구개발 시간과 비용이 소요될 수 있다. 인공지능을 활용한 연구개발신약 개발업계 관련자들은 이런 고민을 해결하기 위해 엄청난 노력을 꾸준히 하고 있다. 최근 4차 산업혁명이라는 이슈와 함께 이런 질문에 대한 대안으로 관심받는 기술이 있다. 바로 컴퓨터를 이용한 인공지능 기술이다. 인공지능은 하드웨어 발달 및 병렬처리 알고리즘 개발에 힘입은 컴퓨터 성능 향상, 딥러닝을 기반으로 하는 획기적 데이터 분석 기술 개발, 전 세계를 연결하는 초고속 인터넷 등 다양한 기술 발전의 결과물로서 이미 이미지, 영상, 음성에 대한 인식 수준은 인간을 초월해가고 있으며 그 응용범위가 신약 개발을 포함한 모든 과학 분야의 영역으로 확대되고 있다. 인공지능을 활용하면 개선될 여지가 충분히 크기 때문에, 인공지능 기술은 기존 신약 개발 연구개발 과정의 효율성을 높여 신약 개발 성공률을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.컴퓨터 기반의 신약 개발 연구는 지난 수십 년 동안 화합물과 생물학적 타깃(질병 유발 단백질) 간의 상호작용을 컴퓨터, 물리, 화학, 통계 등의

과학과 놀자

뇌와 인공지능 연결한 신인류는 탄생할까

최근 한 방송사에서 인공지능(AI: artificial intelligence)과 인간이 대결을 펼친 예능 프로그램이 인기를 끌었다. 골프, 심리인식, 주식투자 등 다양한 전문 분야에 맞춰 개발된 AI와 각 분야의 전문가들 간의 대결이어서 화제가 된 이 프로그램에서 인간은 6회의 대결 중 4회 승리했다. 인간의 우세로 끝나기는 했지만, 이 프로그램을 통해 우리는 2021년의 AI가 얼마나 빠르게 성장했는지를 눈으로 확인할 수 있었다. AI가 인간의 사고를 완전히 대체한다는 미래는 어제 공상과학영화에서나 등장하던 상상이 아니라 현실에 가까워진 것이다.AI는 결국 인간의 두뇌를 완전히 대체할 수도 있을까? 기술적 진보가 없다면 어려울 것이라는 의견이 지배적이다. 수많은 정보를 기록하고 데이터베이스화하는 것은 AI가 훨씬 우수하지만, 인간만이 가진 직관과 고차원적 사고를 대신하기에는 AI의 부족한 점이 많기 때문이다. 이뿐만 아니라 인간의 뇌는 고등 연산과정 동안 밥 한 그릇 정도로 충당 가능한 에너지만을 소모한다는 장점이 있다. 어마어마한 양의 전력을 소모하는 AI와는 차원이 다른 효율성을 가진 것이다. 컴퓨터와 뇌를 연결하기 위한 뇌공학자들의 노력그렇다면 이렇게 우수한 인간의 뇌를 AI와 연결해, 고차원적인 결정은 AI 대신 인간이 할 수 있게끔 하면 어떨까? 또는 반대로 AI가 분석한 방대한 정보를 인간의 뇌로 전달받아 벼락치기 공부도 가능할 것이다. 이렇게 인간과 컴퓨터 사이의 소통이 자유자재로 이뤄진다면, 뇌와 AI의 장점을 모두 살린 신인류가 등장할 수도 있을 것이다. 말이나 동작을 할 필요 없이 생각만으로 서로 의사를 소통하거나, 자동차 등 기계를 조작하는 영화 같은 일도 실현될 수