Loading...

AI 뉴스

AI가 원자 수준의 정밀도로 항체를 처음부터 설계

페이지 정보

작성자 xtalfi
작성일 11.06 04:32
81 조회
0 추천
0 비추천

본문

RFdiffusion-antibody-bound-to-Cdiff-ToxinB-BY-Ian-C-Haydon-University-of-Washington.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)


워싱턴 대학교의 노벨상 수상자 데이비드 베이커(David Baker) 연구실에서 인공지능과 생명공학 분야의 혁신적인 돌파구가 나타났습니다. 연구진들이 AI를 사용하여 완전히 기능적인 항체를 처음부터 설계하는 데 성공하며, 전례 없는 원자 수준의 정밀도를 달성했습니다. 오늘 Nature지에 발표된 이 진전은 약물 발견 일정을 수년에서 수주로 극적으로 단축시킬 수 있는 패러다임 전환을 나타냅니다.​

이 돌파구는 기존의 자연 템플릿에 의존하지 않고 완전히 새로운 구조를 의미하는 de novo 방식으로 항체를 생성하도록 세밀하게 조정된 정교한 생성형 AI 모델인 RFdiffusion을 중심으로 합니다. 항체의 일부만 수정할 수 있었던 이전 접근법과 달리, 이 AI 시스템은 특정 질병 분자를 표적으로 하는 복잡한 결합 영역인 6개의 상보성 결정 영역(CDR) 모두를 설계할 수 있습니다.​


원자 수준의 검증이 혁신적인 정확성을 입증하다

이러한 AI로 설계된 항체의 정밀도는 극저온 전자현미경을 통해 엄격하게 검증되었으며, 구조들이 계산 모델과 탁월한 일치를 보였다. 개별 CDR에 대해 0.3 Å만큼 낮은 평균제곱근편차(RMSD) 값은 설계된 구조와 실제 구조 간의 거의 완벽한 원자 수준 정확도를 보여준다.​

Baker 연구실의 박사후연구원 Rob Ragotte는 "컴퓨터로 유용한 항체를 만드는 것은 과학계의 성배였습니다. 이 목표는 이제 불가능한 것에서 일상적인 것으로 변화하고 있습니다"라고 말했다. 이 기술은 클로스트리디움 디피실레 독소 B와 인플루엔자 헤마글루티닌을 포함한 도전적인 표적에 대해 결합 항체를 성공적으로 생성했다.​

초기 계산 설계는 적당한 결합 친화도를 보였지만, OrthoRep과 같은 기법을 사용한 후속 최적화를 통해 결합 강도가 한 자리 수 나노몰라 수준—승인된 항체와 비교할 수 있는 임상적으로 관련된 효능—까지 향상되었으며, 동시에 정밀한 에피토프 선택성을 유지했다.​


상업적 영향과 산업 변화

이번 혁신은 즉각적인 상업적 파급효과를 갖고 있습니다. 스타트업 자이라 테라퓨틱스(Xaira Therapeutics)가 RFantibody 트레이닝 코드에 대한 독점 라이선스 권리를 확보했습니다. 데이비드 베이커(David Baker)가 공동 창립한 자이라는 10억 달러 이상의 자금과 RFdiffusion 및 RFantibody 모델의 핵심 개발자들을 고용하고 있습니다.​

주요 제약회사들은 신약 개발 파이프라인에 AI 역량을 빠르게 통합하고 있습니다. 일라이 릴리(Eli Lilly and Company)는 최근 XtalPi 자회사인 Ailux와 전략적 협력을 발표하고, AI 기반 플랫폼을 활용한 이중특이항체 개발을 추진하고 있습니다. 이 파트너십은 AI가 신약 개발 비용을 최대 40%까지 줄이고, 개발 기간을 50% 단축할 수 있다는 업계 전반의 인식을 반영합니다.​

“10년 후 우리는 바로 이런 방식으로 항체를 디자인하게 될 겁니다.”라고 연구 논문의 공동 저자 네이서니얼 베넷(Nathaniel Bennett)은 예측했습니다. 자유롭게 이용할 수 있는 소프트웨어로 항체 설계가 민주화됨에 따라, 글로벌 연구 활동이 가속화되고 특히 소규모 기관과 학계에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.​

이 기술은 감염병, 암 면역치료, 자가면역 질환 등 광범위한 분야에 적용될 수 있으며, 제약업계가 이전까지 ‘공략 불가능’했던 표적에 접근하는 방식을 근본적으로 혁신할 잠재력을 갖고 있습니다. 연구 커뮤니티가 자유롭게 제공되는 RFdiffusion 소프트웨어의 광범위한 도입을 예의주시하는 가운데, 이번 돌파구는 AI가 분석 도구에서 생명을 구하는 치료제의 능동적 창조자로 전환하는 결정적 순간을 의미합니다.

댓글 0
전체 827 / 3 페이지
(퍼플렉시티가정리한기사)스톡홀름에본사를둔법률AI스타트업Legora는2025년11월6일새로운Portal제품을발표했으며,이는로펌이고객과협업하고서비스를제공하는방식을혁신하도록설계되었습니다.이번출시는10월말회사가18억달러기업가치로1억5천만달러규모의시리즈C펀딩라운드를마감한직후이루어졌습니다.​Portal은수십년간지속되어온이메일기반고객협업관행을화이트라벨방식의안전한작업공간으로대체하여변호사와고객이실시간으로함께작업할수있도록하는것을목표로합니다."30년이상변호사들은주로이메일에의존하여고객과협업해왔으며,그결과문서가묻히고,수많은버전이생기고,Outlook에서끝없이검색하고,소통이단편화되는문제가발생했습니다"라고회사는밝혔습니다.이플랫폼은사건관련작업을중앙집중화하고,대량문서업로드를가능하게하며,로펌이계약검토와같은작업을위한맞춤형AI워크플로우를구축할수있도록합니다.​경쟁이치열한시장에서경쟁하기Portal의출시는Legora를Harvey와직접경쟁하는위치에놓았습니다.Harvey는법률AI업계에서두각을나타내며2025년8월연간반복수익1억달러를달성했고,10월에는80억달러의기업가치를인정받았습니다.Harvey가개별변호사의생산성에중점을두고AmLaw100의42%를고객으로확보했다면,Legora는협업기능이자사의제품을차별화할것으로기대하고있습니다.​2023년9월MorganLewis에서합류한Legora의법률혁신및전략부사장인KylePoe는Portal이"법률서비스제공방식의근본적인변화를의미한다"고밝혔습니다.이플랫폼은로펌들이자신의전문지식을화이트라벨도구에내장하여고객이직접사용할수있도록"지식상품화"를할수있게하며,고객들은Legora라이선스를구매하지않아도Portal에접근할수있습니다.​Linklaters,ClearyGottlieb,Goodwin,Deloitte등주요로펌들이Portal의디자인파트너로참여하고있습니다.2023년9월Legora를도입한MinterEllison의CEOVirginiaBriggs는이도구가"고객에게실질적인가치를창출할잠재력이있다"고평가했습니다.Linklaters의선임변호사GregBaker는Portal이"우리직원들과고객들에게최고의경험을제공할것"이라확신을표했습니다.​Portal의정식출시는2026년초로계획되어있습니다.이번출시로Legora는눈에띄는확장기를마무리하게되었으며,2025년5월이후고객수가250명에서400명이넘게증가했고,시장진출국가도20곳에서40곳이상으로두배이상늘었습니다.
14 조회
0 추천
11.08 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)한국의이재명대통령은11월7일한국핵융합에너지연구원의연구원들앞에서명확한선언을했다.전통적인원자력이아닌핵융합이한국이인공지능강국이되려는야망을뒷받침할것이라고말이다.대전에있는KSTAR초전도핵융합연구장치방문은대통령이핵융합연구예산의대폭적인증액을약속하는동시에AI의긴급한에너지수요를충족하기에는너무느리다며기존원자력확대를일축하면서중요한정책전환을의미했다.​이재명의지지는AI데이터센터의폭발적인전력요구사항에힘입어핵융합에너지가수십년간의실험실연구에서본격적인상업적고려대상으로부상하는시점에나왔다.APEC정상회담이후그의지지율은6퍼센트포인트상승한63퍼센트를기록했으며,유권자들은그의외교및과학정책중심접근을높이평가했다.대통령은연구원들에게"실패할자유와권리"를부여할것을강조하며실패한실험에대한인센티브를제안했는데,이는R&D예산을삭감했던한국의이전정부와는극명한차이를보이는것이다.​일본과러시아가핵융합기술을발전시키다Lee의핵융합시설견학과같은날,일본스타트업HelicalFusion의CEOTakayaTaguchi는Bloomberg에출연하여10월의이정표달성이후자사의사업전략에대해논의했다.HelicalFusion은그달에고온초전도코일의중요한성능테스트를완료했으며,이는상용핵융합원자로내부의자기조건을재현한세계최초의사례였다.이회사는일본의신임총리SanaeTakaichi의강력한지원을받으며2030년대초까지세계최초로핵융합발전을실증하는것을목표로하고있다.​한편,7월에2025GlobalEnergyPrize를수상한러시아과학자VladislavKhomich는50년이상열핵융합에서폐기물처리에이르기까지다양한응용분야를가진플라즈마기술을개발해왔다.GlobalEnergyAssociation이발표한11월7일인터뷰에서Khomich는핵융합을"고갈되지않는에너지원"이자"본질적으로무한하고환경친화적"이라고설명하며,유한한화석연료와뚜렷하게대조했다.그의플라즈마토치기술은섭씨4,000도에달하는온도에서폐기물을처리할수있으며—이는기존소각로의두배이상—폐기물질량을최대500배까지줄일수있다.​거대기술기업들,상업용핵융합에투자핵융합부문은전세계적으로99억달러이상의민간투자를유치했으며,지난1년동안에만26억4천만달러가모금되었습니다.구글은6월에CommonwealthFusionSystems와전략적파트너십을체결하여2030년대초에전력을공급할것으로예상되는CFS의첫번째ARC발전소로부터200메가와트를구매하기로합의했습니다.마이크로소프트는HelionEnergy와유사한계약을맺었으며,이회사는2028년공급목표로7월에워싱턴주시설건설을시작했습니다.​중국또한핵융합추진을가속화하여국영핵융합회사를설립하고허페이에연소플라즈마실험초전도토카막(BEST)을건설하고있으며,2027년까지완공을목표로하고역사상최초로핵융합발전을실증하는것을목표로하고있습니다.중국의핵융합투자는전략적에너지독립목표의일환으로65억달러에달했습니다.
15 조회
0 추천
11.08 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)구글(알파벳주식회사)리서치는다양한데이터형식에서복잡한데이터과학작업을자동화하는고급AI에이전트DS-STAR를공개했으며,여러산업벤치마크에서최고의성능을달성하고엔터프라이즈데이터분석자동화에있어중요한진전을알리고있습니다.업계표준에서의획기적인성능Google의11월6일발표에따르면,DS-STAR는2025년9월기준DABStep벤치마크리더보드에서어려운작업에대해45.2%의정확도로1위를차지했습니다.이시스템은DABStep,KramaBench,DA-Code의세가지주요벤치마크에서선두경쟁자인AutoGen과DA-Agent를능가했습니다.KramaBench에서DS-STAR는DA-Agent의39.8%에비해44.7%의정확도를달성했으며,DA-Code에서는37.0%대비38.5%에도달했습니다.​성능향상은특히복잡한다중파일작업에서두드러졌습니다.Gemini2.5Pro를사용하여DS-STAR는DABStep의높은난이도정확도를12.7%에서45.2%로향상시켰으며,이는32퍼센트포인트를초과하는개선입니다.이는OpenDataScientist,Mphasis-I2I-Agents,AmityDAAgent를포함한상용대안들에비해상당한도약을나타냅니다.​혁신적인다중에이전트구조기존의구조화된SQL데이터베이스에의존하는전통적인데이터과학에이전트와달리,DS-STAR는CSV,JSON,Markdown,그리고비정형텍스트파일과같은다양한파일형식을처리합니다.이시스템은다양한형식에서컨텍스트를추출하는데이터파일분석기,실행가능한단계를생성하는플래너,Python스크립트를생성하는코더,그리고계획의충분성을평가하는검증자로구성된멀티에이전트프레임워크를채택하고있습니다.​반복적세분화과정은DS-STAR가복수의데이터소스를필요로하는복잡한분석도처리할수있게합니다.연구에따르면,난이도가높은작업은문제해결에평균5.6회의세분화라운드가필요했고,더간단한작업은3.0회의라운드만필요했으며,절반이상의쉬운작업은한번의반복만에완료되었습니다.이시스템은디버깅기능과대규모데이터셋에서관련파일을선택하는검색모듈을포함하고있어,패턴변화나누락데이터발생시에도견고성을높여줍니다.​산업맥락및응용이번출시는AI기반데이터분석에대한기업수요가가속화되는가운데이루어졌습니다.GoogleCloud의AI에이전트에대한광범위한진출에는2025년8월에발표된BigQueryNotebooks용DataScienceAgent가포함되어있으며,이는탐색적분석,데이터정제,머신러닝예측을포함한자율적분석워크플로우를실행합니다.Gartner의애널리스트들은2026년까지기업애플리케이션의40%가작업별AI에이전트를탑재할것으로예측하고있으며,이는현재5%미만에서증가한수치입니다.​DS-STAR는문서해석부터통계분석까지전체데이터사이언스워크플로우를자동화하는데중점을두고있어,깊은기술적전문지식이부족한기업들의중요한문제점을해결합니다.깨끗한관계형데이터베이스가아닌실제세계의복잡한데이터를다룰수있는이시스템의능력은실용적인기업배포에적합하며,조직전반에걸쳐고급분석을민주화할가능성이있습니다.
15 조회
0 추천
11.08 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)중국스타트업MoonshotAI는목요일KimiK2Thinking모델을출시하며,1조개의매개변수를가진이오픈소스시스템이추론,코딩및자율에이전트작업에대한여러벤치마크에서OpenAI의GPT-5,Anthropic의ClaudeSonnet4.5,그리고이전오픈소스선두주자인MiniMax-M2를능가한다고주장했다.​이번출시는NvidiaCEOJensenHuang이중국이"AI에서미국보다나노초뒤처져있다"고경고하며미국의개발가속화필요성을강조한시점에이루어졌다.이타이밍은OpenAICFOSarahFriar가미국정부가1.4조달러를초과하는AI인프라투자에대해"안전망"을제공해야한다고제안한발언으로인한최근논란을고려할때특히주목할만하다—이발언은그녀와CEOSamAltman이신속히철회했다.​벤치마크성능이독점모델에도전하다KimiK2Thinking은AI가발전함에따라계속도전적으로유지되도록설계된2,500개의전문가검증질문으로구성된최전선수준의벤치마크인Humanity'sLastExam에서44.9%를달성했습니다.이모델은GPT-5가54.9%를기록하고ClaudeSonnet4.5가24.1%에도달한웹연구벤치마크인BrowseComp에서60.2%를기록했습니다.실제소프트웨어엔지니어링문제해결을테스트하는SWE-BenchVerified에서K2Thinking은71.3%를기록했습니다.​제3자평가기관인ArtificialAnalysis에따르면,K2Thinking은도구사용이필요한고객서비스시나리오에서AI성능을측정하는Tau2BenchTelecom에이전트벤치마크에서최고점수를달성했습니다.이모델은인간의개입없이수백단계에걸쳐일관된추론을유지하면서200-300개의순차적도구호출을자율적으로실행할수있습니다.​독점시스템대비비용우위MoonshotAI는K2Thinking의API가격을캐시된입력의경우백만토큰당$0.15,캐시미스의경우백만토큰당$0.60,출력의경우백만토큰당$2.50로책정했습니다.이는GPT-5의백만입력토큰당$1.25,백만출력토큰당$10의가격과비교됩니다.ClaudeSonnet4.5는백만입력토큰당$3,백만출력토큰당$15입니다.​CNBC가인용한소식통에따르면훈련비용은총460만달러로보고되었습니다.이는OpenAI와다른미국기업들이모델개발에지출한수십억달러와대조를이룹니다.​수정된MIT라이선스하의오픈액세스이모델은HuggingFace에서수정된MIT라이선스로제공되며,한가지조건과함께완전한상업적및파생권리를제공합니다:월간활성사용자100만명을초과하거나월2천만달러이상의수익을창출하는제품은사용자인터페이스에"KimiK2"를눈에띄게표시해야합니다.개발자들은Moonshot의플랫폼인platform.moonshot.ai와kimi.com을통해모델에접근할수있습니다.​이번출시는중국기업들이오픈소스AI를배포하여서구의독점시스템에도전하는패턴을확장합니다.AirbnbCEO브라이언체스키(BrianChesky)는최근자신의회사가AI고객서비스를위해Alibaba의Qwen모델에"크게의존"하고있으며,ChatGPT에비해"매우좋고""또한빠르고저렴하다"고칭찬했습니다.​2023년에설립되고Alibaba와Tencent의지원을받는MoonshotAI는2024년2월에25억달러기업가치로10억달러를조달했고,2024년8월에는추가로3억달러를조달했습니다.
14 조회
0 추천
11.08 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입