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AI가 원자 수준의 정밀도로 항체를 처음부터 설계

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.06 04:32
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(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.

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에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
오픈AI는 구글 '제미나이 3'에 대응하기 위해 내년 1월 새로운 모델을 출시할 예정이며, 이는 단순 성능 경쟁을 넘어 사용자와의 '상호 작용' 및 '대화 기능 강화'에 중점을 둔 것으로 알려졌습니다. 샘 알트먼 CEO는 지난 1일 '코드 레드'를 발령하고 8주간 챗GPT 개선에 집중할 것을 요구하며, 직원들에게 "사용자 신호를 더 잘 활용하라"고 지시했습니다. 이는 안전성 강화에 집중한 이전 모델이 사용자 만족도 측면에서 정체되었다고 판단하여, 챗봇 응답에 대해 전문가 평가가 아닌 사용자의 피드백을 적극 반영하는 전략으로 선회했음을 보여줍니다.이러한 사용자 중심 전략은 내부적으로 '로컬 사용자 선호도 최적화(LUPO)'라 불리며, 이미 사용자 대화에 초점을 맞춘 'GPT-5.1'을 출시하고 이 방침을 테스트하는 과정에서 일일 활성 사용자 증가라는 놀라운 결과를 확인했습니다. 알트먼 CEO는 이메일 초안 작성 등 간단한 작업에서는 모델의 추론 성능 차이가 크지 않으므로, 사용자의 선호에 맞는 톤으로 응답하는 것이 실질적인 사용량 증대에 더 큰 영향을 미친다고 판단했습니다. 아울러 새로운 모델에는 챗GPT 초기 성공 사례나 구글 제미나이의 인기 요소를 반영하여 향상된 '이미지 생성 기능'도 탑재될 예정입니다.한편, 이번 개선 작업은 인공일반지능(AGI) 달성에 집중하는 연구원들과 챗봇 경험 개선에 집중하려는 운영진 사이의 내부 갈등을 해소하기 위한 조치로도 해석됩니다. 또한, 코딩 기능을 중심으로 한 기업용 모델인 'GPT-5.2'도 곧 공개될 예정이지만, 경영진은 구글의 공세에 빠르게 대응하기 위해 성능 향상을 위한 출시 연기 요청에도 불구하고 일정을 강행할 정도로 위기감을 느끼고 있습니다. 다만, 사용자 선호도에만 초점을 맞춘 모델이 소셜 미디어의 전철을 밟아 정신 건강 위기를 초래할 수 있다는 우려에 대해, 오픈AI는 사용자 피드백, 전문가 리뷰, 안전 시스템을 신중하게 조화하여 모델을 개선하고 있다고 밝혔습니다.
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2025.12.10 등록
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