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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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인공지능은 노동 시장에 예상치 못한 반전을 가져올 태세다. 자동화에 대한 기존의 두려움을 뒤집는 최근 보고서와 전문가 분석 물결에 따르면, 만연한 실업 대신 숙련된 인력 부족이 발생할 전망이다.11월 24일 맨해튼 연구소가 블룸버그 오피니언에 발표한 분석에 따르면, AI가 빠르게 발전하더라도 이 기술은 일자리를 없애기보다는 “노동력 부족, 또는 최소한 새로운 기술을 최대한 활용할 수 있는 숙련된 인력의 부족”을 초래할 가능성이 더 높다고 주장한다. 분석에 인용된 대형 대학 정보학 프로그램 책임자에 따르면, 주요 장애물은 많은 학생들이 AI가 주도하는 노동력에 필요한 수학 능력을 갖추지 못했다는 점이다. 특히 AI 분야를 전공하지 않는 학생들에서 이런 경향이 두드러진다.이러한 역설은 경제 전반에 예상치 못한 방식으로 퍼지고 있다. 베어링포인트가 2025년 8월에 실시한 전 세계 1,000명 이상의 경영진 대상 설문조사에서 92%는 AI 자동화로 인해 최대 20%의 인력 과잉을 보고했다. 하지만 동시에, 94%는 AI 특화 직무(거버넌스 전문가, 프롬프트 엔지니어, 인간-AI 협업 전문가 등)에서 심각한 인력 부족을 겪고 있으며, 3분의 1은 40~60%의 인력 공백을 보고하고 있다.기술 격차가 건설 붐을 주도하다AI 주도 노동력 부족의 가장 명확한 증거는 예상치 못한 분야인 건설업에서 나타났습니다. Amazon, Google Microsoft를 포함한 거대 기술 기업들이 AI 시스템을 구동하기 위해 수백 개의 새로운 데이터 센터를 건설하기 위해 경쟁하고 있지만, Associated Builders and Contractors 업계 단체에 따르면 약 439,000명의 숙련된 근로자가 부족한 상황에 직면해 있습니다.이러한 시설을 건설하는 건설 근로자들은 25%에서 30%의 급여 인상을 경험하고 있으며, 일부는 연간 200,000달러 이상을 벌고 있다고 월스트리트 저널이 11월 30일 보도했습니다. 기업들은 난방이 되는 휴게 텐트, 무료 점심, 최대 100달러의 일일 인센티브 보너스로 제안을 더욱 매력적으로 만들고 있습니다.이주에서 변혁으로매사추세츠공과대학교(MIT)가 11월 26일에 발표한 연구에 따르면, 인공지능(AI)이 이미 미국 일자리의 11.7%에 해당하는 업무를 수행할 수 있는 것으로 나타났습니다. 이는 약 1조 2천억 달러 규모의 임금에 해당합니다. 하지만 연구진은 이러한 수치가 기술적 능력을 반영하지만, 일자리 손실이 불가피하다는 일정을 의미하는 것은 아니라고 강조했습니다. 이 연구의 ’아이스버그 지수(Iceberg Index)’는 32,000가지 기술을 보유한 1억 5,100만 명의 노동자를 시뮬레이션하여 정책 입안자들이 노동력 전환을 계획하는 데 도움을 줍니다.MIT의 슬론 경영대학원이 이전에 실시한 연구에 따르면, AI에 대규모 투자를 하는 기업들은 실제로 고용을 늘렸습니다. AI 도입은 5년간 고용 증가율 6%, 매출 증가율 9.5%와 연관이 있었습니다. Anthropic이 2025년 2월에 400만 건 이상의 AI 프롬프트를 분석한 별도의 연구에서는 근로자들이 AI를 주로 업무를 대체하기보다 보완하는 데 활용하는 것으로 나타났습니다.]2028년까지 BearingPoint가 조사한 경영진의 거의 절반은 인력 초과 현상이 30%를 넘을 것으로 예측하고 있으며, 중요한 AI 기술 격차는 계속될 것으로 보입니다. 세계경제포럼(WEF)은 2030년까지 전 세계적으로 9,200만 개의 일자리가 사라지는 반면, 1억 7,000만 개의 새로운 일자리가 생겨 순증 7,800만 개의 일자리가 창출될 것으로 전망하고 있습니다.
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2025.12.02 등록
• Apple은 월요일 기계 학습 및 AI 전략 담당 수석 부사장인 John Giannandrea가 2026년 봄에 물러나 은퇴할 것이며, Microsoft와 Google에서 근무한 Amar Subramanya가 AI 담당 부사장으로 합류할 것이라고 발표했습니다.[investing +2]• 이번 리더십 개편은 Apple이 AI 강화 Siri 어시스턴트 출시 지연으로 비판을 받고 있는 가운데 이루어졌습니다. Siri는 원래 2024년에 약속되었으나 이제 2026년으로 연기되었으며, 회사는 생성형 AI 경쟁에서 OpenAI, Google, Microsoft와 같은 경쟁사들을 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다.[investing +2]• CEO Tim Cook에게 직접 보고했던 Giannandrea와 달리, Subramanya는 소프트웨어 책임자인 Craig Federighi에게 보고할 예정입니다. Federighi의 AI 책임은 확대되어 “내년에 사용자들에게 더 개인화된 Siri를 제공”하기 위한 Apple의 노력을 감독하게 된다고 Cook이 말했습니다.[nbcnews +2]
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2025.12.02 등록
• Nvidia는 NeurIPS 컨퍼런스에서 Alpamayo-R1을 공개했으며, 이는 사고 연쇄(chain-of-thought) AI 추론과 경로 계획을 통합하여 자율주행 자동차가 실시간으로 자신의 결정을 설명할 수 있도록 하는 세계 최초의 개방형 산업 규모 추론 비전 언어 행동 모델로 설명되었습니다.[quantumzeitgeist +1]• 이 모델은 센서 데이터를 자연어 설명으로 변환하고 주행 결정을 단계별로 추론함으로써 자율주행 차량 소프트웨어의 “블랙박스” 문제를 해결하며, 강화 학습 후처리 후 추론 품질이 45% 향상되었습니다.[quantumzeitgeist +1]• Nvidia는 비상업적 연구 용도로 GitHub와 Hugging Face에 이 모델을 공개했으며, 개발자들이 자율주행 차량 및 로봇공학을 위한 물리적 AI 모델을 맞춤화할 수 있도록 Cosmos Cookbook과 AlpaSim 평가 프레임워크도 함께 제공했습니다.[quantumzeitgeist +1]
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2025.12.02 등록
Runway는 월요일에 Gen 4.5를 공개했으며, 이는 독립 벤치마킹 업체 Artificial Analysis가 관리하는 Video Arena 리더보드에서 1위를 차지한 새로운 AI 비디오 생성 모델로, 2위인 Google의 Veo 3 모델과 7위인 OpenAI의 Sora 2 Pro를 능가했다.PitchBook에 따르면 35억 5천만 달러의 가치를 평가받은 이 100명 규모의 스타트업은 블라인드 테스트를 사용하며, 투표자들이 어느 회사가 제작했는지 모르는 상태에서 비디오 결과물을 비교하여 순수한 사용자 선호도를 기반으로 편향되지 않은 순위를 보장한다.CEO Cristóbal Valenzuela는 CNBC에 Runway가 “100명의 팀으로 수조 달러 규모의 기업들을 능가하는 데 성공했다”고 말했으며, “David”라는 코드명의 이 모델은 주말까지 회사의 플랫폼, API 및 파트너 통합을 통해 모든 고객에게 제공될 예정이다.
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2025.12.02 등록
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