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테레이 테라퓨틱스, AI 신약 개발 플랫폼 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.18 17:55
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Terray Therapeutics는 월요일 소분자 치료제를 처음부터 설계하기 위해 인공지능과 고처리량 실험을 결합한 신약 발견 플랫폼 EMMI를 출시한다고 발표했다.

로스앤젤레스에 본사를 둔 이 바이오테크 기업은 “실험이 기계 지능을 만나다(Experimentation Meets Machine Intelligence)“의 약자인 이 플랫폼이 회사가 설명하는 고급 화학 기반 모델로 구동되는 생성(Generate), 예측(Predict), 선택(Select) 기능을 갖추고 있다고 밝혔다. 11월 17일에 발표된 이번 소식은 전통적으로 화합물당 25억 달러를 초과하는 비용을 절감하고 신약 개발을 가속화하기 위해 AI를 배치하는 점점 더 많은 기업들과 함께 Terray를 위치시킨다.


독점 데이터 기반 구축

Terray는 독자적인 tArray 마이크로어레이 기술을 사용하여 3년 동안 50억 개 이상의 표적-리간드 상호작용을 측정했으며, 이는 공개적으로 이용 가능한 모든 화학 데이터보다 약 50배 더 큰 데이터셋을 생성했습니다. 이 회사는 이전에 2024년 초에 발표된 화학 기초 모델인 COATI를 공개했으며, 이는 대조 학습을 사용하여 약물 유사 분자를 인코딩하고 생성합니다.

나노기술과 합성화학 전문성을 갖춘 전 City of Hope 교수인 CEO Jacob Berlin은 10월 회사의 1억 2천만 달러 시리즈 B 펀딩 발표 시 “우리는 우리 엔진의 속도, 정밀도 및 규모를 통해 긴급한 환자 요구를 충족하는 약물을 예측 가능하게 만들 수 있는 미래를 구축하고 있습니다”라고 말했습니다.

EMMI 플랫폼은 면역학에 초점을 맞춘 Terray의 내부 파이프라인과 Gilead Sciences, Bristol Myers Squibb, Calico 및 Odyssey Therapeutics와의 파트너십을 지원합니다. 12월 Gilead와의 협력에 따라 Terray는 제약 대기업이 선택한 표적에 대한 저분자 화합물을 발견하며, Gilead는 독점적인 개발 및 상업화 권리를 보유합니다.


경쟁 환경

2025년 69억 3천만 달러로 평가된 AI 신약 발견 시장은 2034년까지 165억 2천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 경쟁사로는 바이오제약 업계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터라고 불리는 BioHive-2를 운영하는 Recursion Pharmaceuticals와 2024년 8월 발표된 5억 6천5백만 달러 규모의 거래로 Recursion과 합병한 Exscientia가 있습니다. 다른 참여자로는 AI로 설계한 후보물질 INS018_055가 2023년 2상 임상시험에 진입한 Insilico Medicine, 물리 기반 시뮬레이션을 AI와 함께 사용하는 Schrödinger, 그리고 항체 설계에 집중하는 Absci가 있습니다.

Terray는 2019년 설립 이후 NVIDIA의 벤처 투자 부문인 NVentures의 지원을 포함하여 2억 달러를 유치했습니다.

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Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
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