AI 연구팀이 새로운 코로나 나노바디 설계

AI 에이전트가 주도하는 가상 실험실을 통해 SARS-CoV-2의 새로운 나노바디가 설계되었다. 전통적으로 과학 연구는 다양한 분야의 전문가들이 협력하는 것이 중요하지만, 많은 연구자들이 이와 같은 협력을 쉽게 하지 못하는 경우가 많다. 인공지능(AI) 기술 중 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 분야의 연구자들에게 도움을 줄 수 있는 능력을 보여주었지만, 주로 특정 과학적 질문에 답하는 데 사용되어 왔다. 이번 연구는 LLM을 활용해 개방적인 과학 연구를 수행하는 '가상 실험실(Virtual Lab)'을 도입하며, 이 기술의 가능성을 확장했다. 가상 실험실은 LLM을 주도자로 삼아 연구팀을 이끌고, 인간 연구자가 전반적인 피드백을 제공하는 방식으로 운영된다. 이 시스템은 SARS-CoV-2의 최근 변이체에 맞는 나노바디를 설계하는 데 적용되었으며, ESM, AlphaFold-Multimer, Rosetta 등의 기술을 결합한 새로운 계산적 설계 파이프라인을 개발해 총 92개의 나노바디를 설계했다. 실험적 검증을 통해 이 나노바디들은 다양한 변이체에 대해 효과적인 결합 능력을 보였으며, 특히 JN.1 및 KP.3 변이체에 대해 개선된 결합 능력을 가지면서도 원래의 바이러스 스파이크 단백질에 강한 결합력을 유지하는 두 가지 나노바디가 발견되었다. 이는 가상 실험실이 실제 문제 해결에 빠르게 기여할 수 있음을 보여주는 중요한 성과이다. 가상 실험실은 연구 과정을 자동화하고 인공지능과 인간의 협력을 통해 과학적 발견의 속도를 높일 수 있는 가능성을 제시한다. 이 시스템은 복잡한 문제를 해결하기 위해 다양한 기술을 통합하고, 연구자들이 협업하는 방식을 모방해 설계되었다. 연구를 주도한 스탠퍼드 대학교 컴퓨터 과학 부서의 Kyle Swanson, James Zou, Wesley Wu, Nash L. Bulaong, John E. Pak 등은 AI와 인간의 협업이 과학 연구의 혁신을 이끌 수 있음을 입증했다. 이 연구는 인공지능이 단순한 도구를 넘어 과학적 협업의 중심이 될 수 있음을 보여주며, 미래의 연구 방식에 큰 영향을 미칠 것으로 기대된다.