한 투자 연구 회사는 AI가 약물 개발에 혁명을 일으킬 수 있음을 증명하고 싶었습니다. 그래서 Anthropic과 협력하여 아직 출시되지 않은 Claude 버전이 전갈 해독제를 만들 수 있는지 확인했습니다. 10월 22일에 발표된 The Verge의 상세한 사실 확인은 연구자들이 기본 결과가 "기술적으로 유망하다"고 인정했음에도 불구하고 실험이 바이러스성 주장에 얼마나 미치지 못했는지 정확히 보여줍니다.
이 에피소드는 AI 약물 발견이 여행을 어떻게 주장하는지에 대한 사례 연구입니다. 화려한 실험, 성공적인 블로그 게시물, 시연된 내용과 헤드라인이 암시한 내용 사이의 차이 등이 있습니다. 인공지능 자금 조달이 과학에 인접한 스토리텔링에 점점 더 의존하고 있는 업계에서는 자세히 읽어 볼 가치가 있습니다.
실험이 어떻게 진행되었는지
실험을 주도한 회사는 "우리는 클로드를 사용하여 신약을 만들고 싶었습니다. 일어난 일이 여기에 있습니다."라는 제목의 블로그 게시물을 게시한 Citrini Research입니다. The Verge가 보고한 바와 같이, 이 계정은 수사적 질문, 팀의 아마추어 과학 모험에 대한 간략한 설명 및 Charles Darwin의 인용문으로 완성되었습니다. 시트리니 자신도 "우리 중 누구도 생물학과 관련된 AI에 대해 아무것도 안다고 주장할 수 없다"고 인정했습니다.
협업의 기원은 독특했습니다. Citrini는 약물 후보를 연구하기 위해 모델을 가져오려고 시도하는 동안 Claude의 생물 보안 가드레일에 부딪혔으며 게시물 작성자는 기꺼이 파트너를 찾을 때까지 "내 연락처 목록에 있는 AI 연구실에서 일했던 누구에게나 스팸 전화를 걸었다"고 말했습니다. Anthropic은 제한 사항을 철회하고 팀이 Anthropic 사무실에서 작업한다는 조건으로 더 발전된 미공개 모델에 대한 액세스 권한을 제공하는 데 동의했습니다. AI 연구소는 또한 50,000달러에 약간 못 미치는 컴퓨팅 및 토큰 청구서를 지불했습니다.
전갈 해독제는 적절한 표적이었습니다. 이는 종종 말에 독을 주입하는 것과 관련하여 생산하기 어렵고 비용이 많이 드는 치료법입니다. 목표는 클로드를 이용해 전갈 독의 독소에 결합할 수 있는 단백질을 설계하는 것이었습니다.
35페이지 분량의 프롬프트로 무장한 팀은 약 300개의 하위 에이전트를 활용하여 적합한 단백질을 발견했습니다. Anthropic 자신의 좀 더 냉정한 설명에 따르면 Claude는 거의 320,000명의 후보를 생성하고 알려진 독소나 기존 단백질과 유사한 것을 폐기한 후 그들을 180개의 디자인으로 줄였습니다. 전체 과정은 64시간이 걸렸습니다. 팀은 Claude와 협력하여 31개의 디자인을 추가하여 총 211개의 디자인을 만들었습니다.
Wet Lab이 발견한 것
그런 다음 Citrini는 단백질이 실제로 의도한 표적에 결합할 수 있는지 테스트하기 위해 디자인을 스위스 생명공학 회사인 Adaptyv Bio와 미국에 있는 Twist Biosciences라는 두 개의 외부 실험실에 보냈습니다. 테스트 비용은 약 150,000달러가 추가되어 총 지출액은 약 200,000달러가 됩니다. 캘리포니아에 있는 Anthropic 자체 생물학 실험실에서 테스트를 수행할 수 없었던 이유는 여전히 불분명합니다.
결과: 17개의 단백질이 통과되었으며, 팀이 표적으로 삼기를 바랐던 5개의 전갈 독소 중 4개에 집합적으로 결합했습니다. 단일 독소 이상에 결합된 단백질 중 하나도 없습니다.
그리고 그것이 과학적으로 이야기가 끝나는 곳입니다. 독소에 결합한다고 해서 단백질이 독소를 중화할 수 있다는 의미는 아니며 안전하고 효과적인 치료법으로 기능한다는 의미도 아닙니다. Citrini 자신의 게시물에서는 "아직까지 독소의 작용이 실제로 중단되었는지 여부를 테스트한 실험은 없습니다."라고 인정했습니다. 즉, 회사는 신약 개발에 착수했지만 그 대신 파이프라인의 훨씬 초기 단계, 즉 전문가들이 비교적 쉬운 부분이라고 설명하는 단계를 완료했습니다.
전문가: 유망하지만 시기상조
The Verge는 여러 학계 전문가들과 협의했으며 그들의 합의는 일관되었습니다. 덴마크 공과대학교 항체 기술 교수인 Andreas Hougaard Laustsen-Kiel은 "뱀과 전갈 독소에 대한 좋은 결합제를 찾는 것은 쉽습니다."라고 말했습니다. "어려운 부분은 그것을 약으로 번역하는 것입니다."
그의 DTU 동료 두 명(조교수 Melisa Benard Valle와 선임 연구원 Anne Ljungars)은 더 나아가 이번 연구 결과가 "의학과는 거리가 멀고 과장된 것"이라고 설명했습니다. 그 결과는 기술적으로 유망하다고 그들은 썼습니다. 그러나 안전성, 안정성, 신체의 행동 및 개발 가능성은 모두 알려지지 않은 상태입니다. "이러한 결합제를 실제 의약품으로 변환하는 것은 여전히 길고 어려운 과정일 것입니다." 그들의 견해에 따르면 실험의 진정으로 새로운 요소는 생물학적 결과가 아니라 자율적인 발견 과정이었습니다.
아부다비 칼리파 대학의 기계 학습 교수이자 캠브리지 대학의 객원 교수인 안드레아스 벤더(Andreas Bender)는 참신함을 더욱 축소시키는 맥락을 추가했습니다. 처리량이 많은 스크리닝과 같은 기존 방법은 AI 없이도 관리 가능한 비용으로 많은 후보 안타를 찾을 수 있는 경우가 많습니다. 그의 말에 따르면, 표적에 결합하는 단백질을 설계하는 것은 "일종의" 해결된 문제입니다. "이 번역에는 부족한 것이 바로 이 번역입니다."
비즈니스 각도
투자 조사 회사가 약품을 만들지 않기 위해 왜 20만 달러를 지출하겠습니까? 실험이 마케팅의 역할도 하기 때문입니다. Citrini는 이 훈련이 일종의 성공이라고 선언하면서 다가오는 AI 기반 신약 발견 시대에 대한 투자 기회를 엿볼 수 있다고 주장했습니다. Bloomberg는 동물 연구에 영장류를 공급하는 Charles River Laboratories를 포함하여 약물 개발의 테스트 측면과 관련된 회사를 강조했다고 보고했지만 낙관적 논제의 구체적인 내용은 유료 가입자를 위해 예약되었습니다.
프레이밍 선택은 스스로를 말해줍니다. 실험을 논의하는 비디오에서 Citrini는 AI 부분을 "무료"라고 설명했습니다. Anthropic이 선택한 약 50,000달러의 탭을 간과한 것입니다. 이 회사는 도전을 받았을 때 "죽은 말을 이기기 위한 것이 아니라 우리는 생명공학 스타트업이 아닌 투자 연구 회사입니다"라고 적으며 비판자들의 질책을 비난했습니다. Citrini와 Anthropic 모두 The Verge의 논평 요청에 응답하지 않았습니다.
여기서도 상황이 중요합니다. Citrini는 이전에 소셜 미디어에서 관심을 끌고 실제 시장을 뒤흔든 AI로 인한 경제적 재앙을 상상하는 널리 유포된 소설의 배후에 있었습니다. 뜨거운 기대를 받고 있는 IPO를 불과 몇 주 앞둔 Anthropic은 약물 개발과 생명 과학에서 AI의 잠재력을 이야기할 나름의 이유가 있습니다. 두 분야는 AI가 적극적으로 추구하고 있는 분야입니다.
실험이 실제로 증명한 것
과대광고에서 벗어난 이 실험은 실제적이지만 제안된 헤드라인보다 좁은 내용을 보여줍니다. 즉, 비정상적인 자율성으로 작동하는 AI 모델은 대규모 단백질 후보 검색을 저렴하고 빠르게 실행하여 실제 바인더가 포함된 후보 목록을 생성할 수 있습니다. 이는 초기 단계의 검색 작업에 있어 의미 있는 생산성 향상입니다.
그러나 "결합하는 17가지 단백질"에서 "생명을 구하는 해독제"까지의 거리는 안전성 연구, 공식화, 효능 테스트 및 규제 시험에 걸쳐 있습니다. 이는 약물 개발의 길고 비용이 많이 드는 부분으로서 아직 어떠한 컴퓨팅으로도 압축되지 않았습니다. 전문가들은 유망한 분자를 효과적인 의약품으로 바꾸는 것이 그것을 찾는 것보다 훨씬 더 큰 도전이라고 The Verge에 말했습니다.
차세대 AI 과학 스토리를 평가하는 독자를 위한 교훈은 간단합니다. 결과가 발견인지, 후보 목록인지, 아니면 구독 권유인지 물어보세요.
