[📪정보] 념글 깃랩 창업자 사례는 자본의 힘과 AI의 가속을 결합한 사례인듯?

[익명(landofooo)]

hype이 아닐까 싶어서 서치모드를 돌려봤는데

자본이 뒷받침되고 그걸 AI 특히 구체적으로는 딥리서치나 커스텀 에이전트가 역할을 했다고 하네

즉 한줄 요약하면

자본과 AI를 결합해 초개인화 치료를 밀어붙인 사례 인듯

---

[? Online Mode | 26.03.29_11:21:56]

[? Research Mode]

? Search Strategy

• Keywords: Sid Sijbrandij, osteosarcoma, ChatGPT, deep research, organoid, FAP, Lutetium-177, FDA Form 3926

• Focus: 관해의 핵심 요인이 자본/네트워크인지, AI인지, 그리고 공개적으로 확인되는 AI 도구명이 무엇인지 1차 자료 우선 검증

[? 웹 서치 적용: Sid 본인 슬라이드·OpenAI Forum·FDA 자료·2차 해설을 교차검증]

결론

가장 정확한 답은 **“돈이 판을 깔았고, AI가 속도를 만든 사례”**입니다. 공개 자료를 종합하면 Sid Sijbrandij는 재발 후 표준치료 종료 통보를 받은 뒤, 전 세계 이동, 전담 인력/연구자 협업, 환자 자금 기반(patient-funded) 프로그램, 고가·비표준 진단, 맞춤 치료 개발을 동시에 돌렸습니다. 동시에 AI는 문헌 탐색, 데이터 해석, 가설 생성, 다음 치료 옵션 우선순위화에 쓰였습니다. 즉 관해 자체를 AI가 직접 만든 것이 아니라, AI가 ‘무엇을 다음에 할지’를 빠르게 좁히는 연구 보조 엔진 역할을 했고, 그 엔진을 실제 치료로 연결한 것은 자본·네트워크·실험 인프라였습니다.  

왜 “돈만”도 아니고 “AI만”도 아닌가

1) 자본/네트워크/기동성이 없으면 어려운 요소

Sid 본인 자료만 봐도 이 여정은 매우 자본집약적입니다. 그는 학계·기업과 함께 개인맞춤 치료를 개발했고, 25TB 규모의 데이터, 단일세포 시퀀싱, DNA/RNA 시퀀싱, 잦은 MRD 검사, 병리 염색, 약물 반응 검사, 타깃 방사성 진단을 돌렸습니다. 슬라이드에서는 이를 아예 patient-funded medicine이라고 부르며 비용과 제도 진입장벽이 높았다고 말합니다. 공개 발표에서는 냉동고를 계속 켜두기 위해 돈을 내고 있다, 풀타임 인력을 고용했다, 독일로 날아가 실험적 방사성 치료를 받았다고도 말합니다. 이 부분은 일반 환자가 그대로 재현하기 어렵습니다.  

동시에 Sid 자신도 **“기초 분석은 생각만큼 비싸지 않다”**고 말합니다. 그의 슬라이드와 포럼 발언 기준으로 bulk RNA 시퀀싱은 $50부터, whole genome sequencing은 $500부터, AI 도구 프로 버전은 약 $20/월이라고 설명합니다. 다만 이건 어디까지나 입구 비용에 대한 얘기입니다. 해외 치료, 맞춤 치료 제작, 전담 인력, 병렬 실험까지 포함한 전체 치료 스택이 저렴했다는 뜻은 아닙니다.  

2) 그런데 핵심 의사결정 속도는 AI가 올렸다

AI의 역할도 과장만은 아닙니다. OpenAI Forum 공식 설명과 발표 tran에서 Sid와 Jacob Stern은 ChatGPT를 이용해 스캔·혈액검사·조직 데이터 등을 함께 보고, 문헌을 검토하고, 패턴을 찾고, 더 날카로운 질문을 만들고, 치료 옵션을 탐색했다고 직접 설명합니다. Jacob은 AI를 통해 익숙하지 않은 분야까지 빠르게 따라잡아 전문가와 대화할 수 있게 됐다고 말했고, Sid는 AI가 의사와의 대화에서 maximum survivability 쪽으로 밀어붙이는 데 도움이 된다고 설명했습니다.  

3) 오가노이드는 AI가 아니라 ‘wet lab’이다

사용자 본문에서 가장 놀라운 부분인 오가노이드 테스트는, 공개 자료 기준으로 AI가 직접 한 일이 아닙니다. Sid의 슬라이드에 따르면 UCLA Alice Soragni lab과 협업해 자기 종양에서 유래한 organoid를 만들고 ex vivo 약물 반응 테스트를 수행했습니다. 즉 오가노이드 제작·배양·약물 반응 측정은 전문 실험실 역량과 자금이 필요한 부분이고, AI는 있어도 이 실험 자체를 대체하지 않습니다. AI는 이런 결과를 해석하거나 다음 실험 가설을 세우는 데 보조했을 가능성이 크지만, 오가노이드 자체는 돈/협업/실험 인프라의 산물입니다.  

공개적으로 확인된 “구체적 AI”는 무엇인가

1. ChatGPT

Sid는 OpenAI Forum 행사 설명과 Changelog 인터뷰에서 ChatGPT를 썼다고 직접 말합니다. 특히 RNA 테스트 결과 스프레드시트를 ChatGPT에 넣었더니 유의미한 인사이트가 나왔다고 설명했습니다.  

2. GPT-4 계열(발표문상 “4.0 on the pro plan”)

Jacob Stern은 bulk RNA-seq CSV를 **“4.0 on the pro plan”**에 넣어 분석한 사례를 공개했습니다. 이건 공개 자료상 가장 구체적으로 확인되는 모델 단서입니다.  

3. Deep Research

Jacob은 공개 포럼에서 자신을 **“deep research super user”**라고 부르며, 희소한 전문지식을 따라잡는 데 Deep Research가 중요했다고 말했습니다. OpenAI 공식 자료상 deep research는 ChatGPT 안에서 다단계 웹 조사와 종합을 수행하는 기능입니다.  

4. 커스텀 에이전트형 분석 시스템

같은 발표에서 그는 자연어 질문을 넣으면 에이전트들이 문헌 검색, 가설 수립, 바이오인포매틱 분석 구조화, Python 코드 작성, 리포트 생성을 수행하는 내부 시스템을 만들었다고 설명했습니다. 다만 이 시스템의 정확한 모델명은 공개 자료에서 확인되지 않았습니다. API 비용과 tool calls 언급은 있지만, 현재 어떤 모델을 썼는지까지는 공개돼 있지 않습니다.  

5. “AI models”라는 범주형 표현

Sid의 슬라이드에는 치료 우선순위 항목 중 **“Drugs with activity in AI models”**라는 표현이 나오지만, 여기서 말하는 구체적인 모델/벤더명은 적혀 있지 않습니다.  

제가 확인한 공개 자료들에서 제품명으로 직접 나온 것은 ChatGPT, GPT-4 계열, Deep Research였습니다. Claude, Gemini, Perplexity, OpenEvidence 같은 다른 도구명을 직접 확인할 수 있는 1차 자료는 이번 조사에서는 찾지 못했습니다.  

사용자가 적어준 핵심 포인트별 검증

공개 1차 자료로 대체로 확인되는 항목

• 2022년 말 척추 6cm 종양 발견, 수술과 티타늄 프레임 고정, 이후 SBRT/양성자/강도 높은 항암과 4회 수혈.  

• 2024년 재발 후 “표준치료는 끝났다”는 취지의 상황 인식.  

• maximal diagnostics: 단일세포 시퀀싱, DNA/RNA 시퀀싱, 병리 염색, 잦은 MRD 테스트, 약물 반응, 방사성 진단.  

• 자기 종양 유래 organoid를 만들어 약물 반응을 시험.  

• 단일세포 데이터로 fibroblast/FAP 신호를 보고 독일 실험적 방사성 치료로 연결.  

• Lutetium-177 기반 FAP radioligand 치료 후 종양이 줄어 수술 가능해졌고, 2025년 6월 영상에서 종양이 검출되지 않는다고 설명.  

• 재발 시점 <20%였던 T-cell infiltration이 절제 시점 >80%로 증가했다는 설명.  

• 2026년 1~3월 공개 자료에서 Sid는 현재 no evidence of disease / remission 상태라고 밝힙니다.  

2차 자료에서는 보이지만 1차 자료로는 이번에 완전 확인 못 한 항목

• **“1,000페이지 건강 노트”**는 Elliot Hershberg의 상세 프로필에서 확인됩니다. Sid 본인 슬라이드에는 분량이 직접 나오지 않았습니다.  

• **“FDA Form 3926으로 실험 약물 5종, 48시간 내 승인”**은 2차 해설에서 반복되지만, 제가 확인한 Sid의 공개 슬라이드·포럼 tran에는 그 숫자가 직접 나오지 않았습니다. 다만 FDA 자료는 Form 3926이 개인 환자 expanded access용 간소화 양식이며, emergency individual patient IND는 FDA 승인 즉시 치료 시작이 가능하고, FDA 슬라이드 자료에는 24–48시간 검토가 언급됩니다. 따라서 제도 자체는 맞지만, “Sid 개인에게 5건이 각각 48시간 내 승인”이라는 문장은 이번 조사에서는 1차 자료로 확정하지 못했습니다.  

의사들의 반발 문제에 대한 판단

Sid 본인 발표에는 분명히 환자와 의사의 인센티브가 다르다, 의사는 liability를 줄이려 하고 환자는 survivability를 극대화하려 한다, 그리고 병렬치료 제안에 대해 종양내과에서 **“이 조합은 무작위 대조시험으로 검증되지 않았다”**는 식의 pushback이 온다고 말한 대목이 있습니다. 다만 이것을 곧바로 “의사들의 에고 문제” 일반론으로 확대하는 것은 이번 검색 결과만으로는 과합니다. 공개 자료가 뒷받침하는 것은 제도·책임·관행 차원의 마찰이지, 모든 의사의 동기를 “에고”로 규정하는 수준은 아닙니다.  

한 줄 평

따라서 이 사례를 한 문장으로 요약하면 이렇습니다. **“AI가 암을 고쳤다”가 아니라, “매우 큰 자본·네트워크·실험 인프라 위에서, ChatGPT 계열 AI가 탐색·해석·의사결정 속도를 극적으로 끌어올린 환자주도 정밀의료 사례”**입니다. 오가노이드, 글로벌 치료 접근, 맞춤 치료 개발은 돈과 사람과 실험실이 필요했고, AI는 그 복잡한 선택지를 사람이 소화 가능한 속도로 압축해 준 쪽에 가깝습니다.  

? 참조 출처 (Verified Sources)

• ?+ Sid Cancer Journey (Sid Sijbrandij 공개 슬라이드).  

• ?+ Sid Sijbrandij’s Osteosarcoma Data.  

• ?+ Treatment Timeline - Sid Sijbrandij’s Osteosarcoma Data.  

• ?+ OpenAI Forum 이벤트 소개 페이지.  

• ?+ OpenAI Forum 이벤트 tran / replay.  

• ?+ OpenAI 공식 deep research 소개/도움말.  

• ?+ FDA Form 3926 guidance / Expanded Access 자료.  

• ?+ Changelog 인터뷰 tran (Metacast 재게시본).  

• ⚠+ Elliot Hershberg, “Going Founder Mode On Cancer”.  

• ⚠+ Ruxandra Bio, “The Bureaucracy Blocking the Chance at a Cure”.  

• ?+ Sid Sijbrandij Substack post / search snippet.  

일단 개인도 이정도는 가능하다는 걸 입증한 사례인듯?

비용 문제는 비용대로 해결해야겠지만

일단 AI가 가속은 확실하게 시켜줬다는 거고

[익명(kist1212)]

바이브힐링

[익명(western0224)]

어디서 어떤 검사와 처지를 할지 구성하고 RNA 결과를 분석해서 다음 할 일들을 알려준거네. 호주에서 애견 암 치료해서 70% 가량 제거한거와 비슷한 방식, 이제 돈만 받쳐주면 살수도 있는 루트가 새로 하나 생긴거네. 의료체계 개혁이 시급하다.