급성 골수성 백혈병(AML) 치료를 위한 약물 재창출


약물 개발은 시간과 비용이 많이 드는 분야로, 신약을 새 질환에 적용할 때마다 복잡한 과정이 거의 처음부터 반복된다. 약물 재창출은 이미 사용 중인 약물을 다른 적응증에 활용하는 접근법이지만, 이를 효율적으로 찾는 데에는 여전히 폭넓은 전문 지식이 요구된다.


AI 공동 과학자를 통해 약물 재창출 후보를 예측하고, 여러 협력 기관과 함께 계산생물학적 분석, 임상의 의견, 시험관(in vitro) 실험으로 그 타당성을 검증했다.


그 결과, AI 공동 과학자가 제안한 신규 약물 재창출 후보들이 급성 골수성 백혈병 세포주 여러 곳에서 임상적으로 유효한 농도로 종양 생존율을 억제한다는 사실이 확인되었다.



간 섬유화 치료 타깃 발굴 진전


치료 타깃 발굴은 약물 재창출보다 난이도가 높고, 가설 선정 및 우선순위 결정 과정이 복잡해 비효율적인 경우가 많다. AI를 활용해 타깃 발굴을 지원하면, 인비트로(in vitro)와 인비보(in vivo) 실험에 투입되는 시간과 노력을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.


AI 공동 과학자가 간 섬유화를 주제로, 새로운 치료 타깃 발굴 가설을 제안·순위화하고, 이에 따른 실험 프로토콜을 마련하도록 했을 때, 실제로 인간 간세포에서 유래한 오가노이드(3D 배양 조직) 모델에서 항섬유화 효능이 있는 특정 후생유전학적 타깃을 제시했다. 이러한 결과는 스탠퍼드대학교(Stanford University) 연구진이 주도하는 후속 보고서에서 자세히 다룰 예정이다.



항미생물제 내성 기전 설명


마지막으로, 항미생물제 내성(AMR)이 확산하는 분자적 메커니즘과 관련해 박테리아의 유전자 전달(접합, 형질도입, 형질전환) 과정을 설명하는 복잡한 문제에 대해 AI 공동 과학자를 활용했다. 여기에는 진화적 압력과 생태학적 측면까지 고려해야 해석이 가능하다.


이번 검증에서 전문가들은 이미 자체 실험으로 새 사실을 발견했으나 아직 공개하지 않은 주제, 즉 capsid를 형성하는 파지 유도 염색체 섬(cf-PICI(cf-PICI))이 어떻게 여러 박테리아 종에서 관찰되는지, 그 메커니즘을 탐색하라고 AI 공동 과학자에게 지시했다. AI 공동 과학자는 cf-PICI가 다양한 파지 꼬리(phage tail)와 상호작용해 숙주 범위를 확장한다는 가설을 독립적으로 제시했으며, 이는 앞서 플레밍 이니셔티브(Fleming Initiative)와 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London) 연구진이 실험적으로 입증한 바와 동일한 결과였다(관련 공동 시점 논문(1, 2) 참고). 이 사례는 공개된 방대한 문헌 정보를 폭넓게 활용하는 AI 공동 과학자가 과학자들의 오랜 연구 성과를 빠르게 재발견하고 새로운 통찰을 제공할 수 있음을 보여준다.

ㅇㅇ 바뀜
이제 시작임.

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