[일반] 생각해보니 게놈프로젝트는 완료됐는데 의학혁신왜 안옴?

[익명(acute8010)]

이미 저건 gpt4나오기전에 된거 아니였나

왜 신약 안쏟아짐?

[익명(116.40)]

게놈 프로젝트가 대단한건 맞는데.. 만능은 아녀.. 그냥 인간 게놈이 몇개 있고 어디에 위치해있고 맵을 만든거지 유전자들이 어떤 역할을 하는지 같은 복잡한 메커니즘들은 밝혀 낸게 아님..

[익명(evolve5853)]

단백질이 까도까도 양배추마냥 미스터리가 계속나오는 미친놈이라 - dc App

[ㅇㅇ 1(59.29)]

단백질만 봐도, 단백질들의 아미노산 염기서열은 거의 다 알고 있음. 인간 어디에 존재하는 무슨 단백질 : ACCTGCAT 어쩌구 저쩌구 그리고 보통 혼자만 존재하지 않고, 뭉치기도 함. 그것조차도 다 분리해서 염기서열 조사해놓음. 문제는, 얘네는 입체구조라서 염기서열만 알아서는 무슨 모양이 될 지 모름. 단백질 하나의 구조를 파악하는 게 몇달짜리 프로젝트였다고 함. 그리고, 이걸 해낸 게, 알파폴드 시리즈임. 수백만개의 인류가 구축해놓은 단백질 구조 데이터를 가지고, 수억개의 단백질을 높은 확률로(정말 맞는지는 확인이 힘듬. ph나 다른 단백질, 효소의 유무에 따라 모양이 바뀌기도 하고) 예측하는데는 성공함. 문제는, 또 그 다음이 있다는 거. 예를들면, RNA도 맞춰야함. 얘네도 염기서열은 알고 있음.

[ㅇㅇ 1(59.29)]

근데, RNA의 문제는, 얘네는 데이터 자체가 적음. AI는 기존에 구축된 데이터로 패턴을 잘 파악해서 예측해내는거라서, 구축된 데이터 자체가 적으면 성능이 떨어짐. (내 전공은 아니라 추측이지만)지금 생명공학들은 기존에 연구원분들께서 열심히 한땀한땀 데이터를 구축하면서 조금씩 땅을 넓혀가고 있었음. 이 말은, 데이터가 적다는 말. 데이터가 적으면, 아직은 AI로 제 성능이 안 나옴.(강화학습은 좀 다른 이야기긴 하겠지만) 그래서, openAI의 AGI 단계에서 4단계. 혁신가가 중요함. 이때부터 인류가 전에 구축하지 못 했던 데이터들을 구축할 수 있는 단계임. 아예 새로운 아키텍쳐가 뭐 새로운 발견하고, 막 AGI가 되고 이러면 모르겠지만, 일단 현재 타임라인을 볼 땐, 에이전트가 보편화 되고

[ㅇㅇ 1(59.29)]

@ㅇㅇ1(59.29) 4,5년은 지나서 혁신가 단계에 진입하면, 생명공학의 특이점도 올 거라고 생각함. 물론, 생명공학만 오지 않겠지. 사실상 모든 연구분야에서 특이점임.

[ㅇㅇ 2(221.154)]

생명공학 바이오 회사 - 제약회사 - 의료계 - FDA 돈이 안되면 중단, 투자 못받으면 중단