AI4S 새로운 패러다임, 생명과학 연구에 새로운 활력 불어넣다
새로운 방법과 도구가 생명 과학 분야의 새로운 장을 열었고, 오늘날 과학용 AI의 도래는 생명 과학 분야의 전례 없는 새로운 기회를 제공하고 있습니다.
인공 지능은 생물학적 메커니즘 연구, 질병 선별, 탐지 및 치료에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 인간 게놈 프로젝트가 완료됨에 따라 과학자들은 질병과 유전자의 관계에 대해 더 깊이 이해하게 되었습니다.
유전체학 분야에서 연구자들은 머신러닝 및 통계 모델을 통해 게놈 내 코드화된 단백질의 기능, 유전자 전단 이벤트 및 조절 네트워크와 같은 중요한 생물학적 과정을 성공적으로 예측하여 생물 과학 연구를 위한 방대한 데이터 자원을 제공했습니다.
AI4S (과학용 AI, 약칭 AI4S)의 새로운 패러다임에서 사전 학습된 모델은 전례 없는 능력을 보여주었지만, 구체적인 과학 데이터와 정보의 경우, 해당 분야의 기본 특성을 심층적으로 결합하고 생명과학의 단백질 서열, 핵산 서열 등 일반적인 자연어와는 다른 특수한 ‘언어’를 매개체로 사용하여 정보를 전달해야 합니다. 예를 들어, 생명 과학에서는 단백질 서열과 핵산 서열을 일반적인 자연어와는 다른 방식으로 정보를 전달합니다.
RNA 신약 설계와 관련하여 연구자들은 RNA 연구의 디지털 혁신을 달성하기 위해 RNA 공간을 효율적이고 종합적으로 탐색하고 기술할 수 있는 컴퓨팅 도구가 절실히 필요했습니다. DeepSense에서 개발한 Uni-RNA는 이러한 필요성에서 탄생했습니다. 한 과학 기술 기관의 고분자 연구 발 R&D 담당자에 따르면, Uni-RNA는 거의 모든 RNA 공간을 포괄하는 약 10억 개의 고품질 RNA 서열을 사용하여 대규모 사전 훈련을 수행했으며 RNA 서열의 잠재적 정보를 충분히 활용했습니다. 광범위한 다운스트림 작업에서 모델을 미세 조정함으로써 Uni-RNA는 RNA 구조 예측, mRNA 서열 특성 예측 및 RNA 기능 예측 등 3개 RNA 분야의 7가지 주요 작업에서 모두 선도적인 결과(SOTA)를 달성하여 향후 RNA 분야의 심층 연구에 무한한 가능성을 제공합니다.
AI 역량과 근본적인 생물학적 메커니즘을 결합한 새로운 패러다임인 ‘AI for Life Sciences’는 근복적인 혁신의 관점에서 산업에 새로운 활력을 불어넣고 있으며, 체계적인 발전은 산업에 더 많은 가능성을 가져올 것으로 기대됩니다.
새로운 항원을 찾는 것은 개별화된 암 면역 치료의 핵심이지만, 세포 표면에서 T세포와 결합하는 펩타이드 사슬을 정확하게 식별하여 ‘면역원성’을 검증하는 데 많은 비용과 시간이 소요되는 전통적인 실험 방식은 여전히 큰 난제로 남아 있습니다. 새로운 항원은 개체 간 특이성이 매우 높아 범용 단백질이나 펩타이드 데이터베이스에서 정확한 일치를 얻기 어렵기 때문에, 데이터베이스 참조가 없는 염기서열 분석 기술은 매우 높은 정확도를 요구하며 효율적인 새로운 항원을 검증하는 효율적인 방법이 절실히 요구되고 있습니다. 딥러닝 접근법을 도입하여 ‘새로운 항원 신생 시퀀싱’ 방법의 개발은 새로운 기회가 가져왔습니다. 인체의 중추 내성 시스템을 시뮬레이션하여 면역원성 예측에서 TCR이 없는 문제를 해결하고 딥러닝 기술을 사용하여 새로운 항원의 검출 정확도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
데이터 분석, 모델 구축 및 예측, 계산 도구 개발에 AI 기술을 사용하는 것은 모두 생명과학 분야에서 AI4S의 거대한 잠재력과 광범위한 응용 가능성을 보여줍니다.
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