바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 이주연 기자

[바이오AI심포지엄] AI는 ‘기존 데이터’ 이용한 조합(connecting dot)에 강점..타깃선정 등 원리규명은 어려움, 물질최적화·임상설계 등에 효과..“데이터 공유·접근성↑ 관건”

“인공지능(AI)이 잘할 수 있는 분야는 현재로서는 분명히 나뉘어져 있으며, 아직 부족한 부분이 있다. 신약개발은 굉장히 긴 시간이 소요되고 또 성공하기가 어려운데, AI가 시간을 단축시킬 수 있는 것은 확실하지만 아직 성공률을 높이는 부분에서는 한계가 있다.”

윤태영 오스코텍(Oscotec) 대표는 지난달 31일 서울대 글로벌공학교육센터에서 개최된 ‘바이오 AI 심포지엄’에서 이같이 말했다. 한국과학AI포럼이 주최하고 서울대 바이오인공지능연구단, KAIST Intelligent Chemistry Lab, 갤럭스(Galux), 인터베스트(Intervest)가 공동으로 주관한 이번 행사는 “바이오 AI–현실 격차, 어디에 존재하며 어떻게 메울 것인가”를 주제로 마련됐다.

과학기술의 발전과정은 먼저 핵심적인 요소를 찾아내는 해체주의(deconstructive)를 통해 분석을 진행하고, 이후 환원주의(reconstructive)를 통해 재구성하는 과정을 거치며 결과를 도출해왔다. 다만 AI의 경우 원리를 찾는 데는 약하며 단지 원리를 찾아낼 필요없이 데이터를 통한 경향성을 기반으로 결과를 내는 것이라고 설명했다.

윤 대표는 “AI는 기존에 우리가 확보한 데이터를 잘 조합해서, 이를 기반으로 새로운 약을 만들어내는 등의 결과를 도출하는 데에 장점이 있다”며 “어떤 타깃이 어떤 질병을 유발하는지에 대한 상관관계를 찾는 데에는 어려움이 있을 것”이라고 말했다.... <계속>