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[IT뉴스]1200편 논문 1분만에 분석하고, 최적 동물실험 제안···AI동료로 R&D 흐름 바꾼다
온카뱅크관리자
조회:
9
2026-03-19 05:37:28
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">생명연, 퀀텀AI바이오 가상실험실 구축<br>40개 전문 에이전트로 논문 검색부터 가설까지 뚝딱</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="6j1kSisAOw"> <p contents-hash="fcd6c02fd85f2c22639f0f4838f7066b74ddb9e207024542e5bee5c26ea712e4" dmcf-pid="PAtEvnOcrD" dmcf-ptype="general"> [이데일리 강민구 기자] “BRCA 단백질의 작동 구조를 분석해줘”</p> <p contents-hash="8ad0266dc605feb23baded6e88f8ee13e850efb7b55b856d053162aab1c07779" dmcf-pid="QcFDTLIkwE" dmcf-ptype="general">지난 2일 한국생명공학연구원 퀀텀AI바이오 가상실험실 연구진이 연구용 AI 에이전트에 “BRCA 단백질의 작동 구조를 분석해줘”라고 입력하자, 시스템은 관련 논문과 데이터베이스를 탐색해 핵심 정보를 요약하고 단백질 시퀀스 분석, 가설 수립, 가설 검증을 위한 실험 설계까지 제안했다. 필요한 시약과 장비, 단계별 절차도 함께 제시했다.</p> <p contents-hash="5bb21d288e561c3e75deb17e189d63b51149c7dbbe65f646288b504db8e1952a" dmcf-pid="xtd0VYqFwk" dmcf-ptype="general">약 1200편에 이르는 문헌을 검토해 결론을 도출하는 데 걸린 시간은 1~2분에 불과했다. 특히 대규모언어모델(LLM)을 기반으로 분자생물학, 유전체, 노화, 면역 등 8개 생명과학 분야에서 약 40개의 전문 에이전트가 팀처럼 협업하는 구조가 눈길을 끌었다. 연구진은 여기에 메타버스 기술까지 접목해 분자 구조를 3차원으로 시각화하는 시스템도 개발하고 있다.</p> <p contents-hash="28102cf92d9f4b1147695aa53755dcf7980d8ee7191904ec0dae23313016d08a" dmcf-pid="yoHNIRDgmc" dmcf-ptype="general">또 다른 프로그램인 ‘동물실험 에이전트’도 주목된다. 연구진이 “당뇨병에 적합한 동물 모델을 알려달라”고 입력하자, 돼지·마우스·영장류 분야 전문 에이전트들이 문헌과 프로토콜을 바탕으로 각각 의견을 제시했고, 최종 통합 에이전트는 이를 종합해 불필요한 동물실험을 줄이는 방향의 추천안을 내놨다.</p> <p contents-hash="6ece2e9068447df81e9382ddfef39d6ba4d8dccebc5658a64f154c0f96a2ea4e" dmcf-pid="WgXjCewaEA" dmcf-ptype="general">한국생명공학연구원 김선규 박사는 “2035년 이후 강화될 수 있는 불필요한 동물실험 제한 흐름에 대비해 가상 동물실험 시스템을 미리 준비하는 의미도 있다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="591bb207e60978b98b1d6f0558cc13a63f2d6b832c8f7afa6601d2b97d13b42d" dmcf-pid="YaZAhdrNwj" dmcf-ptype="general">연구진은 메타버스 기반의 3차원 시각화 기술에도 공을 들이고 있다. 김 박사는 “가상현실(VR) 기기를 착용한 연구자가 분자 구조를 나노미터 수준까지 정밀하게 들여다보며, 실제 약물 효능이 발휘될 가능성까지 가늠할 수 있도록 하는 방향으로 개발 중”이라고 말했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1ce4ae9426e97de1a2d6329f495c28502c01cdffc95efe65fe4ad8e4fe949204" dmcf-pid="GN5clJmjDN" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="한국생명공학연구원에서 김선규 박사(왼쪽)와 권태호 박사(오른쪽)가 실험실에 대해 설명하고 있다.(사진=한국생명공학연구원)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/19/Edaily/20260319052903963mkkj.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="fDozP52uOs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/19/Edaily/20260319052903963mkkj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 한국생명공학연구원에서 김선규 박사(왼쪽)와 권태호 박사(오른쪽)가 실험실에 대해 설명하고 있다.(사진=한국생명공학연구원) </figcaption> </figure> <div contents-hash="9ed5d7b8df5068d0e8d4ddc06c09e77cfea614b58b62ff15961d85f842514869" dmcf-pid="Hj1kSisAOa" dmcf-ptype="general"> 정부가 인공지능(AI), 양자컴퓨팅, 첨단바이오(합성생물학)을 3대 ‘게임 체인저’ 기술로 육성하는 가운데 이 기술들을 묶어 신약개발을 위해 필요한 시간과 비용을 획기적으로 줄이려는 시도가 정부출연연구기관을 중심으로 본격화해 헬스케어와 신약개발에서 패러다임 변화를 이끌 수 있을지 주목된다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0c44fff5939d8eb0d81a2f51e3a94a6d2e75dc71e15283103546882276b06378" dmcf-pid="XAtEvnOcOg" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[이데일리 김일환 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/19/Edaily/20260319052905466xund.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="4tZAhdrNwm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/19/Edaily/20260319052905466xund.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [이데일리 김일환 기자] </figcaption> </figure> <div contents-hash="a767d72335f18bf38778b976fb3b7d56a6f07e8e84b837d9ad7d4fd06d0a3910" dmcf-pid="ZcFDTLIkso" dmcf-ptype="general"> <strong>AI·바이오에 양자 적용해 실사용 사례로</strong> </div> <p contents-hash="68e9da29573cffae19eae8936bfeb20ea4824db3a24a70019eb5bb2148ecf580" dmcf-pid="5k3wyoCEIL" dmcf-ptype="general">최근 AI 기술이 발전하면서 IBM, 구글 등 글로벌 빅테크는 제약사들과 파트너십을 맺고 혁신을 주도하고 있다. 기존 AI바이오는 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)를 이용해 10만개 데이터를 분석하는데 통상 적게는 3시간에서 길게는 7시간까지 걸린다. 여기에 양자기술까지 접목해 100만개 데이터를 분석하는데 3초에서 10분 내로 처리가 가능한 방향으로 연구가 진행중이다.</p> <p contents-hash="8311c0bd3418cab9657a00ae04b214aac4c627437e3cf330e427caa2337bca2b" dmcf-pid="1E0rWghDEn" dmcf-ptype="general">퀀텀AI바이오 가상실험실은 이러한 전 세계적인 흐름에 대응해 오는 2030년을 목표로 중앙대, 진온바이오텍과 협력해 AI 연구동료를 비롯해 동물실험 지원 도구 등 솔루션을 개발중이다. 물리·수학 중심의 순수 양자 그룹이 아니라, 유전체·단백질·신약 설계 경험을 갖춘 바이오 연구자가 양자 개념과 알고리즘(QAOA, VQE 등)을 접목해 실제 바이오 난제에 적용하는 ‘다리’ 역할을 하는 셈이다.</p> <p contents-hash="e0475ea248406434b4c36b0829b4d596f6d8eac7a4ae01c8ef97e9b86012dcac" dmcf-pid="tDpmYalwDi" dmcf-ptype="general">권태호 생명연 박사는 “AI와 합성생물학은 이미 세계 최고 수준에 근접했지만, 양자 기술은 아직 국내 역량이 상대적으로 낮은 편”이라며 “비양자 분야 연구자가 양자 알고리즘을 이해하고 자신이 다루던 바이오 문제에 올려 쓰도록 도와 실증 원천기술을 확보하고, 이와 관련된 연구 인력을 양성하는 것이 실증 연구의 중요한 축”이라고 설명했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ec2f998d8234df83096e791ff27a296d1103350755fb01c900fde8756255d2d0" dmcf-pid="FwUsGNSrrJ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="퀀텀AI바이오 가상실험실은 연구자의 연구활동을 돕기 위한 방법을 개발중이다.(사진=한국생명공학연구원)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/19/Edaily/20260319052906711nnkj.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="8KJpfGB3Or" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/19/Edaily/20260319052906711nnkj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 퀀텀AI바이오 가상실험실은 연구자의 연구활동을 돕기 위한 방법을 개발중이다.(사진=한국생명공학연구원) </figcaption> </figure> <div contents-hash="eda5671bef88705b88f235eea76650b5f6694384ded9b952617a735c9aba4d52" dmcf-pid="3j1kSisAId" dmcf-ptype="general"> <strong>유망한 구조 찾고, 안전성 검증</strong> </div> <p contents-hash="1c0cfc6ee1afc9bb1d963ca0614f671ac71fe683784a2c6680663bf31aafde62" dmcf-pid="0AtEvnOcEe" dmcf-ptype="general">연구실의 특색은 기존 AI 단백질 구조 예측 결과를 그대로 쓰지 않고, 양자 알고리즘으로 다시 발전시켜 구조 최적화 실험을 한다는 점이다. QAOA는 여러 단백질 접힘·결합 후보 중에서 에너지나 결합 친화도가 좋은 상태들을 여러 개 찾아주는 ‘다중 후보 탐색기’ 역할을 한다. 이후 VQE는 그 후보들 중 실제 분자 수준에서 가장 안정적이거나 결합력이 높은 구조를 찾아가는 ‘정밀 최적화기’로 기능한다. 알파폴드가 통계·딥러닝 기반 패턴 인식에 의존한다면, 양자 알고리즘은 수소 결합 거리, 전자 구름 효과 같은 양자역학적 상호작용을 직접 모사해 구조를 정밀하게 검사해 정확성을 높인다는 장점이 있다.</p> <p contents-hash="ac0753eebab8259be5c94080654ffc49a63e745848542caca8c0f80e161a9394" dmcf-pid="pcFDTLIkrR" dmcf-ptype="general">아직 국가적으로 양자컴이 아직 개발 단계에 있고, 외부에 개방되지 않았다는 점에서 연구팀은 현재 양자 하드웨어 대신 CPU 기반 양자 에뮬레이터로 연구를 하고 있다. 향후 양자컴 개발과 공개에 따라 양자컴도 확대해 적용할 계획이다.</p> <p contents-hash="3830fd8a6c0729ed7ff32e69f17add6212c4c2e973b17ba6e6a9793e838ab9ee" dmcf-pid="Uk3wyoCEOM" dmcf-ptype="general">권 박사는 “2만5000여개 유전자를 포함한 수백 명 환자 데이터에 대해 양자 변분회로(VQC)를 적용한 결과, 생존 예측에서 정확도 0.99 수준을 얻는 등 에뮬레이션(시뮬레이션) 단계에서 의미 있는 지표를 얻어 가능성이 충분하다”며 “향후 국산 양자컴퓨터와의 연동이 가능해지면, 이 알고리즘을 적용해 실제 하드웨어에서 검증을 가속화할 계획”이라고 전했다.</p> <p contents-hash="85164a4bdf2cdc19c4caf9be94d1347c11f47fb027130f68faf32ed0f2fc8bbc" dmcf-pid="uE0rWghDOx" dmcf-ptype="general">강민구 (science1@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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