Google DeepMind Co-Scientist를 이용한 간 섬유증 약물 재활용

Google DeepMind의 Co-Scientist AI는 간 섬유증 치료를 위한 재활용 약물을 식별하는 능력을 입증했으며, 통제된 실험실 테스트베드에서 인간 선택보다 뛰어난 성과를 보였습니다. 이 능력은 연구자들이 방대한 생물 의학 문헌에서 숨겨진 연결 고리를 찾아 간 흉터를 늦추거나, 멈추거나, 되돌릴 수 있는 약물을 발견하도록 돕습니다.

AI 기반 간 섬유증 약물 발견

간 섬유증은 흉터 형성 과정으로, 간경변으로 진행될 수 있으며 매년 140만 명 이상의 사망에 기여합니다. 이를 극복하기 위해 스탠포드 대학교 의과대학의 Gary Peltz 교수는 Co-Scientist를 활용해 기존 의학 문헌을 스캔하고 재활용 후보 약물을 제안했습니다.

Advanced Science에 발표된 연구에서, 연구팀은 AI가 선택한 약물과 인간 전문가가 선택한 약물의 효능을 비교했습니다:

• Human Selection: Peltz 교수는 간 섬유증 문헌에 자주 등장하는 것을 기준으로 두 후보 약물을 식별했습니다. 두 약물 모두 실험실 테스트에서 섬유증에 대한 효과를 보이지 않았습니다.
• AI Selection: Co-Scientist는 세 후보 약물을 제안했습니다. 그 중 두 약물은 섬유증을 성공적으로 차단하고 간 세포 재생을 촉진했습니다.

AI가 선택한 약물 중 하나는 몇 편의 과학 논문에서만 간 섬유증과 연관된 것으로 보고되어, 시스템이 과학 문헌이라는 "건초 더미"에서 "바늘"을 찾아내는 능력을 보여줍니다.

Vorinostat의 기술적 영향

AI가 제안한 약물 중 암 치료제 vorinostat가 눈에 띄는 후보로 부각되었습니다. 살아있는 인간 간 세포를 이용한 실험 테스트에서, vorinostat는 일반적으로 간 흉터를 유발하는 손상 반응의 91%를 차단했습니다.

유전자 활동 조절로의 전환

발견 과정은 AI가 잠재적 치료법을 식별하는 방식이 전통적인 방법과 근본적으로 다름을 보여주었습니다. 많은 전통적 접근법이 단일 섬유증 경로를 목표로 하는 반면, Co-Scientist는 전체 유전자 활동을 재구성하는 약물을 제안했습니다.

Peltz 교수는 단일 경로를 목표로 하는 것이 아니라 유전자 활동을 조절하는 이러한 유형의 약물이 유망한 차세대 항섬유증 약물을 대표한다고 제안합니다.

Co-Scientist는 마치 모든 생물 의학 과학에 대한 정보를 읽은 협업자와 같으며, 현재 우리가 놓치고 있는 연결 고리를 찾아내는 추론 능력을 가지고 있습니다. — Gary Peltz 교수, 스탠포드 대학교 의과대학