생명 AI 과학자 'Biomni' 개발…노화 극복 가능할까 [지금은 과학]

[아이뉴스24 정종오 기자] 여러 연구 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 범용 생명-의학 인공지능(AI) 에이전트가 개발됐다.

미국 스탠퍼드대 등 연구팀은 생명과학과 의학 문헌을 분석해 작업 플로우를 생성하는 AI 에이전트인 ‘Biomni’를 개발해 10일 ‘사이언스(논문명: Autonomous biomedical research with an artificial intelligence agent)’에 발표했다. Biomni는 유전학과 유전체학, 면역학, 약리학, 의학 등 분야의 작업 플로우를 자동화한다.

Biomni는 생명을 뜻하는 Bio(바이오)와 ‘모든 것, 전방위’를 뜻하는 Omni(옴니)의 결합어이다.

Biomni는 대규모 언어 모델로 계획 엔진 역할도 같이 한다. 이용자 요청을 해석하고 해당 요청을 충족하기 위한 여러 단계의 하위 작업을 준비할 수 있다.

알파폴드-2, ThermoMPNN, 생성 모델 등 다양한 도구를 직접 활용해 분자 설계, 데이터 분석, 실험 프로토콜 생성을 지원한다. 사전 설정된 템플릿 없이도 워크플로우를 구성하고 실행할 수 있다.

여러 작업에서 인간과 비교해 성능을 평가한 결과 Biomni는 전문가 수준의 정확도를 일관되게 유지하면서도 훨씬 적은 시간이 걸리는 것으로 나타났다. 연구팀은 웨어러블 센서 데이터 분석부터 실험실 연구원을 지원하는 실험 프로토콜 설계에 이르기까지 5가지 사례 연구를 통해 Biomni가 활약할 수 있음을 확인했다.

연구팀은 “연구자들이 창의적 가설 생성, 실험 혁신과 학제 간 협업에 노력을 집중할 수 있도록 지원할 수 있다”고 설명했다. 다만 심층적 생물학 통찰이 필요한 작업이나 임상적 추론이 필요한 작업에서는 한계가 있었다. 즉 Biomni가 연구자를 대체하는 AI가 아니라 연구자의 생산성을 크게 높여주는 연구 보조 플랫폼으로 이해하는 것이 적절하다는 거다.

생명공학 AI의 궁극점은 ‘항노화·극노화·역노화’

임수종 한국전자통신연구원(ETRI) 언어지능연구실장은 “이번 연구는 ‘AI 과학자(AI Scientist)’ 흐름을 대표하는 사례”라며 “기존 연구들이 특정 분석이나 분야에 특화된 AI 에이전트였다면 Biomni는 다양한 생명·의학 연구를 시행할 수 있는 범용 연구 에이전트를 지향했다는 점에서 의미가 있다”고 평가했다.

연구자의 반복적이고 시간이 오래 걸리는 작업을 자동화해 연구 생산성을 높일 가능성을 보여줬다고 강조했다.

임 실장은 “다만 이는 기존에 검증된 분석 절차와 다양한 도구를 효과적으로 연결한 결과에 가깝다”며 “아직 새로운 과학적 발견이나 창의적 가설 생성 능력이 충분히 입증됐다고 보기는 어렵고 논문에서도 임상적 판단이나 깊은 생물학적 추론이 필요한 영역에서는 한계를 인정하고 있다”고 설명했다.

평가 과제의 범위와 프롬프트 설계가 실제 연구 환경을 얼마나 대표하는지, 다양한 연구실에서도 같은 성능이 재현되는지는 추가 검증이 필요하다고 지적했다.

우리나라에 시사하는 바가 적지 않다고 임 실장은 진단했다. 임 실장은 “AI 과학자의 경쟁력은 거대모델 자체보다 연구데이터, 전문 소프트웨어, 실험장비, 데이터베이스를 효과적으로 연결하는 연구 인프라에서 결정될 가능성이 크다”며 “국내도 독자파운데이션모델을 통한 범용 LLM 개발뿐 아니라 분야별 연구 도구 생태계 구축, 데이터 표준화, 신뢰성 검증 체계 마련에 더욱 투자할 필요가 있다”고 주문했다.

박종화 울산과학기술원(UNIST) 바이오메디컬공학과 교수는 “ Biomni(Bio+Omni) AI 플랫폼은 한마디로 생명·의학 연구의 모두를 자동화해야한다는 뜻인데 아직은 ‘전문가 수준’은 아니”라며 “생명공학 AI(BioAI)의 궁극 분야는 ‘'인간 수명’을 얼마나 늘렸는가가 될 것”이라고 전망했다.

박 교수는 “(이번 논문)저자 가운데 마이클 스나이더와 교신저자인 유리 라스코비치도 노화 연구에 관여해 왔다”며 “무병 장수 행복 사회를 달성하기 위해서는 AI에게 한국형 ‘초정밀 노화 연관 다양한 분자 수준의 데이터’를 제공해줘야 한다”고 주문했다.