AI 발전으로 생명공학 연구속도도 앞으로 가속될 가능성이 있나요?

Question

과학기술은 과거의 연구성과와 새로운 도구가 다음 연구를 돕기 때문에, 장기적으로 발전속도가 점점 빨라지는 경향이 있다는 말을 들었습니다. 특히 최근에는 AI가 논문 분석, 실험 설계, 단백질 구조 예측, 신약 후보 탐색과 데이터 해석을 돕고 있습니다.

궁금한 점은 다음과 같습니다.

과학기술 발전은 전체적으로 보았을 때 시간이 갈수록 가속되는 경향이 실제로 있는지, 아니면 분야별로 발전과 정체가 반복되는 것인지 궁금합니다. 또한 AI가 연구도구로 발전하면 앞으로 10~20년의 과학기술 발전속도가 지금보다 빨라질 가능성이 큰지도 알고 싶습니다.

단순한 미래 낙관론이 아니라 과학사, 기술발전 사례와 현재 연구환경을 기준으로 답변 부탁드립니다.

특히 이러한 가속 경향이 생명공학·재생의학·역노화 연구에도 적용될 가능성이 있는지도 궁금합니다.

Answer 1

안녕하세요. 네, AI는 앞으로 10~20년 동안 특히 생명공학 분야의 연구 속도를 상당히 높일 가능성이 있습니다. 연구는 이전 세대의 성과를 바탕으로 이루어지는데요, 현미경이 세포를 발견하게 했고, DNA 구조의 발견이 분자생물학을 열었으며, PCR 기술은 유전자 연구를 폭발적으로 증가시켰고, 인간게놈프로젝트는 이후의 유전체 의학을 가능하게 했습니다. 즉, 새로운 도구가 만들어지면 그 도구가 다시 새로운 발견을 낳는 누적 효과가 존재합니다. 생명공학에서도 비슷한 일이 반복되었는데요, 과거에는 사람의 유전체를 분석하는 데 수년과 수십억 달러가 필요했지만, 지금은 훨씬 빠르고 저렴하게 분석할 수 있습니다. 이렇게 축적된 데이터가 다시 AI 학습에 활용되고, AI는 새로운 단백질 구조를 예측하거나 약물 후보를 찾는 데 도움을 주면서 연구를 더욱 빠르게 만들고 있습니다.

최근 AI는 논문와 특허의 자동 분석, 단백질 구조 예측, 신약 후보 물질 탐색, 유전자 기능 예측, 실험 설계와 데이터 해석, 자동화된 로봇 실험실 운영 같은 측면에서 연구속도를 높이고 있으며, 이러한 기술은 연구자가 수개월 또는 수년 걸리던 작업을 며칠이나 몇 시간 안에 수행하도록 도와줄 수 있습니다. 다만 과학 발전에는 항상 병목현상이 존재하는데요, AI가 아무리 훌륭한 후보 약물을 찾아도 실제 세포실험, 동물실험, 임상시험은 시간이 필요합니다. 또한 생명체는 매우 복잡하기 때문에 컴퓨터 예측이 항상 맞는 것도 아닌데요, 안전성을 확인하는 과정은 앞으로도 쉽게 생략하기 어렵습니다. 감사합니다.

Answer 2

안녕하세요. 임형준 수의사입니다.

현재 과학사에서는 기술 발전이 장기적으로 빨라지는 경향이 있지만, 분야별로는 정체와 도약이 반복된다는 견해가 일반적입니다. AI는 논문 분석, 단백질 구조 예측, 신약 후보 발굴, 실험 설계를 크게 효율화 해 생명 공학, 재생의학, 노화 연구의 속도를 높일 가능성이 큽니다 .다만 임상시험과 규제, 검증 과정은 여전히 시간이 필요해 모두 분야가 같은 속도로 가속되지는 않을 것입니다.