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AI models need more data about biology, and OpenAI is paying to create it

파산한 바이오테크의 데이터, 의료 AI의 ‘보물창고’ 될까

오픈AI 재단이 파산한 바이오테크 기업의 신약 개발 데이터를 확보해 AI 학습에 활용하는 프로젝트를 지원한다.
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파산한 바이오테크(생명공학) 기업들이 남긴 연구 데이터를 인공지능(AI) 학습에 활용하자는 아이디어가 주목받고 있습니다. 오픈AI 재단은 이 아이디어에 50만 달러(약 7억 원)를 지원하기로 했으며, 비영리단체 원데이수너가 프로젝트를 진행합니다. 기업이 망하면 신약 개발 과정에서 쌓은 귀중한 자료들이 사라지는데, 이를 AI에 가르치면 새로운 약이 시장에 나오는 시간을 줄일 수 있다는 것입니다. 오픈AI 재단은 암 백신 데이터 수집 등 다른 의료 AI 프로젝트에도 대규모 자금을 지원하고 있으며, 올해 말까지 총 10억 달러를 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다.

왜 중요한가요?

신약 하나를 개발하는 데 수천억 원과 10년 이상의 시간이 걸리는데, AI가 과거 실패하거나 파산한 기업의 데이터까지 학습하면 약 개발 과정을 크게 단축시켜 환자들이 더 빨리 새로운 치료제를 만날 수 있게 되기 때문에 중요합니다.

주요 용어 설명
국제공통기술문서 (Common Technical Document, CTD)

새로운 약을 만들어서 정부에 ‘이 약을 팔아도 됩니다’라고 허가를 요청할 때 제출하는 표준화된 서류 묶음입니다. 약의 성분, 안전성 시험 결과, 사람에게 실험한 결과 등 그 약에 대한 거의 모든 정보가 담겨 있어 일종의 약의 ‘이력서’와 같습니다.

연방파산법 11조 (Chapter 11 Bankruptcy)

미국에서 기업이 빚을 감당하기 어려울 때 법원의 보호 아래 회사를 정리하거나 다시 살릴 수 있도록 하는 법률 절차입니다. 이 과정에서 기업이 보유한 데이터, 특허 등의 자산이 경매에 나올 수 있어 다른 기업이나 단체가 이를 구매할 기회가 생깁니다.

임상 개발 단계 (Clinical Development)

신약 후보 물질을 실제 사람에게 시험하여 안전한지, 효과가 있는지를 확인하는 과정입니다. 마치 새 자동차를 출시하기 전 수만 킬로미터를 시험 주행하는 것처럼, 약도 수천 명의 환자를 대상으로 단계별 검증을 거쳐야 하며 전체 신약 개발 비용과 시간의 약 70%가 여기에 소요됩니다.

오픈AI 재단 (OpenAI Foundation)

챗GPT를 만든 오픈AI의 비영리 모기업으로, 오픈AI 지분의 26%를 보유하고 있습니다. AI 기술이 돈벌이뿐 아니라 인류 전체에 도움이 되도록 공익 프로젝트에 자금을 지원하는 역할을 하며, 일종의 AI 분야 대형 자선 재단이라고 볼 수 있습니다.

데이터세트 (Dataset)

AI를 학습시키기 위해 체계적으로 모아 놓은 정보 묶음입니다. 학생이 시험공부를 하려면 교과서와 문제집이 필요하듯, AI도 똑똑해지려면 양질의 데이터세트가 필요합니다. 의료 분야에서는 환자 시험 결과, 약물 반응 데이터 등이 이에 해당합니다.

⚡ Claude AI가 독자를 위해 자동 생성한 요약입니다. 원문을 함께 읽어보세요.

지난해 임상시험 분야를 전문으로 하는 정책 분석가 룩산드라 테슬로(Ruxandra Teslo)는 의료 AI의 성능을 획기적으로 높일 한 가지 아이디어를 내놨다. 파산한 바이오테크 기업이 남긴 데이터를 AI 학습에 활용하자는 것이다.

테슬로는 “파산 절차에서 이들 기업의 자산을 입찰로 확보하면 규제 당국에 제출한 상세 자료부터 제조 전략, 안전성 데이터까지 통상 영업비밀로 취급되는 귀중한 정보를 손에 넣을 수 있다”고 말했다. 그녀는 “바이오테크의 ‘잃어버린 아카이브(lost archive)’와도 같은 이 자료들을 AI 학습에 활용하면 복잡하고 불투명한 의약품 승인 절차를 헤쳐 나가는 데 도움을 주는 강력한 AI 도구를 개발할 수 있다”는 덧붙였다.

지난 9월 15일 오픈AI의 비영리 모기업인 오픈AI 재단(OpenAI Foundation)이 이 아이디어에 자금을 지원하기로 했다. 재단이 새롭게 추진하는 ‘건강을 위한 공공 데이터(Public Data for Health)’ 프로젝트의 일환이다. 고품질 과학 데이터세트 구축에 자금을 지원해 AI가 의학 분야에서 획기적인 성과를 낼 수 있는 기반을 마련하는 것이 목표다.

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