82세의 혈액암 환자인 ‘폴’은 항암 치료를 여섯 차례나 받았지만, 병의 진행이 빨라 암을 완전히 제거하지 못했다. 그에게는 선택의 여지가 없는 듯했다. 길고 고된 항암치료를 받을 때마다 주치의들이 여러 항암제 가운데서 효과가 있을 만한 약물을 찾아 시도했음에도 폴에게는 흔히 사용되는 항암제가 통하지 않았다.

폴은 오스트리아에 살고 있었다. 주치의들은 그를 빈 의과대학교(Medical University of Vienna)에서 진행하는 임상시험에 등록했다. 어차피 손해 볼 것 없는 결정이었다. 빈 의과대학에서는 엑사이언티아(Exscientia)라는 영국 회사에서 새롭게 개발한 약물 선정 기술(matchmaking technology)을 시험하고 있었다. 약물 선정이란 사람들 사이에 존재하는 미묘한 생물학적 차이를 고려하여 각각의 환자에게 필요한 정확한 약물을 연결해주는 기술이다.

연구진은 폴(임상시험 상 신원이 가려져 연구자들은 그의 실명을 알 수 없었다)에게서 소량의 조직 표본을 채취하였다. 그들은 정상세포와 암세포가 모두 들어있는 표본을 100개 이상 나누어 여러 가지 약물 혼합물에 노출시켰다. 그런 다음 로봇 자동화와 컴퓨터 비전(세포 내 작은 변화를 식별하도록 훈련된 머신러닝 모델)을 사용해 경과를 관찰했다.

사실상 연구진은 의사들이 해왔던 작업을 하고 있었다. 어떤 약물이 효과가 있을지 종류별로 시도해 보는 일이었다. 그들은 환자들에게 항암제를 투여하고 반응을 평가하기 위해 수개월을 기다리는 대신 시험관 안에서 수십 가지 치료법을 동시에 평가하였다.