바이오인

인공지능을 활용한 바이오 신약개발 동향

◈ 목차

1. 서론

2. 본론

 2.1. 바이오 의약 분야에 사용되는 인공지능 모델

   2.1.1. 최신 인공지능 기술 딥러닝

   2.1.2. 딥러닝 모델에 사용되는 데이터베이스

   2.1.3. 딥러닝 모델 적용을 위한 데이터 처리

 2.2. 바이오 의약 분야에서의 인공지능 기술 활용

 2.3. 인공지능 기반 신약개발 현황

   2.3.1. Insilico Medicine

   2.3.2. Schrodinger

   2.3.3. 디어젠

   2.3.4. DR.NOAH BIOTECH

   2.3.5. 신테카바이오

   2.3.6. NEC-Transgene

   2.3.7. CHUGAI 제약

3. 결론

4. 참고문헌

◈본문

요약문

컴퓨터 기술의 발달과 함께 딥러닝과 같은 최신 인공지능 모델이 등장하며 인공지능은 컴퓨터 공학, 로봇, 물리학, 화학, 생물학 등의 분야뿐만 아니라 신약개발에 대해 접목되어 활발히 연구가 이루어지고 있다. 최근 개발된 알파폴드가 높은 신뢰성을 기반으로 하여 단백질의 입체 구조를 제시하면서, 인공지능에 대한 바이오 신약개발에 대한 관심과 기대가 더욱 높아졌다. 본 원고에서는 현재 사용되는 최신 인공지능 기술인 딥러닝 모델에 대한 핵심 기술을 알기 쉽게 설명하고, 이를 이용한 화합물, 단백질 분석 및 신약개발 적용 사례를 제시하며 차세대 신약개발 분야에서 활용되고 있는 인공지능에 대해 고찰한다.

1. 서론

인공지능 (Artificial intelligence, AI)은 1956년 John McCarthy가 최초로 사용한 이래로 현재 4차 산업혁명과 함께 디지털 영역의 가장 큰 이슈로 부각되고 있다. 인공지능은 정보의 인식, 학습 및 추론 등의 지능을 구현하는 컴퓨터 시스템 또는 기계를 설계 및 구축하는 기술로 음성 인식, 작성된 언어의 이해 및 번역 그리고 데이터 분석을 포한 다양한 기능을 수행할 수 있다.

초창기의 인공지능은 인간의 논리적인 사고를 구현하는데 초점이 맞춰 개발되어 프로그래밍된 규칙 및 로직을 학습하는 것에 의해 작동되었다. 수학 문제를 풀거나 논리를 증명하고 체스 전략을 배웠으며, 1997년 IBM의 인공지능 컴퓨터 딥 블루는 세계 체스 챔피언을 상대로 우승하며 당시 인공지능의 우수성을 대중에게도 널리 알렸다. 하지만 이후 괄목할 만한 성과는 내기 어려웠다고 할 수 있어 학자들은 당시에 구사되었던 인공지능이 인간의 모든 인지 과정을 구현하는데 한계점이 존재한다고 생각하였다 [1]. 연구자들은 기존에 주목하였던 행동을 수행하는 논리와 로직보다는 인간의 신경망을 기반으로 한 데이터 학습과 인지에 초점을 맞추기 시작하였으며 머신 러닝과 인공신경망에 대한 연구가 보다 활발히 수행되었다. 또한 반도체와 컴퓨터 기술의 발전으로 인한 더욱 빠른 컴퓨터 및 대량의 데이터를 저장할 수 있는 플랫폼이 등장하였고, 이를 기반으로 한 빅데이터 그리고 인공신경망을 바탕으로 한 딥러닝 기술이 개발되며 인공지능이 급격하게 발전하였다. 이를 통해 인공지능은 인간의 지적 능력을 모방하는 것뿐 아니라 특정 분야의 고성능 데이터 처리 기술로 자리매김하게 되었으며 인간의 분석 한계를 보완할 수 있는 혁신적 기술로 자리매김하였다 [2].

...................(계속)

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