바이오인

  디지털 기술(인터넷, AI 등)이 기억력과 학습에 어떤 영향을 미치고 있는가? BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 25-27        ◇ 인터넷과 디지털 기술이 인간의 기억력을 저하할 수 있다는 우려가 제기되면서 특히 AI의 발전이 기존 기술과 어떻게 다른 영향을 미칠지에 대한 논의가 활발. AI 기술이 발전하면서 기존 검색 엔진과는 다른 방식으로 인간의 기억을 형성하고 왜곡할 가능성이 있으며, 이에 관한 지속적인 연구와 윤리적 논의가 필요 ▸주요 출처 : Nature News, Are the Internet and AI affecting our memory? What the science says, 2025.2.5    ◆︎ 인터넷과 디지털 기술이 인간의 기억력을 저하할 수 있다는 우려가 제기 ○ 검색 엔진, GPS, AI와 같은 기술이 사람들의 학습과 기억에 어떤 영향을 미치는지 연구가 진행 - 특히 AI 발전이 기존 기술과 어떻게 다른 영향을 미칠지에

AI 기반 De novo 단백질 설계를 통한 항독소 치료제 개발에 관한 연구 BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 25-17          ◇ 뱀독 중독(Snakebite envenoming)은 WHO가 지정한 최우선 해결 대상의 열대성 질병으로, 기존 치료제는 동물(말이나 양) 면역을 통해 생산되기 때문에 비용이 많이 들고, 냉장 보관이 필요해서 뱀독 중독이 많이 발생하는 저개발 국가에 보급이 어려웠던 상황. 2024년 노벨화학상을 수상한 데이비드 베이커(David Baker) 연구팀을 중심으로 AI 기반 de novo 단백질 설계를 통해 더 안정적이고 저렴하며 효과적인 항독소 단백질 개발에 관한 연구 결과가 발표 ▸주요 출처 : Nature, De novo designed proteins neutralize lethal snake venom toxins, 2025.1.15   ◆︎ 뱀독 중독(Snakebite envenoming)은 세계보건기구(WHO)가 지정

    바이오신약 개발을 혁신할 AI 단백질 언어 모델 BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 25-11   ◇︎바이오신약은 효능뿐만 아니라 면역원성, 안정성, 생산성 등 다양한 특성을 동시에 최적화해야 하는데, AI는 이러한 다중 목표를 고려한 예측 및 설계에 있어 뛰어난 성과를 낼 것으로 기대. 최근 EVOLVEpro라는 단백질 진화 및 설계에 관한 새로운 언어 모델이 제안, 실험 데이터를 실시간으로 학습하고 최적화하는 이러한 AI 기반 설계 플랫폼은 in silico (컴퓨터 기반 설계)와 in vitro(연구실 실험)을 연결해 신약개발의 효율성을 극대화할 것으로 예상 ▸주요 출처 : Science, Rapid in silico directed evolution by a protein language model with EVOLVEpro, 2024.11.21 ◆︎  기존의 단백질 진화 및 설계*는 한정된 범위에 해당하거나 한꺼번에 여러 곳을 최적화하는 데에는 비

    2024 인공지능을 활용한 신약재창출 연구동향 [KRIBB 워킹그룹]   ◈ 목차 1.개요 2.주요 동향 및 이슈 3.결론 및 시사점     ◈본문 1. 개요 ◼︎ 신약개발과정에서 인공지능의 활용  ◦︎ 효과적인 신약개발 과정은 표적 식별(target identification), 선도 화합물 탐색 및 최적화(lead compound discovery and optimization), 전임상 시험(preclinical trials), 임상 시험(clinical trials) 단계를 거침. 기존 개발 과정은 많은 시간과 자원이 소모되며, 단일 분자를 개념화해서 허가받기까지 평균 12년, 26억 달러가 듦. 기존에는 신약을 발굴하기 위해 수만 가지 소분자 화합물 합성하고, 타겟 단백질과의 상호작용을 실험적으로 확인해야 했음   출처 : [1] [그림 1] 전통적인 신약개발 과정에 대한 모식도 ◦︎ 인공지능의 등장은 신약개발에 혁신적인 변화를 가져오고 있음. 기존의 신약개발 체계를

    AI 가상 실험실(AI virtual lab)에서 개발한 나노바디 BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 25-2     ◇︎AI 가상 실험실(AI virtual lab)은 인간과 AI가 협력하여 연구를 수행하는 새로운 패러다임을 제시하는데, 최근 인간 과학자와 AI 에이전트(AI PI, AI critic, AI specialists)가 협력하여 다단계 과학 연구를 수행하는 시스템을 구성. 이를 통해 SARS-CoV-2에 대한 고효율 나노바디를 설계하였고, 이 나노바디는 기존의 변이체 뿐 아니라 새로운 변이체에도 적용할 수 있음을 실험적으로 입증 ▸주요 출처 : Nature news, Virtual lab powered by ‘AI scientists’ super-charges biomedical research, 2024.12.4.; bioRxriv, The Virtual Lab: AI Agents Design New SARS-CoV-2 Nanobodies

AI 신약개발, 무엇이 가능하고 무엇이 한계인가? BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 24-78   ◇︎AI 기술의 빠른 발전과 함께 신약개발의 패러다임이 실험에서 빅데이터 기반의 분석·예측·설계 중심으로 빠르게 변화. 이러한 상황에서 “AI가 개발한 약물이 과연 효과적일까?”라는 질문을 제기하며 지난 10년간 AI가 발굴한 약물의 효과를 분석한 리뷰 논문을 BCG(보스턴컨설팅그룹)에서 발표 ▸주요 출처 : Drug Discovery Today, How successful are AI discovered drugs in clinical trials?, 2024.6 ◆︎ AI 기술의 빠른 발전과 함께 신약개발의 패러다임이 실험에서 빅데이터 기반의 분석·예측·설계 중심으로 빠르게 변화 ○ 빅테크기업(구글, NVIDA)이 AI 신약개발에 투자를 확대하고 있으며 글로벌 제약사도 AI 신약 및 IT 기업과 협력하며 AI를 본격적으로 도입하기 시작 ※ 2024년 노벨 화학상

 바이오 신약(Biologics) 인공지능과 구조 기반 신약개발: 기회와 도전 과제   박한범 / 한국과학기술연구원 선임연구원 ◈ 목차 1.배경: 컴퓨터를 이용한 구조기반 신약개발 2.연구 동향: 인공지능의 접목을 통한 도약 3.향후 과제 4.맺음말: 인공지능 신약개발 연구 동향 ◈본문 1. 배경: 컴퓨터를 이용한 구조 기반 신약개발 가. 구조 기반 신약개발의 의미와 중요성   ① 의미와 중요성: 원리를 이용한 신약 개발 약물은 어떻게 우리 몸에서 작용할까? 현대 생물학이 정립되면서 우리가 알게 된 사실에 따르면, 다수의 질병은 단백질의 기능 저하 또는 과다·과소 발현으로 발생한다. 우리가 알고 있는 약물들 중 대다수는 바로 해당 질병을 일으키는 표적 단백질과 결합하여 그 기능을 조절한다. 약물의 작동방식은 크게 두 가지로, 하나는 표적 단백질의 기능을 억제하는 것이고, 다른 하나는 증진하는 것으로, 단백질의 어느 위치에 약물이 붙는지에 따라 앞서 말한 방식이 대개 달라진다. 그렇지

    End-to-End 생성형 AI가 설계한 약물의 임상 2상 결과가 곧 발표될 예정 BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 24-49 ◇ 최근 다수의 AI 설계 후보물질이 임상에 진입하면서 AI 신약개발의 효용성 검증이 본격화. 최소 7개 후보물질이 임상 2상에 진입한 가운데 리커전(Recursion)의 후보물질 2개에 관한 임상 2상 결과가 연내 발표될 것으로 예상. 한편, 타겟 발굴에서 후보물질 도출, 임상시험 성공률 예측까지 End-to-End로 진화하는 생성형 AI와 클라우드 기반의 SaaS 플랫폼이 AI 신약개발 산업의 발전을 가속화할 전망 ▸주요 출처 : Nature Medicine, Inside the nascent industry of AI-designed drugs, 2023.6, Nature Biotechnology, A small-molecule TNIK inhibitor targets fibrosis in preclinical and cli