AI 및 자동화 기술을 활용한 신약개발에서의 성과를 한 가지 사례로 말씀해 주세요.

AI·자동화를 신약개발에 직접 적용한 경험은 없지만, 수업에서 AlphaFold2가 단백질 구조 예측에서 기존 실험 결과와 유사한 정확도를 냈다는 사례를 접했습니다. 구조 예측 자동화가 타깃 결합 부위를 빠르게 시각화하는 결로 연결되면서 hit 탐색 비용을 낮춘다는 흐름을 이해하고 있습니다.

가상 스크리닝과 연결하면 실험 전 후보물질을 줄이는 데 효과적이라는 것도 배웠습니다. 직접 경험이 없어 AI가 생성하는 결과물의 신뢰 수준을 어떻게 검증하는지는 현장에서 익혀야 할 부분이라고 솔직히 인정합니다. 모델의 예측이 실험 결과와 어긋날 때 어느 쪽을 우선하는지는 도메인 지식이 있어야 판단할 수 있다는 걸 느꼈습니다.

AI 도구가 결정하는 게 아니라 판단의 근거를 빠르게 보완하는 결이라는 관점이 중요하다고 봅니다. 예측 결과를 그대로 쓰지 않고 실험으로 검증하는 결이 신뢰할 수 있는 데이터를 만드는 방법이라는 것도 알고 있습니다.