1. 정의: 바이오 분야 Agentic AI Co-Scientist
바이오 분야 Agentic AI Co-Scientist는 LLM(Gemini 2.0) 기반 멀티에이전트 시스템입니다. 자연어 연구 목표를 기반으로 문헌 합성부터 가설 생성, 토론·비판, 순위화, 진화, 그리고 실험 프로토콜 자동 작성까지 완전한 폐쇄 루프를 자율적으로 수행합니다.
각 에이전트는 비동기 태스크 큐를 통해 협력하며, Elo 토너먼트와 Proximity 그래프를 통해 가설의 신규성과 타당성을 정제합니다.
2. 강력한 이유: 바이오 연구의 본질적 난제 해결
전통적인 바이오 연구는 방대한 문헌과 고비용 실험 데이터로 인해 가설 검증에 보통 5~10년이 소요됩니다. Co-Scientist는 generate-debate-evolve 루프를 통해 수십만 가지 후보를 자동 탐색합니다.
Key Achievement
"미발표 AMR 메커니즘을 단 2일 만에 재발견 (기존 방식 10년 소요)"
3. 접근 방식: Co-Scientist의 단계별 바이오 적용
Generation Agent (생성 에이전트)
자연어 목표 입력 후 웹 검색 및 DepMap 등 도구를 활용한 문헌 합성. AML 사례에서 Binimetinib 등 즉각적 후보 생성.
Reflection Agent (반영 에이전트)
가설의 가정 분해 및 5단계 검토 과정. KIRA6의 경로를 시뮬레이션하여 타당성 확인.
Ranking & Evolution
Elo 기반 토너먼트 평가 및 상위 가설의 약점 보완. Binimetinib과 FLT3 inhibitor 병용 제안 등.
Meta-review & Closed-Loop
NIH Specific Aims 형식의 연구 계획서 자동 작성 및 인간 연구자 피드백 반영.
4. 주요 응용 사례: 실제 검증 완료
AML (급성 골수성 백혈병) 약물 재창출 (Drug Repurposing)
78개 후보 생성 후 Top 5 선정. MOLM13, HL60 등 세포주에서 종양 억제 확인. 전문의들로부터 "고품질" 판정.
신약 개발은 막대한 비용과 오랜 시간이 소요되는 과정입니다. 이에 따라 기존 승인된 약물을 새로운 질병 치료에 활용하는 약물 재창출(Drug Repurposing) 이 중요한 연구 분야로 주목받고 있습니다. AI 공동연구자는 약물-질병 관계를 분석하고, 새로운 치료 가능성을 탐색하는 과정에서 활용되었습니다.
연구진은 AI 공동연구자에게 급성 골수성 백혈병(AML) 치료에 적합한 기존 약물을 탐색하도록 설정하였습니다. 시스템은 문헌 검색과 데이터 분석을 통해 기존에 AML 치료제로 사용되지 않았지만 유망한 후보군을 도출하였으며, 이를 토대로 임상 적용이 가능한 농도에서 암세포 억제 효과를 나타내는 후보 물질을 발견하였습니다.
AI 공동연구자가 제안한 여러 후보 중, Binimetinib, Pacritinib, KIRA6, Leflunomide 등의 약물이 특히 주목을 받았습니다. 이후 실험실(In vitro) 검증을 진행한 결과, 이들 약물이 특정 AML 세포주에서 종양 억제 효과를 보였으며, 기존 약물 대비 새로운 치료 가능성을 제시하였습니다.
이는 AI가 기존 연구와 연결되지 않은 약물-질병 관계를 찾아내어, 연구자들이 실험적 검증을 통해 새로운 치료법을 개발할 수 있도록 지원하는 역할을 수행할 수 있음을 의미합니다.
간 섬유증 신규 타겟 발견
인간 hepatic organoids 모델에서 fibroblast activity 20~40% 감소 확인 (Stanford 협력).
항생제 내성 메커니즘 재발견
Imperial College의 미공개 데이터와 일치하는 가설을 단 2일 만에 생성.
5. 미래 연구 방향
- • Full Closed-Loop: 로봇 실험 장비와 결합한 완전 자동화
- • Multimodal Bio Agent: AlphaFold, scRNA-seq 통합
- • Open Source Platform: 누구나 사용할 수 있는 LangGraph 기반 생태계
주요 출처
Google AI Co-Scientist 공식 발표 및 논문 (arXiv 2502.18864, 2025)
AML 상세 검증 및 NIH 평가
https://discuss.pytorch.kr/t/google-ai-ai-co-scientist-feat-gemini-2-0/6194