개요
Sakana AI Scientist, Coscientist, LabOS 등 최신 로봇 자동화 기술을 통합하여 가설 생성부터 논문 작성까지 연구 전주기 완전 폐쇄 루프(Closed-loop) 구현을 목표로 합니다. AI는 이제 단순한 보조 도구가 아닌 자율 연구팀으로 진화하며, 인간 연구자는 최종 의사결정 및 윤리 검토, 고도의 해석에 집중하게 됩니다.
01. 정의
Full-Cycle Agentic AI Co-Scientist는 Gemini 2.0 이상의 대규모 언어 모델 기반 멀티에이전트와 로봇 실험 플랫폼의 결합입니다.
핵심 구조
Generation, Reflection, In-silico Validator, Experiment Executor 등 핵심 에이전트 간의 협업 체계.
통합 단계
In-silico(시뮬레이션), In-vitro(세포), In-vivo(동물 모델) 단계를 매끄럽게 연결.
필요성
현재의 시스템은 강력한 가설을 제안하지만, 실제 실행과 논문 작성에는 여전히 인간의 개입이 필수적입니다. 바이오 연구의 병목 현상을 해결하기 위해 10년의 연구 과정을 단 2일 만에 재현할 수 있는 속도 혁명이 필요합니다.
Methods 구현 방식
1. 가설 생성 및 반영 (Generation + Reflection)
수백 개 후보 생성 후 Elo 토너먼트를 통한 최적 가설(Top 5) 선정.
2. In-silico 검증 에이전트
AlphaFold, molecular docking 등을 통한 가설 즉시 시뮬레이션 및 IC50 추정.
3. 실험 설계 및 실행 에이전트
Self-Driving Lab과 연동하여 로봇 호환 형식(Opentrons)의 프로토콜 자동 실행.
주요 응용 사례
AML 약물 재창출
Google 2025 확장 사례. In-vitro 검증을 넘어 In-vivo xenograft mouse 모델까지 전 과정을 자동화하여 논문을 완성.
간 섬유증 타겟 발굴
Human hepatic organoid 자동 실험 및 In-vivo 적용을 통해 Nature/Science급 논문 초안 생성 (p<0.01).
PubMed Reference →AMR 메커니즘 재발 발견
In-silico만으로 cf-PICI 유전자 전달 메커니즘을 발견. 기존 2일 소요되던 재발견을 완전 검증 및 출판 단계로 확장.
미래 연구 방향
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1
완전 자율 폐쇄 루프
인간 개입 1% 미만 달성 목표
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2
In-vivo 자동화
Organ-on-chip 및 윤리 AI 심사 통합
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3
다기관 분산 협업
글로벌 클라우드 로봇 랩 연결
AI Research OS
Google Co-Scientist, Sakana, LabOS를 결합한 오픈소스 플랫폼 배포 계획.
결론
"아이디어 하나로 2주 후 논문 초안 수령" 시대가 개막되었습니다. 차세대 시스템은 바이오 연구의 패러다임을 전환하는 완벽한 AI-driven 발견 엔진이 될 것입니다.