차세대 Agentic AI Co-Scientist:
바이오 연구의 전 주기 구현
차세대 Agentic AI Co-Scientist는 Google Co-Scientist, Sakana AI Scientist, LabOS: The AI-XR Co-Scientist의 통합 시스템입니다. 바이오 연구의 전 주기를 지원하는 최첨단 구현체로, AML 약물 재창출 사례를 통해 2025~2026년 기준 가장 앞선 연구 형태를 제시합니다.
전체 아키텍처
아키텍처는 Dry-lab의 자율 AI 에이전트와 Wet-lab의 인간 및 로봇 협업으로 구성됩니다. 특히 LabOS XR 글라스와 VLM(Vision Language Model) 기반의 실시간 피드백으로 두 환경이 유기적으로 연결된 구조를 가집니다.
단계별 실행 흐름 (AML 사례 기준)
가설 생성 (Dry-lab, 5~30분 소요)
연구자 자연어 입력으로 시작. Generation, Reflection, Ranking Agent가 Google Scholar, PubChem, DepMap, TCGA 등 실시간 검색 엔진 활용. 500~2000개 후보 생성 후 Elo 토너먼트 및 Proximity clustering으로 Top 10 선정. Binimetinib, KIRA6, Reparixin 등 후보의 즉각적인 도출.
In-silico 검증 (Dry-lab, 10~60분 소요)
In-silico Validator Agent의 자동 실행 단계. AlphaFold3, 분자 도킹(AutoDock Vina), PBPK 시뮬레이션, ADMET 예측, scRNA-seq 경로 분석, CEACAM6 타겟의 생존 분석(TCGA 데이터) 포함. 신뢰도 점수 출력 후 Evolution Agent로 자동 재설계 이관.
실험 설계 및 프로토콜 생성 (5~15분 소요)
Experiment Designer Agent의 NIH 스타일 프로토콜 자동 작성. MTS, apoptosis, 용량 반응 곡선 등 포함. Opentrons 및 LabOS 로봇 호환 JSON 형식으로 출력. LabOS XR 글라스 앱으로 즉시 업로드되어 홀로그래픽 가이드 수신.
In-vitro 실행 (Wet-lab, 1~3일 소요)
LabOS-VLM의 실시간 egocentric 비디오 분석을 통한 실험 가이드 제공 (배양 시간 안내, 무균 위반 감지 등). 모든 동작, 시약 로트 번호, 이미지 캡처 등 자동 문서화. MOLM-13, KG-1 등에서 Binimetinib IC50 7 nM 등 검증 데이터 실시간 업로드.
데이터 분석 및 반복 (즉시)
Analyst Agent의 원시 데이터(OD 값, FCS 파일) 자동 업로드 및 통계, 히트맵 생성. Reflection Agent의 피드백(독성 판단 및 농도 조정 필요)을 기반으로 Evolution Agent가 다음 반복 프로토콜 생성.
In-vivo 검증 (1~4주 소요)
In-vivo Agent의 이종 이식 마우스 모델 프로토콜 자동 생성. LabOS 동물실 XR 글라스를 통한 주사, 체중, 종양 부피 측정 가이드 제공. 결과 데이터의 Analyst Agent 피드백을 통한 최종 효능 확인.
논문 생성 및 제출 준비 (1~2일 소요)
Writer Agent(Sakana AI Scientist 스타일)의 LaTeX 논문 초안 완성. 서론부터 토론, 그림 자동 생성. LabOS 자동 기록 로그를 통한 100% 재현성 보장. Meta-review Agent의 내부 동료 평가 시뮬레이션 후 학술지(Nature/Science 등) 투고 준비.
실제 성능 (2025년 기준)
AML 사례 검증
Google Co-Scientist 단독 in-vitro 성공. LabOS 추가 시 in-vivo까지 2주 이내 완료 가능.
간 섬유화 사례
Organoid 실험을 통해 AI 제안 약물 5종 모두 유의미한 효과(p < 0.01) 확인.
미래 연구의 비전
"연구자가 아이디어 제시 후 2~4주 내 완성된 논문 초안을 수령하는 시대의 도래. LabOS XR 글라스 착용을 통한 AI의 진정한 실험 동반자 역할 수행."