급성 백혈병·간 섬유화·항생제 내성까지, 구글 AI Co-Scientist가 찾아낸 바이오 연구 아이디어 최근 구글 딥마인드의 AI 연구 발표를 보면 특히나 과학 연구 자체를 AI로 가속하려는 흐름이 굉장히 빠르게 이어지고 있습니다. 이번에 공개된 ‘Co-Scientist’는 그 흐름이 이제 단순 분석 도구를 넘어 AI 연구 파트너 단계로 진입하고 있음을 보여주는 대표적인 contents.premium.naver.com 구글 AI Co-Scientist 구글의 Co-Scientist는 단순히 논문을 읽고 요약하는 AI가 아니라, 실제 연구자처럼 새로운 연구 아이디어를 만들고 검토하는 AI 연구 파트너입니다. 중요한 점은 AI가 과학자를 대체하는 것이 아니라 과학자의 연구 능력을 확장하는 것을 목표로 한다는 것입니다. 연구자는 연구 목표와 조건을 제시하고, AI는 그 안에서 수많은 가능성을 탐색하며 새로운 가설을 제안합니다. 멀티 AI 에이전트 시스템 기존 LLM은 질문을 받으면 한

LG AI 연구원의 암 치료 모델 엑사원 패스 (EXAONE Path) with 토모큐브 & 10x Genomics LG AI 연구원의 AI 기반 암 연구는 단순히 병리 이미지를 분석하는 수준을 넘어서, 암을 더 빠르고 정밀하게 이해하고 치료 전략까지 연결하는 것을 목표로 하고 있습니다. 2026년 4월 AACR에서 LG AI연구원과 밴더빌트대학교 메디컬센터(VUMC)는 공동연구를 contents.premium.naver.com LG AI 연구원: 엑사원 패스(EXAONE Path) 모델 기존 병원에서는 암 조직을 현미경으로 찍은 병리 이미지와 유전자 검사를 서로 따로 진행하는 경우가 많았습니다. 그런데 LG AI연구원의 엑사원 패스는 병리 이미지 한 장만 입력해도 그 안에서 어떤 유전자가 활성화되어 있는지를 AI가 예측하도록 만든 모델입니다. 예를 들어 종양 주변에 면역세포가 얼마나 모여 있는지, 암세포 구조가 어떤 형태인지, 조직이 얼마나 공격적으로 변했는지 등을 이미지에서 먼저

AI 신약 개발 기업 Profluent: AI가 만든 새로운 크리스퍼(CRISPR)의 등장 최근 AI 신약개발 분야에서 가장 주목받는 뉴스 중 하나는 미국의 AI 신약 개발 스타트업 프로플루언트(Profluent)가 일라이 릴리(Eli Lilly and Company)와 체결한 대형 협력 계약입니다. 이번 계약을 통해 Profluent는 초기 계약금과 연구개 contents.premium.naver.com AI 신약 개발 기업 Profluent 프로플루언트(Profluent)는 AI를 이용해 새로운 단백질과 유전자 편집 도구를 직접 설계하는 미국 바이오 기업입니다. 기존 바이오 기업들이 자연에서 발견된 단백질을 가져와 조금 수정하는 방식이었다면, Profluent는 아예 처음부터 새로운 단백질을 만들어내려는 접근을 하고 있습니다. 특히 최근 일라이 릴리(Eli Lilly)와 최대 22억 5천만 달러 규모의 대형 계약을 체결하면서 업계에서 큰 주목을 받았습니다. 기존 크리스퍼(CRIS

OpenAI 샘 알트먼 CNN 인터뷰: Retro Biosciences에 투자한 이유 & AI 바이오 산업 최근 OpenAI의 샘 알트먼이 CNN과 진행한 인터뷰가 AI와 바이오 업계에서 큰 화제가 되고 있습니다. 인터뷰에서 샘 알트먼은 앞으로 ‘2035년쯤이면 AI가 대부분의 질병 치료 방식을 크게 바꿔놓을 수 있다’고 전망했는데요. 특히 그는 AI가 단순히 의료 상담을 contents.premium.naver.com AI 기반 질병 치료 샘 알트먼은 이번 인터뷰에서 앞으로 2035년쯤이면 AI가 대부분의 질병 치료 방식을 크게 바꿔놓을 수 있다고 말했습니다. 단순히 사람이 인터넷에서 건강 정보를 검색하는 수준이 아니라, AI가 실제로 새로운 치료법과 단백질을 설계하고 인간이 아직 발견하지 못한 생물학적 패턴까지 찾아낼 수 있다는 의미입니다. 그는 특히 AI가 인간이 처리하기 어려운 엄청난 양의 생물학 데이터를 동시에 분석할 수 있다는 점을 강조했습니다. 예를 들어 단백질 구조,

세포 치료를 반도체 공정처럼: 엔비디아의 AI 바이오 디지털 트윈 & 시뮬레이션 플랫폼 최근 엔비디아의 바이오 산업 전략을 보면 AI로 신약 후보를 찾는 수준을 넘어서, 실제 실험과 생산까지 자동화하려는 방향으로 빠르게 확장되고 있습니다. 그동안 엔비디아는 BioNeMo 같은 플랫폼을 통해 단백질 구조나 DNA를 분석하고 새로운 약물 후보를 설계하는 데 contents.premium.naver.com 엔비디아의 바이오 자동화 공장 구축 지금까지 엔비디아는 주로 AI로 단백질 구조를 분석하거나 새로운 신약 후보를 설계하는 데 집중해 왔습니다. 그런데 실제 바이오 산업에서는 AI가 아무리 좋은 후보 물질을 찾아도 결국 사람이 실험실에서 직접 세포를 배양하고 테스트해야 했습니다. 이 과정은 시간이 오래 걸리고 비용도 매우 높으며, 작은 실수 하나만 있어도 전체 실험이 실패할 수 있는 구조였습니다. 그래서 엔비디아는 이제 AI 모델만 만드는 것이 아니라 실험과 생산 자체를 자동화하려고 하고

네이처(Nature) 논문을 통해 다시 보는 토모큐브 홀로토모그래피(HT)의 기술력 지난 포스팅에서 토모큐브의 핵심 기술인 홀로토모그래피(Holotomography) 대해 살펴봤는데요. 중요한 부분은 이 기술이 기존 방식 대비 어느 수준이고, 또 실제 연구 현장에서 얼마나 널리 쓰이며 인정받고 있는지인데, 현재 기준으로 토모큐브 장비는 MIT, 하버드 contents.premium.naver.com 현재 병원에서 가장 많이 사용하는 조직 검사 방식은 H&E 염색(Hematoxylin & Eosin staining)입니다. 조직을 아주 얇게, 보통 4 μm 정도 두께로 잘라서 색을 입힌 뒤 현미경으로 보는 방식입니다. 문제는 실제 인체 조직은 혈관, 신경, 암세포 등이 입체적으로 연결된 3차원 구조인데, 기존 방식은 이를 얇은 단면 하나로만 본다는 점입니다. 그래서 암 조직이 실제로 어떻게 퍼져 있는지, 구조가 공간적으로 어떻게 연결되는지를 완전히 이해하기 어렵습니다. 토모큐브의 홀로

구글 I/O 행사: 의사와 함께 병을 진단하는 에이전트 AI co-clinician 어제 열린 Google I/O 행사에서는 새로운 Gemini 기능이나 검색 AI 같은 소비자 서비스뿐 아니라, 과학과 바이오 분야에서의 AI 활용 전략도 상당히 큰 주목을 받았습니다. 특히 데미스 하사비스는 이번 행사에서 AI를 단순 생산성 도구를 넘어 실제 과학 발견 contents.premium.naver.com 의료 AI의 진화 방향 구글은 단순 챗봇 의료 AI를 넘어, 실제 의사처럼 환자를 관찰하고 대화하는 AI를 만들고 있습니다. 기존 의료 AI는 보통 환자가 입력한 텍스트를 읽고 답변하는 수준이었는데, 이번 AI co-clinician은 환자의 얼굴 표정, 목소리 변화, 움직임, 호흡 상태 같은 시각·청각 정보를 동시에 이해하는 멀티모달(multimodal) 방식으로 발전했습니다. 즉 AI가 단순히 글만 읽는 것이 아니라 실제 화상 진료처럼 환자를 직접 보면서 판단하려는 방향으로 가고 있는

일라이 릴리 인터뷰: AI 신약 개발 플랫폼 TuneLab & 생물학 데이터 부족 문제 AI 바이오 산업은 구글, OpenAI, 앤트로픽, 엔비디아와 같은 빅테크 그룹, 그리고 Absci, 제너레이트 바이오메디슨, 리커전, Profluent 같은 스타트업들이 주로 이끌어왔는데요. 최근에는 기존 레거시 제약사들 또한 점차 이 분야에 뛰어드는 모습을 보이고 contents.premium.naver.com 일라이 릴리의 AI 바이오 시장 진출 최근 AI 바이오 산업은 구글, OpenAI, 엔비디아 같은 빅테크 또는 AI 바이오 스타트업들이 주도해왔는데, 이제는 기존 대형 제약사들도 본격적으로 뛰어들기 시작했습니다. 그중에서도 가장 적극적인 곳 중 하나가 바로 세계 최대 제약사인 일라이 릴리(Eli Lilly)입니다. 릴리는 올해 초 엔비디아와 함께 최대 10억 달러 규모의 AI 공동 연구소 구축 계획까지 발표했는데, 단순히 GPU만 사는 수준이 아니라 AI 기반 생물학 연구 시스템 자체를

엔비디아가 투자한 AI 신약 개발 기업 제너레이트 바이오메디슨(Generate Biomedicines) (feat. Absci & 프로티나) 최근 미국 증시에 또 하나의 AI 신약 개발 기업이 새롭게 등장했습니다. 바로 나스닥에 GENB라는 티커로 상장된 제너레이트 바이오메디슨(Generate Biomedicines)입니다. 제너레이트는 머신러닝, 생물공학, 의학을 결합해 단백질 기반 치료제를 설계하는 임상 contents.premium.naver.com 제너레이트 바이오메디슨이 주목받는 이유 제너레이트 바이오메디슨은 단순히 기존 약물을 분석하는 수준이 아니라, AI를 이용해 아예 새로운 단백질 치료제를 직접 설계하려는 기업입니다. 기존 바이오 산업은 자연에서 발견된 항체나 단백질을 수정하는 경우가 많았는데, 제너레이트는 AI가 새로운 구조를 먼저 만들어내고 이를 실제 실험으로 검증하는 방식에 가깝습니다. 최근 엔비디아가 약 83만3000주 규모, 당시 기준 약 1500만~2000만

AI 바이오 패권 경쟁: 앤트로픽의 신약 개발 사업 가능성 & Coefficient Bio 인수 현재 앤트로픽은 코딩 에이전트를 통해 디지털 산업 전체를 뒤흔들고 있는데요. 여기에 더해 최근에는 AI가 생물학 및 바이오 연구를 보조하는 수준을 넘어서 실제 연구 전체를 연결하고 운영하는 방향으로 발전시키고 있다는 점에서 주목받고 있습니다. 특히 지난해 말 출시한 A contents.premium.naver.com 앤트로픽의 AI 바이오 시장 진출 현재 AI 산업에서는 단순히 챗봇을 잘 만드는 것을 넘어서, 실제 돈이 되는 거대한 산업 자체를 AI로 바꾸려는 움직임이 커지고 있습니다. 그중에서도 신약 개발은 성공하면 수조 원 규모의 매출이 나올 수 있기 때문에, AI가 연구 속도와 성공 확률을 조금만 높여도 경제적 가치가 매우 커질 수 있는 분야입니다. 그래서 최근 앤트로픽도 코딩 AI를 넘어 바이오 연구 자동화에 본격적으로 뛰어들고 있습니다. Claude for Life Science

구글 데미스 하사비스 인터뷰: 아이오소픽 랩스 21억 달러 펀딩 & 엔드투엔드 AI 바이오 시스템 데미스 하사비스가 이끄는 구글의 AI 신약 개발 자회사 ‘아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)’가 최근 약 21억 달러 규모의 대형 투자 유치에 성공했는데요. 특히 이번 투자를 리드한 Thrive Capital은 과거 OpenAI 초기 투자로도 유명한 곳입니다 contents.premium.naver.com 아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs) 21억 달러 펀딩 구글의 AI 신약 개발 자회사인 아이소모픽 랩스는 최근 약 21억 달러 규모의 대형 투자를 유치했는데, 업계에서는 이를 단순한 바이오 스타트업 투자 이상으로 보고 있습니다. 특히 초기 OpenAI에 투자했던 Thrive Capital이 이번 투자에도 참여했다는 점 때문에, AI 산업이 이제 텍스트 생성이나 챗봇을 넘어 본격적으로 생물학과 신약 개발 영역으로 확장되기 시작했다는 신호로 해석되고 있습니다. 알파폴드

10x Genomics 2026년 1분기 어닝 콜: AI 바이오 시대의 핵심 데이터 인프라 & 가상 세포 프로젝트 10x Genomics는 단일세포 분석(single-cell analysis)과 공간 생물학(spatial biology) 기술을 기반으로, 세포 하나하나의 유전자 발현과 그 세포가 조직 내 어디에 위치하는지를 동시에 이해할 수 있도록 돕는 플랫폼 기업입니다. 기본적인 contents.premium.naver.com 10x Genomics는 어떤 회사인가 10x Genomics는 단순히 유전자만 읽는 기업이 아니라, 세포와 조직 전체를 데이터화하는 플랫폼 기업에 가깝습니다. 핵심 기술은 단일세포 분석(single-cell analysis)과 공간 생물학(spatial biology)인데, 단순히 어떤 유전자가 존재하는지를 보는 것이 아니라 그 유전자가 조직 안 어느 위치에서 어떤 세포와 함께 작동하는지까지 동시에 분석합니다. 즉 기존 유전체 분석이 “무슨 유전자가 있나”

깅코 바이오웍스 2026년 1분기 어닝 콜: AI 바이오 시대, 자동화 실험실 올인 전략 2026년 1분기 실적 발표 이후 깅코 바이오웍스(Ginkgo Bioworks)의 주가가 다시 한 번 크게 흔들리고 있는데요. 표면적으로 보면 매출이 시장 기대치를 크게 하회했기 때문인데, 조금 더 들여다보면 단순한 실적 미스라기보다는 깅코가 지금 어떤 상태에 놓여 있 contents.premium.naver.com 생존 기로에 서있는 깅코 바이오웍스 현재 깅코 바이오웍스는 단순한 실적 부진이라기보다는, 회사 전체를 완전히 다른 방향으로 바꾸는 전환 과정에 들어가 있는 상태라고 볼 수 있습니다. 실제로 2026년 1분기 매출은 1,900만 달러로 전년 대비 49% 감소했고, 순손실도 7,600만 달러를 기록했습니다. 기존 저수익 사업과 프로젝트를 정리하면서 매출 기반 자체가 줄어들고 있기 때문입니다. 다만 연구개발비와 운영비를 크게 줄이면서 현금 소모는 감소하고 있으며, 현재 약 3억 7,300

OpenAI의 생명과학 보고서: AI는 어떻게 신약 개발을 가속시키는가 최근 OpenAI는 단순한 범용 AI를 넘어 ‘생물학과 신약 개발’ 영역에 상당히 집중하는 모습을 보이고 있는데요. 특히 단백질 구조 예측, 유전자 편집, 임상 데이터 해석처럼 원래 서로 다른 분야에 속해 있던 영역들을 하나의 AI로 연결하려는 시도를 진행중에 있습니다 contents.premium.naver.com 신약 개발의 생산성 저하와 이룸의 법칙(Eroom's Law) 지난 100년 동안 의학은 큰 발전을 이루었지만 신약을 하나 개발하는 데 드는 비용은 9년마다 두 배씩 늘어나고 있습니다. 이를 반도체 성능이 비약적으로 발전한다는 무어의 법칙을 뒤집은 이룸의 법칙(Eroom's Law)이라고 부릅니다. 실제로 1950년대와 비교하면 신약 생산성은 약 80배나 줄어들었으며, 현재 신약 하나를 만드는 데는 약 26억 달러의 막대한 비용과 12년에서 15년이라는 긴 시간이 소요됩니다. 임상 1상에 진입한 후보

Absci 2026년 1분기 어닝 콜: 기존 파이프라인 드랍 & ABS-201 올인 전략 Absci(앱샤이)의 2026년 1분기 실적 발표 이후 주가가 시간외에서 급락하고 있는데요. 사실 이번 하락은 그 이전 한 달 동안의 주가 흐름과 기대감을 함께 봐야 이해가 됩니다. Absci는 최근 별다른 명확한 펀더멘털 변화 없이도 거의 두 배 가까이 상승했는데, contents.premium.naver.com 1. Absci 시간외 주가 하락의 이유 이번 어닝콜에서 가장 중요한 부분은 시장이 기대했던 임상 결과가 나오지 않았다는 점입니다. ABS-201은 아직 초기 임상 단계이기 때문에, 약이 실제로 얼마나 효과가 있는지 보여주는 데이터가 아니라, 몸에 안전한지와 약이 몸에서 어떻게 움직이는지 약동학(PK, pharmacokinetics) 정도만 확인된 상황입니다. 그런데 투자자들은 눈에 보이는 효과 데이터를 기대하고 있었기 때문에, 기대 대비 실망이 발생하면서 주가가 빠르게 하락한 것으로

리커전(Recursion) 2026년 1분기 어닝 콜: 신약 개발에서 가상 세포로의 사업 전환 과도기 어제 리커전 파마슈티컬스(Recursion Pharmaceuticals)가 2026년 1분기 실적을 발표했는데요. 이번 실적에서 먼저 눈에 들어오는 부분은 현금과 비용 구조입니다. 2026년 3월 31일 기준 현금 및 현금성 자산은 ‘6억 6,520만 달러’로, 202 contents.premium.naver.com 1. 재무 상황과 비용 구조 변화 리커전은 현재 약 6억 6,520만 달러의 현금을 보유하고 있으며, 추가 자금 조달 없이도 2028년 초까지 운영이 가능하다고 밝혔습니다. 매출은 650만 달러로 감소했는데, 이는 로슈와의 협업 프로젝트 일부가 이전 분기에 먼저 매출로 인식된 영향입니다. 중요한 점은 비용 구조가 크게 개선되었다는 것입니다. 연구개발비는 1억 2,960만 달러에서 8,790만 달러로 줄었고, 일반관리비도 5,470만 달러에서 3,460만 달러로 감소했습니

템퍼스(Tempus) AI 2026년 1분기 어닝 콜: 데이터 & AI 사업의 성장과 수익성 악화의 괴리 Tempus AI가 2026년 1분기 실적을 발표했는데요. 숫자만 보면 상당히 인상적인 성장 흐름을 보여주고 있음에도 불구하고 시간외 주가는 오히려 크게 하락하는 모습이 나타나고 있습니다. 이번 분기 매출은 3억 4,810만 달러로 전년 대비 36.1% 증가했는데, 특 contents.premium.naver.com 1. 전체 실적 구조: 매출은 빠르게 성장하지만 이익은 악화되는 상황 이번 분기 매출은 3억 4,810만 달러로 전년 대비 36.1% 증가했습니다. 특히 Diagnostics는 2억 6,110만 달러로 34.7% 성장했고, Data & Applications는 8,700만 달러로 40.5% 성장하며 더 빠른 속도를 보였습니다. 또한 MRD 검사 건수도 약 6,500건으로 약 500% 증가해 향후 반복적으로 발생하는 매출 구조로 이어질 가능성이 있습니다. 하지만 동시에

구글 알파게놈(AlphaGenome)이 생물학에 던지는 의미, 그리고 10x Genomics의 기회 최근 구글 딥마인드의 CEO이자 현재 샘 알트먼, 다리오 아모데이와 함께 AI 산업을 이끄는 탑 리더 중 한명인 데미스 하사비스가 방한하면서 한국 정부와 AI 협력을 본격화했다는 소식이 전해졌습니다. 이번 협력은 단순한 기술 교류를 넘어 AI를 활용한 과학 연구, 특히 contents.premium.naver.com 1. 알파게놈 (AlphaGenome) 알파게놈은 DNA 서열을 입력하면 그 DNA가 실제 세포 안에서 어떻게 작동하는지를 예측하는 인공지능 모델입니다. 기존에는 특정 DNA 변이가 어떤 영향을 주는지 확인하려면 RNA 발현, 크로마틴 접근성, 전사 인자 결합 같은 실험을 각각 따로 진행해야 했습니다. 그런데 알파게놈은 이러한 여러 실험 결과를 하나로 묶어서 한 번에 계산으로 예측해줍니다. 특히 약 100만 염기쌍 길이의 DNA를 한 번에 읽으면서도, 아주 작은 단위인 1

딥시크(DeepSeek)-V4 모델: AI 에이전트 시대를 겨냥한 초장문 처리 & 메모리 효율 혁신 최근 딥시크(DeepSeek)-V4 모델이 드디어 공개되었는데요. 처음에는 시장의 많은 관심이 성능 비교에 쏠렸지만, 사실 이 모델의 진짜 의미는 알고리즘 혁신을 통한 엄청난 비용 효율에 있습니다. 기존 LLM은 문장이 길어질수록 모든 단어 간의 관계를 계산해야 하 contents.premium.naver.com 1. 기존 LLM의 한계: 길어질수록 비용이 폭발하는 구조 기존 트랜스포머 모델은 입력 길이가 N일 때 모든 단어가 서로를 비교하는 구조라 연산량이 N^2으로 증가합니다. 그래서 문장이 길어질수록 계산 비용과 메모리 사용량이 급격히 커집니다. 이 때문에 긴 문서 분석, 여러 단계를 거치는 추론, 에이전트 작업처럼 긴 흐름을 계속 기억해야 하는 문제에서는 구조적으로 한계가 있었습니다. 2. DeepSeek-V4의 핵심 아이디어: 모든 정보를 다 보지 않는다 DeepSeek-V4

AI 신약 개발 기업 프로티나: 골관절염 치료제 PRT-101 전임상 데이터 공개 프로티나는 최근 들어 단순한 AI 신약 플랫폼 기업을 넘어, 실제 파이프라인을 빠르게 만들어내고 이를 글로벌 시장으로 확장하려는 단계에 진입하고 있습니다. 특히 단백질-단백질 상호작용을 기반으로 한 ‘SPID 플랫폼을 통해 현재 주당 1만개에서 최대 3만 8000개 수 contents.premium.naver.com 1. 프로티나의 현재 전략과 변화 프로티나는 기존에는 AI를 활용해 신약 후보를 찾아주는 플랫폼 기업에 가까웠지만, 지금은 실제 신약 파이프라인을 직접 만들어내는 단계로 넘어가고 있습니다. 핵심은 SPID 플랫폼인데, 이 기술은 단백질-단백질 상호작용을 분석하고 실험 데이터를 빠르게 쌓는 구조입니다. 이를 통해 주당 1만 개에서 최대 3만 8000개 수준의 실험 데이터를 생성할 수 있어, 후보 물질을 설계하고 검증하는 속도가 기존보다 훨씬 빨라졌습니다. 또한 약 470억 원 규모의 국가 연