대규모 생물학적 데이터를 학습하여 생명 현상을 예측하고 새로운 원리를 추론하여 생명과학 작업을 자동화하고 최적화하는 범용 인공지능 모델

새로운 생체 분자 설계와 신약 후보 발굴뿐만 아니라, 작물의 유전자 개선, 오염 물질의 생물학적 처리 최적화, 생체 기반 소재 개발 등 다양한 작업에서 높은 정확도와 효율성을 제공

향후 5년 : 모델구축 및 초기상용화: 신약개발 및 단백질 설계, 희귀질환, 암질환 데이터 활용, 자동화 기술 확산: 대규모 유전체 및 단백질 데이터 기반 모델 도입으로 인간 개입을 최소화하고 비전문가도 실험 설계와 데이터 분석이 가능

향후 10년 : 유전체, 단백체 등 데이터를 통합 처리하여 질병 예측과 치료 설계를 정밀화하고, 설계부터 검증까지 자율 운영해 약물 개발 주기를 단축, 환자 맞춤형 치료, 작물 생산성 향상 등 다양한 응용으로 확산

■ (대규모 데이터 학습 기술) 대규모 생물학적 데이터를 학습하여 복잡한 상호작용을 이해하고 예측. 유전체, 단백질, 임상 데이터 등 이질적 데이터를 통합 처리하여 동시에 학습 가능

■ (거대언어모델 기반 단백질 및 분자 설계 기술) 단백질 구조와 기능 예측, 단백질-분자 간 상호작용 분석으로 신약 개발 지원. 분자 구조 데이터를 학습하여 약물 결합 가능성을 예측하고 최적화

■ (자연어 처리 기반 데이터 해석) DNA, RNA, 단백질 데이터를 인간 언어처럼 학습해 돌연변이와 생물학적 영향을 예측. 대규모 생물학적 데이터를 학습하고 서열 패턴과 구조를 분석

■ (고속 자동화 및 처리 기술) 고속 시퀀싱으로 데이터 수집과 통합 처리, 실시간 업데이트 가능. 생물학적 시스템의 디지털 복제본으로 동적 상호작용과 질병 진행 예측

■ (맞춤형 모델 및 파인튜닝 기술) 특화 데이터를 기반으로 모델을 조정해 특정 도메인 요구 충족. 제약·바이오 분야의 특정 목적에 맞춘 모델 설계

■ (신뢰성 및 윤리적 요소 관리) 비지도 학습에서 발생하는 데이터 편향 문제를 완화하고 성능 검증 기준을 마련해 연구와 산업 활용도를 높임

■ (기술적 니즈) - 희귀질환 및 특정 생태계 데이터 부족으로 인해 모델 성능이 제한되며, 데이터 품질과 편향성 문제 - 복잡한 신경망의 의사결정 과정이 불투명해 신뢰성을 저하시켜, 해석 가능한 AI 설계가 필요 - 유전체, 단백체 등 이질적 데이터를 통합 처리하기 위한 상호운용성 기술이 발전 중 ■ (경제적 니즈) - 고성능 컴퓨팅 리소스와 대규모 데이터 저장소로 인한 높은 초기 투자 비용이 요구 - 상용화를 위해 데이터 보안, 사용자 맞춤화 등 추가 소프트웨어 및 인프라 비용이 발생 - 긴 개발 주기로 인해 투자 수익 실현 시점이 불확실하며, ROI가 명확하지 않음 ■ (사회적 니즈) - 유전체 데이터 등 민감한 정보를 처리하는 데 있어 프라이버시 보호와 규제 강화가 필요 - AI 모델에 대한 신뢰 부족과 결과 해석의 어려움이 실용화를 방해 - 경제적 격차로 인해 저소득 국가에서 데이터 접근성과 활용이 제한될 가능성

■ (Tx-LLM) 구글 딥마인드가 개발한 치료 특화 거대언어모델로, 약물 개발 전 과정을 통합하고 복잡한 문제를 해결하는 데 초점

■ (NVIDIA BioNeMo) 생명과학과 헬스케어 분야를 위한 생성형 AI 기반 신약 개발 플랫폼으로, 단백질 구조 예측, 분자 생성, 약물-단백질 결합 구조 예측 등 다양한 작업을 지원하며 Clara 플랫폼의 일부로 제공

■ (Med-PaLM2) 구글의 Flan-PaLM을 의료 도메인에 특화한 모델로, 3400억 파라미터를 통해 의료 데이터 이해와 활용을 목표로 하며, 전문가 지식 기반의 성능 개선을 통해 활용성을 높임

■ (테라젠바이오) 서울대병원과 협력하여 희귀질환 특화 거대언어모델을 개발 중으로, 소아 희귀질환 데이터와 최신 연구 결과를 통합해 트랜스포머 기반 LLaMA 모델을 파인튜닝하여 희귀질환 치료 개선을 목표로 함

■ (KAIST 디지털 바이오헬스 AI 연구센터) 바이오 의료 영상, 임상기록, 유전체/오믹스 데이터 등 생성형 AI 원천 모델 개발을 목표로 연구 중

■ (국내 제약사) NVIDIA BioNeMo 플랫폼을 통해 실험을 줄이고 AI 기반 약물 연구·개발을 진행 중

■ (정부의 의료데이터 표준화 노력) 보건의료 빅데이터 플랫폼 구축으로 전자의무기록, 유전체 정보 등을 통합하여 분석 가능한 환경을 조성, 국내 바이오와 헬스케어 분야의 파운데이션 모델 개발과 활용을 촉진 

■ (경제적 기대효과) 신약 설계, 스크리닝, 최적화를 가속화하여 개발 비용을 절감하고, 생물학적 데이터를 더 빠르고 저렴하게 처리해 연구 및 임상 비용을 낮춤■ (산업적 기대효과) 단백질 설계, RNA 치료제 개발, 유전자 편집 등 신규 산업 창출과 부가가치 상승, 디지털 헬스케어, 정밀의학 등 융합 분야 발전을 통해 고용창출과 연구 속도 향상

■ 질병 관리와 연구 효율성: 개인 유전체 기반으로 질병 원인을 정확히 이해하고 맞춤형 치료 설계, 질병 발병 확률 예측, 공중보건 데이터 분석을 통한 관리 효율 향상■ 연구와 교육 지원: 대규모 데이터 활용으로 연구 접근성을 높이고, 생명과학 교육 및 바이오 데이터 과학 교육 수준을 향상

■ 데이터 통합과 플랫폼 구축: 연구기관과 기업의 데이터 접근성을 높이는 국가 바이오 데이터 허브 설립 필요■ 인재 육성과 연구기관 설립: 생명공학 AI 전문 인력을 양성하고 바이오 파운데이션 모델 개발을 전문으로 하는 연구기관 설립 추진■ 오픈소스와 중소기업 지원: 바이오 파운데이션 모델 관련 연구 결과를 공개해 중소기업과 스타트업의 기술 접근성을 강화■ 윤리적 기준과 신뢰성 확보: 개인 데이터 프라이버시 보호, 윤리적 기준 수립, 안전성 검증 체계를 마련해 의료 및 제약 분야 활용도를 높임

(바이오|bio|medi)&(파운데이션&foundation)