AI가 질병 발생 전에 치료할 수 있을까? 찬 저커버그 이니셔티브는 가상 세포에 답이 있다고 생각한다
암, 심장병, 알츠하이머병이 첫 증상이 나타나기 전에 멈출 수 있다면 어떨까요? 이것은 찬 저커버그 이니셔티브(Chan Zuckerberg Initiative)가 세포 수준에서 질병을 이해하고 치료하는 방식을 재구성하기 위한 노력을 이끄는 질문입니다. 이 이니셔티브의 원동력은 약물이나 수술이 아닌 인공지능입니다.
찬 저커버그 이니셔티브(CZI)는 2015년 프리실라 찬과 메타 CEO 마크 저커버그가 설립한 자선 단체입니다. 이 이니셔티브는 AI를 사용하여 질병을 이해하고 예방하는 데 중점을 둔 장기 과학 및 기술 프로젝트 지원에 주력하고 있습니다.
인간 세포 연구는 생물학에서 가장 어려운 문제 중 하나입니다. 몸에는 수조 개의 세포가 있으며, 각 세포는 유전자, 단백질 및 기타 분자 구성 요소 간의 복잡한 상호 작용에 의해 작동합니다. 그러나 이 분야의 실험은 전통적으로 느리고 종종 예측할 수 없었습니다. 수년 동안 연구자들은 몇 백 가지의 세포 유형만 있다고 믿었지만, 단일 세포 시퀀싱과 같은 최신 방법으로 수천 가지의 세포 유형이 발견되었습니다.
찬 저커버그 이니셔티브는 가상 세포 구축에 노력하고 있으며, 이는 본질적으로 생물학적 세포가 약물, 돌연변이 또는 질병과 같은 변화에 어떻게 기능하고 반응하는지 시뮬레이션하도록 설계된 AI 기반 모델입니다. 이는 연구자와 과학자들이 실험실에 들어가거나 실험을 하기 전에 더 나은 가설을 생성하는 데 큰 잠재력을 가지고 있습니다.
CZI는 인간 세포 연구를 지원하기 위한 다양한 오픈 데이터셋과 도구를 개발하고 있으며, 향후 10년 동안 AI 기반 가상 세포 모델 구축에 수억 달러를 투자할 계획입니다.
SXSW 2025에서 CZI 공동 설립자인 프리실라 찬은 AI가 인간 세포의 내부 작동을 모델링하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 설명했습니다. "AI 모델에 원자 수준의 인간 심장 이미지 세 개를 보여준다면 어떨까요? 개별 세포가 다른 세포와 상호 작용하는 비디오를 보여준다면 어떨까요? 분자 코드와 모든 세포 내 구조를 가르친다면 어떨까요? 그 결과 인간 세포가 작동하는 방식에 대한 강력한 시뮬레이션이 될 것입니다."
"우리는 이것을 가상 세포 모델이라고 부릅니다. 그리고 우리는 가상 세포 모델이 건강과 의학을 이해하는 방식을 완전히 바꿀 것이라고 생각합니다."
캘리포니아 레드우드 시티에 있는 찬 저커버그 이니셔티브(CZI)의 과학 책임자인 스티븐 퀘이크는 가상 세포를 만드는 데 노력하는 최고 연구자 중 한 명입니다. 그는 생물학의 미래가 오늘날과 매우 다르게 보여야 한다고 믿습니다.
그는 연구자들이 실험실 실험을 하는 데 대부분의 시간을 보내는 대신, 강력한 AI 모델에 의존하여 세포가 어떻게 작동하는지 시뮬레이션하고, 소프트웨어가 예측하는 것을 확인하는 데 주로 실험실을 사용할 수 있다고 말합니다. "우리의 목표는 세포 생물학이 90% 실험적이고 10% 계산적인 것에서 그 반대로 바뀌도록 계산 도구를 만드는 것입니다."
CZI의 접근 방식은 데이터 기반입니다. 이 모델은 수천 개의 개별 세포에서 유전자 활동의 스냅샷을 제공하는 대규모 단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터셋에서 훈련됩니다. 이 데이터는 세포 상태 및 전환을 포착할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 데 사용되며, 세포가 유전적 변화, 약물 또는 질병에 어떻게 반응할지 예측하는 것을 목표로 합니다. 이전 모델과 달리 이러한 시스템은 전체 메커니즘 맵이 필요하지 않으며, 데이터의 패턴에서 행동을 통계적으로 추론합니다.
이 접근 방식을 지원하기 위해 CZI는 생명 과학을 위한 세계 최대 비영리 GPU 클러스터 중 하나를 구축했습니다. 여기에는 DGX SuperPOD에 배열된 1000개 이상의 NVIDIA H100이 포함됩니다. 이 인프라는 인간 세포의 유형과 상태를 매핑하는 종합적인 세포 지도인 Tabula Sapiens와 종 간 유전자 발현을 비교하기 위해 CZI 연구원들이 개발한 딥 러닝 모델인 TranscriptFormer와 같은 CZI에서 개발한 프로젝트를 지원합니다. 이러한 도구는 가상 세포 모델 훈련의 기초를 제공합니다.
진전과 돌파구에도 불구하고, 과학 커뮤니티의 모든 사람이 가상 세포에 대해 완전히 확신하는 것은 아닙니다. 일부 연구자들은 현재 가상 세포를 둘러싼 모멘텀이 실용적이기보다는 열망적이라고 보고, 개념이 장기적인 약속을 갖고 있지만 실제 결과는 여전히 제한적이라고 지적합니다.
"이것은 주로 집결 외침과 자금 조달 메커니즘으로 사용되고 있으며, 효과가 있습니다."라고 스탠포드의 계산 생물학자인 안슐 쿤다제는 말합니다. "투자자들은 이 분야에 엄청난 자금을 투입하고 있습니다."
가상 세포가 약속을 이행할지는 아직 지켜봐야 합니다. 현재로서는 AI와 생물학의 교차점에서 대담한 새로운 방향을 나타냅니다.