AI 암 치료는 아직 멀었다… 바이오텍 스타트업이 해법 제시
바이오텍 스타트업 비보다인(Vivodyne)은 AI 신약 개발의 진짜 병목이 '인간 생체 데이터 부족'이라 진단하고, 20종의 인간 조직을 배양·투여·모니터링하는 자동화 로봇 실험실 'HIVE'로 인과적 생물학 데이터를 대량 생산한다. 샌프란시스코 인근에 '세계 최대 인간 데이터 센터'를 열었으며, 동물실험을 대체해 임상시험 전 실패를 줄이는 것이 핵심 전략이다.
비보다인(Vivodyne)이라는 바이오텍 스타트업은 AI 신약 발견 산업이 '데이터 문제'를 겪고 있으며, 이를 해결할 기계를 만들었다고 말한다. 회사가 구축한 모듈형 로봇 실험실 'HIVE'는 20종의 인간 조직을 배양한 뒤 자율적으로 약물을 투여하고 모니터링하여, 오늘날 AI 모델들에 결핍된 인과적 생물학 데이터를 생성한다. 현재 데이터는 대부분 동물실험이나 단일 세포·단백질 연구에서 나오지, 살아있는 조직에서 나오지 않는다.
비보다인의 CEO이자 공동 창업자인 안드레이 게오르게스쿠는 "인체 테스트 없이 이런 AI 모델들이 무엇을 할 수 있겠는가? 쥐의 암이나 치료하겠지"라고 말한다. 앤트로픽의 다리오 아모데이 CEO도 지난주말 'AI가 암을 치료할 것'이라는 주장이 신빙성보다는 진부한 상투문이 됐다며 "정말 중요한 건 실제로 암을 치료하는 것"이라고 썼다. 공정하게 말하면, AI가 암을 치료할 것이라는 주장은 아모데이 본인이 과거 에세이에서 밝힌 바 있고, 샘 올트먼도 오픈AI의 AGI 추구와 대규모 컴퓨트 확장의 근거로 암 치료를 반복적으로 언급했으며, 구글 딥마인드의 데미스 하사비스는 작년에 AI가 10년 내 모든 질병을 치료할 수 있다고 말했다.
실제 성과는 여전히 미지근하다. 소수의 AI 설계 신약이 임상시험에 진입했고(가장 먼 곳은 3상, 즉 광범위한 인체 대상 시험까지 갔지만), 현실은 장애물이 오늘날 AI가 해결할 수 있는 것들이 아니다. 노벨상을 받은 알파폴드는 생명의 기본 구조 이해에 큰 진전이었지만 아직 실제 신약을 만들어내지는 못했다. 알파폴드를 기반으로 설립된 아이소모픽 랩스는 원래 2025년으로 계획했던 첫 임상시험을 올해 말로 미루고 있다. 2월에 회사는 진정한 신약 발견을 위해서는 '광범위한 생화학적 특성과 상호작용에 걸친 고정밀 예측 모델'이 필요하다고 밝혔다.
게오르게스쿠는 이 분야에 '냉정한 점검'이 필요하며, 기존 모델들은 인간 생물학의 복잡성을 담아낼 데이터가 없다고 말한다. 이는 제약 산업이 이미 직면한 문제로, 동물실험에서 효과를 보여 임상시험에 진입한 신약의 90%가 인간 대상 규제 승인을 받지 못한다.
비보다인의 계획은 다르다. 비보다인은 게오르게스쿠가 펜실베이니아대에서 생체공학 박사학위를 받은 후 2021년 분사(spin-out)되어 설립됐다. 회사는 자사 조직이 실제 인간 장기의 거동과 매우 유사하다고 주장한다. 독성을 검증하는 인체 임상과 비교해 간세포의 예측 정확도는 94%, 기도 조직은 96%의 일치율을 보이며, 골수는 20종의 항암화학요법 약물 시험에서 100% 일치를 달성했다.
지난주 코슬라 벤처스가 이끄는 두 라운드에 걸쳐 약 8,000만 달러를 조달한 이 회사는 샌프란시스코 인근에 자칭 '세계 최대 인간 데이터 센터'를 개관했으며, 게오르게스쿠는 자신의 팀이 이미 미국 전체 동물실험 처리량의 두 배를 달성하고 있다고 말한다. 목표는 수천만 달러가 드는 임상시험 이전에 무엇이 효과 있을지 더 잘 파악해 후보물질의 개발 경로를 앞당기는 것이다.
비보다인은 파트너사를 공개하지 않지만, 여러 대형 제약사와 협력하고 있다. 게오르게스쿠는 이를 자동차 충돌 테스트에 비유한다. 자동차 제조사는 테스트 전에 NHTSA 요건을 통과할 것이라고 확신하지만, 제약사는 임상시험에 들어갈 때 그런 확신을 거의 갖지 못하며, 대부분의 약물은 FDA 승인을 얻지 못한다.
하지만 더 큰 비전이 있다. 게오르게스쿠는 자율 생물학 실험실이 인간 생물학을 학습시킬 수 있는 인과적 데이터를 생성하는 핵심이라고 본다. 그는 지난달 네이처 메소드(Nature Methods)에 실린 연구처럼, 기존 세포 데이터로 생성형 AI를 학습시킬 때 명확한 데이터 스케일링 법칙이 나타나지 않는다는 연구를 근거로 든다. "모든 학습은 정적 스냅샷 데이터로 이뤄지고 있다."