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[ChatGPT-신약 개발] ChatGPT와 같은 소프트웨어는 지금까지 인공지능(AI)의 가능성을 수용해 온 신약 개발 산업에 지대한 영향을 미친다. 이들은 학술연구, 규제업무, 전산화학, 단백질 언어모델 분야에서 연구원들을 돕는다.

JM Kim | 기사입력 2023/02/10 [00:00]

[ChatGPT-신약 개발] ChatGPT와 같은 소프트웨어는 지금까지 인공지능(AI)의 가능성을 수용해 온 신약 개발 산업에 지대한 영향을 미친다. 이들은 학술연구, 규제업무, 전산화학, 단백질 언어모델 분야에서 연구원들을 돕는다.

JM Kim | 입력 : 2023/02/10 [00:00]

2022 11 OpenAI에서 출시한 논란이 많은 챗봇인 ChatGPT에 대해 온라인 상태에서 듣지 않는 것은 불가능하다. ChatGPT와 기술이 약물 발견 및 개발의 미래를 바꿀 수 있는 방법을 살펴본다.

Chat Generative Pre-Trained Transformer(또는 ChatGPT)는 사람처럼 상호 작용하도록 설계된 대화형 챗봇이다. 제작자 OpenAI는 테스트 단계에 있는 프로토타입 소프트웨어를 무료로 제공하고 사용자가 피드백을 공유하도록 권장한다.

회사 웹 사이트에서 OpenAI "대화 형식을 통해 ChatGPT는 후속 질문에 답하고, 실수를 인정하고, 잘못된 전제에 도전하고, 부적절한 요청을 거부할 수 있다."

그리고 Wikipedia에 따르면 다음과 같다. 시험 질문에 답하기 위해(때로는 시험에 따라 평균 응시자보다 높은 수준에서) 시와 노래 가사 쓰기; Linux 시스템을 에뮬레이트하기 위해 전체 대화방을 시뮬레이트한다. tic-tac-toe와 같은 게임을 하기 위해; ATM을 시뮬레이션한다.”

오답을 제공하는 경향과 결합된 이러한 다재다능함은 더 이상 온라인 상호 작용에 의존할 수 없고 인터넷에서 제공되는 정보의 정확성에 더욱 덜 의존할 수 있다는 우려를 불러일으켰다.

그렇다면 이와 같은 소프트웨어가 지금까지 인공지능(AI)의 가능성을 수용해 온 신약 개발 산업에 어떤 영향을 미칠 수 있을까?

학술 연구

2023 1, Nature ChatGPT가 학술 논문의 기여 저자로 등재되었다고 보고했으며, 이는 학술 연구자들이 이미 연구에 봇을 사용하기 시작했음을 나타낸다. 많은 저널 게시자는 챗봇이 저자로 등록될 수 없으며 연구 환경에서 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 정책을 만들어야 한다고 주장한다.

설득력 있는 에세이를 작성하는 ChatGPT의 능력 또한 우려되는 영역이며 에세이 및 논문과 같은 표준 형식의 학교 및 대학 평가가 과거의 일이 될 것이라는 두려움을 불러일으켰다.

학문적 표절에 맞서기 위해 학생 Edward Tian은 챗봇이 쓴 텍스트와 인간이 쓴 텍스트를 구별할 수 있는 앱인 GPTZero3를 만들었다. 이는 미래의 필기 평가에 희망을 줄 수 있다.

소프트웨어를 사용하여 에세이를 작성하는 것은 실제로 학생이나 연구원에게 동료보다 이점을 제공하지 않을 수 있지만 많은 사람들이 심도 있는 과학적 지식이 필요할 때 응답에서 챗봇이 부정확하다는 것을 발견했다.

암스테르담에 본사를 둔 비즈니스 개발자이자 과학자인 Lorenzo Bombardelli LinkedIn에 다음과 같이 글을 올렸다. 이미 일부 대학에서 금지하고 있어서 갑자기 아무나 시험에 합격할 수 있다는 걱정에 #유전학 분야에 대한 구체적인 지식을 요구하는 어려운 과학적 질문을 해보았다.”

"광유도성 재조합효소 제안"에 대한 요청에 대한 응답으로 ChatGPT는 완전히 잘못된 잘 작성된 설득력 있는 답변을 제공했다. 이와 같은 AI가 박식한 연구원과 일치하거나 모방하기 전에 갈 길이 멀다는 것을 증명한다.

규제 업무

ChatGPT가 약물 발견 부문과 관련하여 테스트된 한 가지 방법은 규제 업무와 관련이 있다.

Pharmavibes3 웹사이트는 여러 국가의 규정에 대한 유용한 정보 소스가 될 수 있으며 회사가 자체 제품과 관련하여 이러한 규정을 이해하는 데 도움이 될 수 있다고 제안한다. 또한 기업이 규제 기관에 애플리케이션을 통합할 때 ChatGPT를 사용할 수 있음을 시사한다.

ChatGPT에 의약품 규정과 관련된 다양한 매우 상세한 질문을 하고 자세한 답변을 공유했지만 ChatGPT에서 제공하는 모든 정보는 애플리케이션에 포함되기 전에 확인해야 한다고 경고했다.

전반적으로 저자는 깊은 인상을 받았고 다음과 같이 결론을 내렸다. “답변은 적어도 사람이 받을 수 있는 답보다 좋지 않은 것 같다… chatGPT AI가 규제 문제에 가져올 수 있는 부가가치의 희미한 빛이라면, 매우 유망해 보이며 향후 반복을 시도하기를 기대한다.”

전산화학

최근 연구에서 미국 미시간주립대학교 화학과의 Gaurav Sharma Abhishek Thakurb는 약물 발견 과정, 특히 전산 화학과 관련하여 ChatGPT의 능력을 테스트했다.

많은 요청에 대한 응답으로 연구자들은 ChatGPT가 정확하고 도움이 된다는 것을 발견했다. 복합 다중도를 계산하고, 가우시안 소프트웨어용 입력 파일을 생성하고, 필요한 PDB(단백질 데이터 뱅크) 파일을 찾을 수 있었다. 문헌 검색, 표절 확인, 기본 코드 작성 등에도 유용했다.

그러나 그들은 복잡한 질문에 답하고 FASTA 시퀀스 및 ADMET 속성을 제공하는 것과 관련하여 단점을 발견했다.

Sharma Thakurb ChatGPT가 새로운 약물 표적을 식별 및 검증하고, 새로운 약물을 설계하고, 약물 특성을 최적화하고, 독성을 평가하고, 약물 관련 보고서 및 논문을 생성하는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 제안한다.

그들은 다음과 같이 결론을 내린다. 그러나 ChatGPT는 많은 양의 데이터를 처리하고 새로운 지식을 생성하는 비용 효율적이고 효율적인 방법을 제공함으로써 연구자들이 보다 정보에 입각한 결정을 내리고 약물 발견 프로세스를 가속화하도록 지원할 수 있다.

단백질 언어 모델

ChatGPT에는 한계가 있을 수 있지만 연구자들은 이미 그 이면에 있는 기술인 자연어 처리의 가능성을 조사하고 있다. 이 접근법은 ChatGPT가 언어 요청을 인식하고 현실적으로 응답하도록 가르칠 수 있는 것과 같은 방식으로 단백질을 분석하고 합성하는 AI 프로그램을 가르쳐야 한다.

Karen Hao The Wall Street Journal에서 다음과 같이 말한다. ”그 결과 신약 개발 초기 단계에 필요한 시간이 몇 년에서 몇 달로 단축될 수 있다.”

다양한 기성 기업과 신생 기업이 현재 알려진 분자를 강화하기 위해 이 접근법을 사용하고 있지만, 이 기술이 개선되면 지금까지 약으로 취급할 수 없는 것으로 간주되었던 영역을 대상으로 하는 방법을 식별할 수 있을 것으로 기대된다.

결론적으로

ChatGPT는 엄청난 잠재력을 가지고 있으며 다른 챗봇과 비교할 때 확실히 훨씬 발전했지만 아직 초기 단계이며 AI 챗봇에 완전히 의존할 수 있기까지는 아마도 오랜 시간이 걸릴 것이다.

OpenAI CEO Sam Altman 12월 현재 소프트웨어의 단점을 인정하면서 다음과 같이 트윗했다. “진행 상황 미리보기이다. 견고함과 진실성을 위해 해야 할 일이 많다.”

현재로서는 실제 응용 프로그램보다 재미있는 실험에 더 잘 사용될 수 있지만 개념 증명으로서 ChatGPT는 약물 발견에서 AI의 미래를 향한 엄청난 영향력이 있는 단계가 될 수 있다.

ddw-online

 

 
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