구글, 암 치료에 활용되는 세포 분석 AI 개발했다

단일 세포에 대한 상세한 분석이 가능한 AI 모델인 Cell2Sentence-Scale 27B(C2S-Scale 27B)가 구글과 예일대학교 공동 연구를 통해 개발됐다. C2S-Scale 27B는 면역 치료 등 연구 개발에 활용될 것으로 기대되고 있으며 이미 암 면역 치료에 적용하기 위한 연구가 시작되어 있다.

C2S-Scale 27B는 Gemma를 기반으로 개발된 270억 개 파라미터를 가진 모델. C2S-Scale 27B 기술 자체는 지난 4월 발표됐으며 채팅 AI와 대화하는 것처럼 세포 및 생물학에 관련된 예측 작업과 생성 작업을 수행할 수 있다는 점이 밝혀졌었다.

대규모 언어 모델 세계에서는 모델 규모가 커질수록 성능이 향상된다는 스케일링 법칙이 제안되고 있다. 4월 연구 발표 시점에서 C2S-Scale에도 스케일 법칙이 적용됨이 실증됐기에 연구팀은 270억 파라미터라는 상대적으로 대규모 모델을 개발했으며 이번 발표를 통해 일반 공개에 이르렀다.

연구팀은 C2S-Scale 27B가 갖춘 실용성을 검증하기 위해 암 세포를 발견하기 위해 저용량 인터페론이 존재하는 환경에서만 면역 신호를 증강하는 약제를 찾아내는 실험을 수행했다. C2S-Scale 27B는 4,000종류 이상 약제 효과를 시뮬레이션하고 실미타셀치브(CX-4945)라는 약제가 효과적이라는 예측을 제시했다. 연구팀이 실미타셀치브 효과를 실험실에서 검증한 결과 해당 약제는 인터페론이 존재하지 않는 환경에서는 항원 제시 능력을 보이지 않으며 저용량 인터페론이 존재하는 환경에서는 항원 제시의 현저한 상승 작용 증폭을 나타낸다는 지시 사항대로의 효과를 보이는 게 확인됐다.

연구팀은 이번에 얻어진 성과의 탐구를 계속 진행하는 한편 다른 면역학적 상황에서의 AI 효과도 검증할 의향을 보이고 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.