생명과학을 위한 랩인더루프(Lab-in-the-Loop) AI

구조 생물학에서의 랩인더루프(LITL)는 AI를 실험 피드백 주기에 직접 도입함으로써 과학자들이 3D 단백질 구조를 결정하고 개선하는 방식을 변화시키고 있습니다.

이러한 패러다임에서 AlphaFold 및 RoseTTAFold와 같은 모델은 단순히 구조를 예측하는 데 그치지 않고, 극저온 전자현미경(Cryo-EM)과 같은 습식 실험실 분석이나 결합 실험에서 얻은 실시간 데이터를 기반으로 적응하고, 개선하며, 우선순위를 다시 조정합니다. 예측과 검증 간의 이러한 긴밀한 통합은 설계와 개발 간의 순환 고리를 완성하여 구조 결정을 가속화하고, 반복 시간을 단축하며, 단백질 접힘, 배좌 상태 및 결합 부위에 대한 보다 심층적인 인사이트를 제공합니다. LITL은 구조 예측을 지속적으로 학습하는 시스템으로 활용하여, 표적 선정부터 선도물질 설계에 이르기까지 신약 개발의 모든 후속 의사결정을 개선합니다.

AI 기반 단백질 모델링과 실제 검증이 결합됩니다.

그 결과, AI가 실제 데이터를 기반으로 지속적으로 재학습하여 다른 배좌를 포착하고, 복합체와 무질서한 영역을 더욱 효과적으로 모델링하며, 다운스트림 설계에 오류를 초래할 수 있는 오류를 수정하는 동적 시스템이 탄생했습니다. 원자 수준의 정확도가 치료의 성공을 좌우하는 환경에서 LITL은 규모에 맞는 정밀도를 제공하여, 구조 예측을 수행하는 AI를 신약 개발 루프의 시작점이자 진화하는 지능 자산으로 만듭니다.

분자 설계는 화학 공간을 탐색하고, 활성도·선택성·합성 가능성을 기준으로 후보 물질을 정제하기 위해 빠르고 반복적인 사이클이 필요합니다.

생성형 AI 모델은 새로운 화합물을 설계하고, 이렇게 만들어진 화합물은 실험실에서 합성·테스트되어 AI 기반 분자 설계의 다음 단계를 이끄는 피드백으로 돌아옵니다. 이처럼 지속적으로 순환하는 과정은 구조-활성 상관관계(SAR)를 더욱 정교하게 다듬고, 유망한 후보물질에 더 빠르게 도달할 수 있도록 합니다. 그 결과, 분자 설계는 속도와 반복성, 화학적 현실성이 핵심인 랩인더루프(lab-in-the-loop) 기반의 고효율 응용 분야로 자리잡고 있습니다.

생성형 AI로 히트 투 리드(hit-to-lead) 주기를 가속화하세요.

가상 분자를 실현 가능한 약물 후보 물질로 만들기 위해 랩인더루프 분자 설계는 실험실 분석 또는 시뮬레이션에서 얻은 피드백인 오라클을 사용하여 GenMol 및 MolMIM과 같은 AI 모델을 가이드하고 재학습시킵니다. 빠른 필터는 설계의 우선순위를 결정하고, 최상위 후보 물질은 실제 검증을 통해 개선됩니다. 이러한 피드백 루프는 주기를 거듭할수록 더욱 스마트하고 약물과 더 유사한 분자 구조를 구축합니다.

분자가 시간과 공간에서 어떻게 움직이고, 접히고, 상호작용을 하는지 모델링하면 정적 구조 예측에서는 파악하기 어려운 행동까지 포착할 수 있습니다.

랩인더루프 워크플로우에서 이러한 시뮬레이션은 단순한 예측 도구를 넘어, 값비싼 실험실 합성에 착수하기 전에 분자 설계를 검증하고 개선하는 강력한 필터 역할을 합니다. 분자 동역학(MD), 자유 에너지 계산, 그래프 기반 시뮬레이션 모델과 같은 기법으로 안정성, 결합 강도, 구조적 유연성을 평가할 수 있습니다. 이러한 결과를 반복적인 AI 학습 루프에 통합하면 연구자가 실제 테스트에 가장 유망한 후보 물질만을 우선적으로 선택할 수 있어, 물리적이고 검증 가능한 현실에 기반한 생성형 화학을 구현하는 피드백 기반 시스템을 구축할 수 있습니다.

분자 시뮬레이션은 AI가 설계된 화합물에 물리적 현실을 적용하여, 화합물을 실험실에서 채택하기 전에 이들이 어떻게 접히고, 결합하고, 작용하는지 보여줍니다.

분자 시뮬레이션은 랩인더루프 워크플로우에서 능동 학습 신호로 자리 잡고 있습니다. DualBind 및 EquiDock과 같은 도구는 이제 동역학을 모델링하고, MolMIM 및 GenMol과 같은 생성형 모델을 재학습시키는 피드백을 제공합니다. 결합 에너지 및 배좌 구조 변화와 같은 출력을 학습 루프에 통합함으로써, 시뮬레이션은 검증 도구에서 신약 물질 개발의 핵심 동력으로 진화하여 각 설계 주기를 더 빠르고, 스마트하고, 정확하게 만듭니다.

생물 의학 이미징 분야를 위한 랩인더루프는 AI와 이미징 기술을 분자 설계를 실제 생물학적 결과에 연결하는 피드백 기반 주기에 통합합니다.

이러한 맥락에서, 디지털 병리학 및 다중 형광에서 AI 강화 라디오믹스에 이르기까지의 다양한 이미징 기술은 세포, 조직 또는 전체 시스템이 후보 물질을 사용한 치료에 어떻게 반응하는지를 보여주는 다차원적 정보를 제공합니다. 이러한 형질 및 공간적 인사이트는 단순 검증 목적에 그치지 않고 학습 신호로 활용됩니다. AI 파이프라인에 통합된 이미징 결과는 생성형 모델을 개선하고, 표적 외 효과를 발견하고, 실제 생물학적 반응을 기반으로 화합물을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 랩인더루프는 예측 모델을 시각적 증거와 연결하여 이미징을 단순한 진단 스냅샷이 아닌 신약 물질 개발 엔진의 역동적인 구성 요소로 만듭니다.

생물 의학 이미징은 생물학의 기반 기술입니다.

생물 의학 이미징은 랩인더루프 워크플로우에서 핵심 피드백 신호로 빠르게 발전하고 있습니다. 이제 scGPT, 비전 트랜스포머, 멀티모달 파운데이션 모델과 같은 새로운 AI 모델은 형질 이미지를 분자 메커니즘에 연결하여 시각 데이터에서 신속한 학습을 가능하게 합니다. 자기 지도 학습 및 대조 학습 기법은 다차원 이미징 출력을 화합물 최적화를 유도하고, 표적 외 효과를 밝히고, 치료 가설을 개선하는 재학습 신호로 변환합니다. 이미징 해상도와 모델 해석 가능성이 향상됨에 따라, 생물 의학 이미징은 AI 기반 신약 물질 개발을 위한 가장 유용한 도구로 자리 잡고 있습니다.