rowett

긴 글 잘 읽었습니다. 발견에 의존하던 생물학을 여러 사람이 함께 쓰는 공용 도구로 바꾸고, 그걸 오픈소스로 열겠다는 방향에는 깊이 공감합니다. '열린 루프'라는 표현이 특히 인상 깊었습니다. 다만 읽으면서 한 가지 더 생각하게 된 부분이 있는데요. 본문의 3%/97% 그래프가 오히려 정직한 단서 같았습니다. AI가 가장 잘하는 분자 설계는 비용의 3%이고, 약이 실제로 실패하는 자리는 임상 효능 쪽이니까요. 또 조금 다른 층위이지만, 아무리 좋은 치료법이 있어도 환자의 비용이나 접근성, 전달 체계가 받쳐주지 않으면 실제로 병이 낫는 데까지 이어지지는 않더라고요. 도구가 열린다고 결과까지 자동으로 열리지는 않는다는 생각이 들었습니다. 그럼에도 이 방향이 결국 가야 할 길이라는 데는 이견이 없습니다. 지금 우리가 하는 치료가 '이 집단과 비슷하니 한번 써보자'에 머물러 있다면, 그 통계적 추측을 원리에 대한 이해로 바꾸려는 시도는 누군가는 반드시 해야 할 일이니까요. 시간이 오래 걸리고 중간에 과장도 섞이겠지만, 기반이 쌓이는 방향 자체는 옳다고 봅니다. 다만 그 도구가 환자에게 실제로 닿는 의료 시스템에 대한 이야기도 언젠가 함께 다뤄주시면 좋겠습니다. 좋은 글 감사합니다.

저커버그가 5억 달러를 베팅한 바이오 AI

LG AI talk concert 2021-2025 : https://youtube.com/playlist?list=PL8gIGFY2fYQSMXOINKgJBp0v_UP92-4UZ&si=m95rXF7TqRiXW6qY

한국 AI의 희망, LG의 EXAONE 4.5

마치 Mythos를 서버공격뿐만 아니라 방어에도 사용하는것처럼 LLM을 논문작성에 이용한다면 리뷰에도 사용할수 있다고 생각합니다. 실제로 리뷰에 사용해보면 아주 단순한 수치오류부터 연구의 전개방식이나 결과에 대한 view도 리뷰가 가능한 상황입니다. LLM 논문작성에서 가장 큰문제는 reference의 hallucination이고 인간리뷰어는 이를 하나하나 확인하기 너무나도 힘들기때문에 reference에 대한 리뷰에 LLM을 사용해보면 경악할정도의 hallucination을 바로 잡아낼수있습니다. https://discuss.pytorch.kr/t/academic-research-skills-claude-code/10385

기어코 세계 1위 등극한 클로드, SaaS 시대는 종말하는가?

최근에 ecDNA도 내성의 한 기전으로 추가되어서 소개시켜주심 좋을것같아요. https://www.nature.com/articles/s41422-024-01054-8

nature가 밝힌 암 재발의 비밀, 왜 항암제가 통하지 않는가

찬리멍거님의 4월과 5월 글을 읽고 어떻게 하면 대한민국의 과학자들이 경쟁력을 갖을수 있을지 생각해봤습니다. 바이오 AI의 승부처는 GPU 규모가 아니라, 생물학을 얼마나 정확히 이해하고 검증 가능한 모델로 만들 수 있느냐에 있을것 같습니다. 엔비디아는 바이오 생태계의 인프라를 장악하려 하지만, 가상세포 챌린지 결과는 단순히 연산력과 데이터만으로 생명 현상을 풀 수 없다는 점을 보여줍니다. 오히려 생물학적 메커니즘을 깊게 이해한 연구팀, 통계와 AI를 유연하게 결합한 하이브리드 접근이 더 강했습니다. 한국 연구자들이 나아갈 방향 1. 거대 모델 경쟁보다 특정 생물학 문제에 집중해야 합니다. 전 범용 가상세포를 만들기보다 특정 질환, 세포 타입, pathway, 약물 반응처럼 좁고 깊은 문제를 잡는 것이 유리합니다. 2. AI 엔지니어링보다 생물학적 해석력을 강화해야 합니다. 모델 성능 숫자보다 왜 그런 예측이 나왔는지, 실제 세포 반응과 맞는지 설명할 수 있어야 합니다. 생물학자와 AI 연구자의 긴밀한 협업이 필수입니다. 3. wet-lab과 in-silico를 연결하는 closed loop 연구가 필요합니다. AI가 후보를 제안하고, 실험이 검증하며, 그 결과가 다시 모델을 개선하는 반복 구조를 만들어야 합니다. 4. 고품질 perturbation 데이터가 핵심 자산이 될것입니다. 단순 대규모 오믹스 데이터보다, 유전자 조작·약물 처리·세포 반응을 정밀하게 측정한 데이터셋이 더 큰 경쟁력이 됩니다. 5. 평가 기준 자체를 연구해야 합니다. 생물학 모델은 단순 오차율만으로 평가할 수 없습니다. 방향성, 인과성, 세포 상태 변화, 실험 재현성까지 반영한 평가 체계를 만드는 연구가 중요합니다. 정리하면, 한국 연구자들은 빅테크처럼 인프라 규모로 싸우기보다 특정 생물학 문제에 대한 깊은 이해, 정교한 실험 데이터, 검증 가능한 하이브리드 AI 모델을 무기로 삼아야 합니다. 지금 바이오 AI는 아직 절대 강자가 없는 초기 국면입니다. 한국이 기회를 잡으려면 큰 모델을 따라 만드는 연구보다는 작지만 정확한 생물학적 예측 모델을 만드는 연구로 가야 경쟁력을 확보할수 있지 않을까 싶습니다.

내가 엔비디아를 추가 매수한 이유

좋은 분석 잘 읽었습니다. 한 가지 관점만 보태봅니다. 기사를 읽으면서 든 생각은, 루닛의 어려움이 기술이나 영업의 문제라기보다 하나의 회사 안에 성격이 다른 두 사업이 공존하는 구조 자체에서 비롯되는 부분이 있지 않을까 하는 점이었습니다. 영상 검진 보조 솔루션 라인은 의료기기 SaaS와 글로벌 영상 장비 생태계에 가까운 자산이고, 병리·바이오마커 라인은 빅파마 임상시험과 디지털 병리 진단 생태계에 더 가까운 자산으로 보입니다. 두 영역은 잠재 파트너, 평가 멀티플, 요구되는 중립성 요건이 서로 다른 듯합니다. 시장이 회사 전체에 단일 정체성으로 가격을 매기는 구조에서는, 이런 차이가 평균값으로 수렴되어 양쪽 모두 고유한 가치를 온전히 반영받기 어려울 수 있겠다는 인상을 받았습니다. 기사에서 지적하신 "AI 플랫폼 멀티플과 의료기기 SaaS 멀티플 사이의 비대칭"도 어쩌면 여기에서 비롯되는 측면이 있지 않을까 싶습니다. 이 관점에서 보면, 루닛의 핵심 경쟁력은 모델 아키텍처보다는 다국가 인허가 포트폴리오, 미국 검진 워크플로우 채널, 글로벌 빅파마와의 협업 트랙 레코드 같은 운영·관계 자산에 더 무게가 실려 있는 것 같습니다. 이 자산들이 서로 다른 산업군에 각기 다른 전략적 가치를 가진다는 점이 흥미로운 지점이라고 느꼈습니다. 세 가지 질문(자체 foundation 레이어, 동반진단 승인, 2027 BEP)도 결국 이 정체성 문제와 연결되어 있다는 인상이고, 어떤 답이 나오든 단일 정체성으로 평가받는 현재 구조 안에서는 본질적 비대칭이 쉽게 해소되긴 어렵지 않을까 하는 생각이 들었습니다.

한국 대표 의료AI 루닛, 치명적 한계가 드러났다

대부분 동의하지만 신약개발기간을 줄이는부분은 practice하시는분들 애기를 들어보면 2-3년정도의 단축이고, 결국 Wet-Lab을 피할수는 없습니다. 다만 과녁을 맞추는 확률은 올라갈것이 기대됩니다

시총 1위끼리의 만남, 일라이 릴리 40% 급등이 예고하는 것

질환은 뇌전이가 많지만 slow growing하는 유방암, 유방암중에서도 뇌전이가 많은 Her-2(+) 유방암으로 하면 좋을것같습니다. 더군다나 Her-2 antibody의 경우 분자량이 커서, TKI보다 BBB통과가 거의 불가능하다고 보면 되기 때문에 unmet need를 해소할수 있는 좋은 질환이라고 생각됩니다.

댓글 2개 중 최근 것

"초음파로 뇌 청소"... 딥슨바이오가 찾은 치매 치료의 빈틈

종양내과의사입니다. 환자적용에 대한 장령우님의 의견에 100%공감합니다. 하지만, 삼성의 그레일투자는 환자에게 적용하는 제품개발보다는 환자의 유전자데이터셋을 가장 쉽게 얻는 방법이라고 생각합니다. 아시겠지만, 우리나라는 정보보호법이라는 거대한 장벽때문에 환자의 임상데이터와 유전체데이터가 페어링되는것이 불가능하다고 보시면 되고, 해당 데이터를 상용화에 적용하는것은 더욱 불가능한 상황입니다. 이런 국내상황을 삼성병원에서 타개해보려다가 찾게된 돌파구가 그레일의 유전자데이터셋으로 보입니다. 따라서, 액체생검의 조기진단여부를 논의하기보다는 그레일의 유전자데이터셋이 삼성의 바이오산업발전에 얼마나 기여할수 있을지를 따져보는것이 중요할것같습니다.

삼성이 투자한 조기 암진단기업 '그레일'은 거품이다

미국의 소송시스템을 고려한다면 high risk/high return기업인것같습니다. 탈모/피부/성기능/멘탈/체중관리이 별거 아닌 증상인것같지만 부신/갑상선기능저하, 간/신기능저하등에 의해 자주 유발되는 증상인데, 약제로 증상만 조절하다가 병진행에 의해 환자에게 irrevisible한 damage가 가해지는 순간 해당기업은 징벌적 배상, FDA의 규제, 주식시장에서 퇴출될것이 예상됩니다.

약이 아니라 자존감을 파는 Hims & Hers, 텐배거가 될 상인가?