연구자 정보
찬리멍거 프로필 보기
- 출신대학 : Seoul National University
- 전공 : 생물정보학
- 연구분야 : 생체 오믹스 기반 파운데이션 모델
1분 요약
제약사들이 30년 걸려 찾는 신약 타겟을, 이제 컴퓨터가 첫 시도에 91% 확률로 맞히기 시작했습니다. scGPT는 챗GPT가 언어를 배우듯 수천만 개의 세포 데이터를 학습한 ‘세포 버전 챗GPT’인데, 암세포에게 “정상으로 돌아가려면 유전자 2만 개 중 어떤 걸 꺼야 해?”라고 물으면 210가지 조합 중 단 첫 번째 시도에 91.4% 확률로 정답을 찍었습니다. 다만 아직 완성형은 아닙니다. 처음 보는 유전자 조합 앞에서는 오래된 통계 모델한테도 지는 경우가 있습니다. 하지만 알파폴드도 처음엔 별로였으나 생물학 지식이 결합되는 순간 단백질 구조 예측을 완전히 정복했습니다. 지금 이 기술은 정확히 그 변곡점 직전에 있으며, 넥스트 ‘일라이 릴리’는 scGPT의 강자가 될 겁니다.
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