2026년 3월 3일 · Unknown · financial · 출처 Yahoo Finance
암 치료를 위한 탐구는 수천 년 전으로 거슬러 올라갑니다. 가장 초기 연구 중 일부는 고대 이집트에서 발견되는데, 조세르 왕의 의사이자 건축가였던 임호테프가 기원전 2600년경 파피루스에 인간 종양을 기록했습니다.
이제 기술 업계 리더들이 점점 더 목소리를 높여, 수천 년 동안 의사들을 당혹게 한 의학적 수수께끼를 푸는 열쇠로 인공지능(AI)을 찬양하고 있습니다. 이는 작년 10월 구글의 루스 포랫(Ruth Porat) 사장이 예측한 바이며, 앤트로픽(Anthropic)의 다리오 아모데이(Dario Amodei) CEO가 "압축된 21세기"라는 용어를 만들어 AI가 의학 발전을 가속화할 것이라는 견해를 반영한 이유이기도 합니다. 하지만 의료계 일각에서는 이러한 전망이 적어도 다소 과장됐다고 생각합니다.
최근 데릭 톰슨(Derek Thompson)의 '플레인 잉글리시(Plain English)' 팟캐스트 인터뷰에서 엘리 릴리(Eli Lilly)의 데이비드 릭스(David Ricks) CEO는 AI가 암을 치료하기에는 아직 멀었다고 말했습니다.
"생물학이나 화학 문제를 해결하라고 요청하기만 한다면, AI는 그다지 능숙하지 않습니다. AI는 인간의 언어로 훈련됐지, 화학, 물리학, 생물학의 언어로 훈련된 것이 아닙니다"라고 그는 말했습니다.
AI 투자가 일부 선진국의 국내총생산(GDP)에 맞먹는 기록적인 수준에 도달한 이유 중 하나는 이 기술이 혁명적인 과학적 돌파구를 열 수 있다는 믿음 때문입니다. 작년 도널드 트럼프(Donald Trump) 전 대통령의 '프로젝트 스타게이트(Project Stargate)' 발표 기자회견에서, 2029년까지 5,000억 달러(약 690조 원) 규모의 AI 인프라 투자 계획과 관련해 오라클(Oracle)의 래리 엘리슨(Larry Ellison) CEO는 이 프로젝트가 암 백신 개발로 이어질 수 있으며, 단 48시간 내에 설계될 수 있을 것이라고 말했습니다.
AI 암 연구의 현재 현실
릭스 CEO가 AI의 과학 연구 능력에 일부 의문을 제기하는 동안, 여러 AI 모델이 암 연구에서 상당한 진전을 이루었습니다. 예를 들어, 2023년 하버드대의 사이빌(Sybil) AI 모델은 6년 이내의 폐암 발병 위험을 정확하게 예측했습니다.
또한 구글 딥마인드(DeepMind)의 알파프로테오(AlphaProteo) 모델은 암과 관련된 분자를 포함한 특정 분자를 표적으로 하는 단백질 바인더 설계에 중요한 역할을 하는 것으로 입증됐습니다. 실제로 엘리 릴리는 딥마인드가 개발한 또 다른 AI 시스템인 알파폴드(AlphaFold)를 사용하고 있습니다.