/AI Chasm Catalyst
스탠퍼드대와 챈 저커버그 바이오허브(Chan Zuckerberg Biohub) 연구팀이 인공지능(AI) 에이전트 기반 협업 플랫폼 ‘Virtual Lab’을 통해 SARS-CoV-2(코로나19) 변이체에 결합하는 새로운 나노바디를 설계하는 데 성공했다. 이 연구는 AI가 단순 보조 도구를 넘어 ‘연구의 주체’로 자리 잡을 수 있음을 보여주는 사례로 평가받는다.
◆인간-에이전트 협업 연구실, ‘Virtual Lab’ 공개
연구팀은 생물학자, 컴퓨터 과학자, 면역학자 등의 전문성을 부여받은 다양한 LLM 기반 AI 에이전트를 구성해 가상 연구팀을 조직했다. 이들은 마치 실제 과학자들처럼 팀 미팅, 개별 미팅을 통해 과제를 논의하고 수행했으며, 최종 결과는 인간 연구자가 실험적으로 검증했다.
AI 에이전트는 역할에 따라 ▲연구 책임자인 Principal Investigator(PI), ▲과제를 수행하는 Scientist Agents, ▲비판적 시각을 제공하는 Scientific Critic으로 나뉘어 활동했다. 모든 에이전트는 GPT-4o(OpenAI)를 기반으로 작동했으며, 고도로 세분화된 역할에 따라 협업 구조를 형성했다.
◆연구 운영 방식: 인간은 고수준 피드백만 제공
가상 실험실에서는 전체 연구를 다음과 같은 단계로 운영했다.
PI가 연구 주제를 설정하고 각 에이전트에게 역할을 분배
팀 미팅에서 전략과 아이디어를 논의하고 방향성 결정
개별 에이전트가 할당된 세부 과제를 수행하고 Scientific Critic이 품질을 평가
결과를 반복적으로 개선하여 최적의 설계 도출
최종 선정된 후보는 인간 연구자가 실험적 검증 수행
이러한 방식으로 진행된 Virtual Lab은 실제 신약 연구에서도 통용될 수 있는 효율적인 프로세스를 보여줬다.
◆나노바디 설계: AI만의 병렬 반복 최적화
실험의 핵심은 변이된 코로나바이러스에 효과적으로 결합할 수 있는 새로운 나노바디를 설계하는 것이었다. 연구팀은 AI 에이전트를 활용해 다음과 같은 컴퓨팅 도구로 설계와 검증을 반복했다.
ESM(단백질 언어 모델): 시퀀스 돌연변이 점수 분석
AlphaFold-Multimer: 구조 예측 및 결합 신뢰도 분석
Rosetta: 결합 에너지 평가
이 파이프라인을 통해 총 92개의 나노바디 후보를 설계했고, 이 중 85%가 기존보다 우수한 구조 예측 신뢰도(ipLDDT)를 기록했다. 최종적으로 두 개의 변이 나노바디는 최근 유행 중인 JN.1 및 KP.3 변이체에 대해 향상된 결합력을 나타냈다. 동시에 초기 코로나19 변이체(우한 바이러스)에도 강한 결합력을 유지했다.
◆전문가 평가: “AI는 도구 아닌 공동 연구자”
서울대 생명과학부 A 교수는 본지와의 통화에서 “이 연구는 AI가 단순히 정보 검색이나 코드 생성의 보조 도구를 넘어서, 실제 과학적 판단과 창의적 설계에 참여하는 ‘공동 연구자’로 작동했음을 보여준다”며 “앞으로 다양한 학제 간 연구에서 이 같은 에이전트 기반 실험실이 폭발적으로 확산될 것”이라고 전망했다.
AI 신약개발 스타트업인 한 국내 기업 CTO는 “이 방식은 특히 초기 후보물질 설계 단계에서 사람보다 빠르고 정확할 수 있으며, 연구팀이 고비용 실험에 투입하는 리소스를 획기적으로 줄일 수 있다”고 평가했다.
◆Virtual Lab의 구조와 확장 가능성
Virtual Lab의 핵심은 AI 간의 체계적인 소통 구조다. 팀 미팅에서는 다양한 관점을 수렴하고, 개별 미팅에서는 세부 문제 해결에 집중함으로써 효율과 창의성을 동시에 확보했다. 특히 Scientific Critic이라는 역할의 존재는 오류와 과잉 낙관을 견제하는 견고한 시스템으로 작용했다.
논문에서는 이 구조가 단일 프로젝트에 국한되지 않고, 화학·에너지·기후·소재 등 다양한 분야로 확장 가능하다고 강조했다. 또한 AI 모델이 더욱 정교해질수록 Virtual Lab은 인간의 한계를 보완하는 이상적인 연구 파트너로 자리잡을 것이라고 내다봤다.
◆결론: AI 에이전트 기반 R&D의 전환점
이번 연구는 AI가 연구 환경에서 어떻게 ‘조수’에서 ‘협력자’로, 더 나아가 ‘리더’ 역할까지 맡을 수 있는지를 증명한 획기적인 사례다. Virtual Lab은 앞으로 인공지능 R&D의 새로운 모델로 자리매김할 가능성이 높으며, 내년에는 이를 바탕으로 한 후속 연구와 상용화 시도들이 본격화될 것으로 전망된다.
📎 관련 링크
논문 - https://www.nature.com/articles/s41586-025-09442-9
국내 기사 - https://biz.chosun.com/.../07/30/VRDN5TBF6VBFFMHB6W7EBVSE24/
스탠포드 뉴스 - https://med.stanford.edu/.../2025/07/virtual-scientist.html
발표 youtube - https://www.youtube.com/watch?v=MWH2H1u5LuY&t=1148s