Google Antigravity에 신약 개발용 Cheminformatics Skills 추가…며칠 걸리던 분석이 1시간으로
Google DeepMind는 자사 블로그에서 Google Antigravity에 새 기능 'Cheminformatics Skills'를 추가했다고 밝혔다. 신약 설계 과정에서는 논문과 도표에서 데이터를 정리하고, 예측 모델을 학습시키고, 합성할 후보 분자를 제안하는 작업을 거친다. Google DeepMind에 따르면 이 과정은 보통 한 번 하는 데 며칠이 걸린다.
이 기능에서는 언어 모델이 작업 순서 조율과 데이터베이스 탐색, 과학적 추론을 맡는다. 분자 계산은 오픈소스 화학정보학 도구 RDKit 같은 결정론적 도구가 처리한다. ChEMBL과 PubChem 데이터베이스에도 연결된다. Google DeepMind는 폐암 치료제 크리조티닙과 로를라티닙을 예로 들었다. 에이전트는 수천 개 화합물을 찾아 모으고 분자쌍 비교 분석(MMPA)을 했다. 이어 분자 구조를 더 단단하게 고정한 새 고리형 화합물(거대고리 화합물)과 그 합성 경로를 1시간 안에 제안했다.
Google DeepMind는 이렇게 만든 설계가 검증할 가설일 뿐 완성된 약은 아니라고 설명했다. 제안된 설계는 모두 실제로 합성해 실험으로 검증해야 한다고 덧붙였다. 이 기능은 Antigravity 앱에 Science 플러그인을 설치하면 쓸 수 있다. 기업 사용자는 Google Cloud 계정으로도 이용할 수 있다. 회사는 자격 요건과 수용 가능 인원 등을 따져 선정한 과학자 1만 명에게 Antigravity 최고 사용 등급을 6개월 동안 무료로 제공하며, 현재 신청을 받고 있다.
