[AI타임스] 의료 비전문가가 ‘챗GPT’·’알파폴드’로 반려견 암 치료

생물학 비전문가가 반려견의 암 치료를 위해 AI의 의존, 상당한 성과를 거뒀다는 소식이 알려졌다. 그는 ‘챗GPT’와 ‘알파폴드’를 통해 치료 약을 개발했다고 밝혔다.

디 오스트레일리언은 15일 폴 스티븐 코닝엄이라는 호주의 사업가가 직접 반려견의 암 치료 방법을 개발, 상당한 상태 호전을 이뤄냈다고 보도했다.

이에 따르면, 코니엄은 2024년 반려견 ‘로지’가 치명적인 비만세포암 진단을 받자 수천달러를 들여 동물 항암 치료와 수술을 시도했지만, 종양의 성장을 늦출 뿐 크기를 줄이는 데는 실패했다.

그러나, 지난해 크리스마스 기간 맞춤형 mRNA 암 백신 치료를 받은 뒤 로지의 뒷다리 관절에 있던 테니스공 크기의 종양은 절반으로 줄어들었다. 이는 첨단 암 치료 전문가들조차 놀라게 한 회복이라고 전했다.

뉴사우스웨일스대학교(UNSW)의 계산 생물학 부교수이자 라마초티 유전체학 센터장인 마틴 스미스는 “정말 말도 안 되는 일이 일어났다”라고 말했다.

그가 치료법을 찾기 위해 이용한 것은 챗GPT였다. 챗GPT는 UNSW 라마초티 유전체학 센터를 추천했다. 

스미스 부교수는 “우리는 종종 엉뚱한 문의를 받곤 하지만, 이번에는 개를 위해 유전자 시퀀싱(염기서열 분석)을 하겠다는 남자가 찾아왔다”라고 회상했다. DNA 시퀀싱은 종양의 특성을 파악하고 질병을 일으키는 변이를 식별하는 방법을 말한다.

그는 처음에는 망설였다. “우리는 보통 소비자가 직접 의뢰하는 방식의 DNA 시퀀싱을 지원하지 않는다”라며 “유전체 데이터를 생성하는 것은 상대적으로 쉽지만, 그 데이터를 분석하고 질문을 던지는 과정은 정말 어렵고 도전적이기 때문”이라고 말했다.

그러나 폴은 “나는 데이터 분석가이고 챗GPT의 도움을 받아 직접 해결해 보겠다”라고 답했다.

이후 스미스 부교수는 생물학 배경지식이 전혀 없는 애견가가 유전자 비밀을 해독해 낸 것을 보고 소스라치게 놀랐다고 밝혔다.

그는 “폴은 끈질겼다”라며 “데이터를 분석해 관심 있는 변이를 찾아냈다고 전화했다. 그리고 알파폴드를 사용해 변이된 단백질을 찾고, 잠재적인 표적을 식별해 그에 맞는 약물까지 매칭했다. 그러더니 이 화합물을 합성해 줄 사람을 찾는 데 도움을 줄 수 있느냐고 물었다. 그의 열정에 마음이 움직였다”라고 설명했다.

이후 퀸즐랜드대학교 수의과대학의 반려견 면역 요법 전문가에게 이 사실을 알렸고, 맞춤형 백신을 개발하게 됐다. 레이첼 알라베나 교수는 “나조차도 이런 식의 설계를 어떻게 시작해야 할지 몰랐을 것”이라며 “폴은 대단히 똑똑한 사람이다. 이 기술이 나아갈 방향에 있어 진정한 선구자 역할을 했다”라고 평했다.

백신은 냉동 운송을 통해 연구소로 보내졌고, 코닝엄은 첫번째 접종을 위해 10시간을 운전해 도착했다. 이후 지난 2월에 추가 접종을 마쳤고, 다음 주에 또 접종이 예정됐다.

알라베나 교수는 “분명 효과가 있다”라고 말했다. “처음에는 마법 같았다. 로지의 암은 심각하게 진행된 상태였지만, 종양 하나가 절반 정도로 상당히 줄어들었다. 완전히 사라지지는 않았지만, 로지는 지금 훨씬 더 편안해한다”라고 말했다. 또 “이런 치료는 처음이지만, 앞으로는 반려동물을 위한 맞춤형 치료법이 보편화되는 날이 머지않았다”라고 덧붙였다.

스미스 부교수는 “개에게 이것이 가능하다면, 왜 암에 걸린 인간에게는 적용하지 못하고 있는 걸까”라며 “이번 사례는 많은 사람에게 희망을 주며, 우리가 추구하는 목표이기도 하다”라고 강조했다.

The Australian

로지의 회복은 대성공(howling success)이었으며, 불과 몇주 만에 대부분의 종양이 녹아 없어지는 것처럼 보였다고 전해졌다.

코닝엄은 “12월에 로지는 종양 때문에 몸에 부담이 돼 기력이 없었다”라며 “치료 6주 후 애견 공원에 있었는데, 로지가 토끼를 발견하더니 울타리를 뛰어넘어 쫓아갔다. 이것이 완치라고 착각하지는 않지만, 이 치료가 로지에게 훨씬 더 많은 시간과 삶의 질을 선물해 줬다고 믿는다”라고 밝혔다.

물론 이번 사례는 유능한 의료 전문가의 도움으로 데이터 전문가가 AI를 활용해 저비용으로 문제를 해결한 운 좋은 사례로 볼 수 있다. 인간에게 이를 적용하려면 훨씬 더 복잡한 제도적 보완과 임상 시험, 윤리적 문제 등이 뒤따른다. 또 LLM은 아직 환각 현상에서 자유롭지 못하다.

그럼에도 AI가 인간의 지적 한계를 확장하는 데 도움이 됐다는 것을 보여주며, AI로 인한 과학 발전 가능성을 보였다는 점에서 의미 있다는 평이다.

임대준 기자

출처 : https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=207917