카이스트 바이오 및 뇌공학 학사, 석사, 박사까지 진행하고 스타트업 CSO로 5년째 AI팀을 이끌고 있는 Kyle를 만났습니다.

쓰리빌리언에 합류하시게 된 이유가 무엇인가요?

Kyle : 당시 저는 학문의 깊이를 더하기 위해 유학을 갈지, 아니면 현실과 타협(?)해 취업을 할지 고민이 많았어요. 실제로 쓰리빌리언 외에도 다른 회사의 채용면접을 보기도 했죠. 저는 제 스스로가 계속 성장할 수 있는 것을 하는 게 중요하다고 여기며 살아왔습니다. 그런 관점에서 제가 계속 연구해왔던 분야를 계속해서 연구하는 것이 제 성장에 있어 가장 좋은 선택지는 아니라고 생각했어요. 제가 해온 연구와는 조금 다른 분야에서 다양한 연구를 통해 성장할 수 있는 회사를 찾고 있었기 때문에 쓰리빌리언 합류를 결정하게 되었습니다.

아 물론 회사의 인원 구성이 잘 갖춰져 있다고 생각한 부분도 결정에 큰 영향을 줬어요. 조금 더 솔직히 얘기하면 ‘이 회사에 가면 혼자서 온갖 고생을 하지는 않아도 되겠구나’라는 생각도 했고요.

앞서 말씀하신 것을 보면 회사를 선택한 이유가 ‘조금은 다른 분야에서 다양한 연구를 하고 싶었다’고 말씀하셨어요. 지금 쓰리빌리언에서 하고 있는 연구와 학위과정에서의 연구는 어떤 차이가 있을까요?

Kyle : 제가 학위과정을 한 바이오 및 뇌공학이라는 학문 자체가 생명공학이나 컴퓨터공학(전산학) 등을 융합하여 연구하는 학문입니다. 저는 어렸을 때부터 컴퓨터 공학을 좋아했고 생명공학에도 관심이 많았기 때문에 그 전공을 선택했어요. 처음에는 컴퓨팅 기반의 구조 생물학으로 연구를 시작했고, 인체 내의 단백질 상호작용을 이해하려는 연구도 진행을 했습니다. 그런데 제가 이 분야에서 ‘계속 성장할 수 있을까’라는 의문이 들었어요. 인공지능 기반의 약물개발과 관련하여 관심을 갖고 연구하기 시작한 것도 그 즈음입니다. 그러던 중 바둑에서 시작된 ‘알파고 쇼크’가 세상을 뒤흔들었어요. 그리고 그 쇼크가 제 머릿속도 흔들었고요. 그때 딥러닝을 통해 약물 생성모델을 개발하고 연구하는 것이 미래에 매우 유망할 것이고, 현실이 될 것이라는 확신이 들었어요. 물론 그 후 직접 약물 생성모델 연구(딥러닝)를 2년간 하면서 여러 한계점(생성모델과 평가모델의 괴리 등)을 느끼게 되었고, 결코 쉽지 않다는 걸 알게 되었지만요…ㅎㅎ 즉, 보시는 것처럼 제가 해온 학위과정에서의 연구와 쓰리빌리언에서 하고 있는 연구가 비슷한 부분도 있고 다른 부분도 있습니다. 그래서 저런 말씀을 드리게 되었습니다.

현재 쓰리빌리언에서는 어떤 연구를 하고 계신가요?

Kyle : 앞서 학위 과정에서 제가 2년 간 끙끙 앓던 문제들은, 놀랍게도 제가 쓰리빌리언에 입사하던 시점에 몇 편의 논문들을 통해 어느 정도 해결이 되었습니다. 그 후 지금까지 우리 AI팀 식구들의 헌신 그리고 재능으로 국내 최고 수준의 AI신약개발 모델이 만들어졌고, 지금은 이를 개선함과 동시에 논문으로 출간하기 위해 준비 중입니다.

이렇게 빠르게 결과를 만들 수 있었던 것에 대해 팀원의 헌신과 재능을 언급하셨는데, 그 외에 쓰리빌리언의 장점이라면 무엇일까요?

Kyle : AI를 활용한 신약개발에 있어 그 타겟이 희귀질환자라고 한다면, 가장 중요한 것 중 하나는 유전체 데이터라고 할 수 있어요. 물론 유전체 데이터라고 해서 DNA서열만 있는, 그런 류의 데이터는 크게 의미가 없습니다. 중요한 건 각 유전자의 변이가 어떤 질환의 병인(etiology)이 되는지 등을 해석해 줄 수 있는 ‘환자 중심의 데이터’라고 할 수 있는데요. 저희가 보유한 데이터가 딱 그런 형태라고 볼 수 있어요. 유전자의 변이 → 해석 → 병인진단에 이르는 정보를 망라하고 있거든요.

왜 저런 형태의 데이터가 중요한가요?

Kyle : 조금 더 구체적으로 설명 드릴게요. 희귀질환의 병인은 일반질환과는 달리 환경적, 후천적 요인의 영향을 덜 받습니다. 쉽게 말해 ‘유전체의 변이’가 환자 질환의 직접적인 ‘원인’이 되기에 치료제 개발에 활용하기가 용이합니다. 그래서 희귀질환 치료제 개발에 있어서는 '환자 중심의 데이터'가 중요한 거라고 말씀을 드릴 수 있어요. 예를 들어 류마티스 관절염 치료제 얘기를 좀 해볼게요. 류마티스 관절염은 자가 면역 질환입니다. 특정 유전자가 변이로 인해 기능을 상실하면 면역작용이 떨어지는데요. 이러한 근거를 바탕으로 해당 유전자를 표적으로 하는 류마티스 관절염 약물이 실제로 개발되었습니다. 물론 이런 유전자의 기능 상실 들을 하나하나 Case by Case로 파악하기는 어려워요. 하지만 빅 데이터를 분석할 수 있는 AI라면 이를 시스템으로 해결할 수 있습니다.

혹시 앞으로 연구 과정에서 보강해야 할 부분이 있다면 어떤 부분이 있을까요?

Kyle : 시스템이나 데이터는 지금도 충분히 많고, 이를 활용할 생성/평가 모델도 원활하게 개발되고 있습니다. 그런데 AI를 활용한 약물 생성/평가모델은 합성 규칙을 기반으로 하고 있어요. 실제로 합성이 된 ‘경험’이 있는 것들을 위주로 ‘전체 중 일부 구조’를 모방해 시뮬레이션을 하고 있다는 뜻이죠. 그렇기 때문에 이 합성 과정이 현실적으로 가능한지를 판단해 줄 수 있는 전문가가 필요해요. 그래서 현재 ‘의약화학자’분을 모시기 위해 채용을 진행 중입니다.

인공지능(AI) 등의 Computing기술을 활용한 신약개발 회사는 저희 말고도 많습니다. 이는 Kyle도 잘 알고 계실 거에요. 그런 의미에서... 현재 채용 중인 ‘의약화학자’ 지원을 고민하는 분들께 저희 회사만의 자랑거리를 좀 풀어주세요

Kyle : 먼저 저는 저희 AI팀이 만든 약물 생성/평가모델의 성능이 국내 최고 수준이라고 생각합니다. 시뮬레이션 결과를 포함한 모든 지표가 저의 생각이 사실임을 말해주고 있어요. 이건 저희가 앞으로 출간할 논문을 통해 확인하실 수 있으실 거에요. 또 사회에 기여한다는 사명감도 가질 수 있습니다. 이는 신약개발에 있어 사각지대에 놓여 있다고 할 수 있는 희귀질환 환자 분들에게 큰 도움이 될 수 있기 때문인데요. 현재 약 7,000여개의 희귀질환이 존재하고, 매년 약 250개의 새로운 희귀질환이 발견되고 있지만 치료제는 고작 5%정도 밖에 없는 것이 현실입니다. 그렇기 때문에 저희 회사의 신약개발 연구를 통해 치료제가 없어 어려움을 겪는 나머지 95%의 환자들을 도울 수 있어요.

유전 진단 기술의 혁신,

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