MIPT 과학자들: 신경망이 신약 개발에 실패

모스크바 물리기술연구소(Moscow Institute of Physics and Technology, MIPT)의 연구진이 미래 신약을 모델링하는 데 사용되는 인공지능이 체계적인 오류를 일으킬 수 있다는 사실을 발견했다. 연구진은 AlphaFold 3, Boltz-2, Chai-1, Protenix-v1이라는 네 가지 인기 알고리즘을 시험했다. 이번 연구는 메틸아민과 아세트산처럼 중성 형태와 하전(전하를 띤) 형태로 모두 존재할 수 있는 단순한 분자들에 초점을 맞췄다. 그 결과, 예측은 분자의 전하보다 입력 형식(CCD, 즉 화학 구성 요소 사전(Chemical Component Dictionary) 표준 또는 SMILES, 즉 단순화 분자 입력 행 입력 시스템(Simplified Molecular Input Line Entry System) 표기법)에 더 크게 좌우되는 것으로 나타났다. 특히 우려되는 점은 예측된 결합 길이가 체계적으로 지나치게 짧게 나타났다는 것인데, 경우에 따라서는 실제의 10분의 1 수준에 불과해 이 모델들이 기초 화학을 완전히 이해하지 못하고 있음을 보여준다. MIPT 실험실 책임자인 Ivan Gushchin은 정확도 면에서 두각을 나타낸 도구가 없었다고 지적하며, 알고리즘이 입력 형식에 관계없이 일관된 결과를 낼 수 있도록 개선하고 분자 전하의 변동성을 반영해야 한다고 강조했다. 이번 연구는 러시아 과학고등교육부의 지원을 받았으며, 모든 데이터는 Zenodo에 공개되어 있다.