인공지능이 여는 생명과학의 새 시대

서문
목차
제1장: 인공지능 기반 바이오 R&D의 패러다임 전환
1.1 드라이랩(Dry Lab)과 웨트랩(Wet Lab)의 상호 보완적 융합 및 다학제적 커리어 모델
1.2 생물학적 지식의 전파와 창출: 학계와 산업계의 변화
제2장: 생물학 데이터의 기하학적 표현 학습과 다중 모달 정렬
2.1 단백질, 유전자, 텍스트 언어 간의 모달리티 정렬(Multimodal Alignment)과 대조 학습
2.2 고차원 오믹스 데이터를 저차원 잠재 표현(Latent Representation) 공간으로 압축하는 임베딩 원리
제3장: 단백질 3차원 구조 예측 혁신
3.1 아미노산 서열 기반의 고정밀 입체 구조 예측 원리와 수학적 기초
3.2 AlphaFold, AlphaFold2, AlphaFold3 아키텍처 및 거대 단백질 복합체 상호작용 예측의 진화
3.3 실험적 프로테오믹스(Structural Proteomics) 데이터와 기계학습 모델의 구조적 상호 유도
제4장: 생성형 바이오 모델을 활용한 단백질 및 항체 신규 설계 (De Novo Design)
4.1 디퓨전(Diffusion) 모델 및 플로우 매칭(Flow Matching) 기반의 물리적 단백질 구조 생성
4.2 항체 CDR 설계와 생체 적합성 극대화를 위한 선호도 정렬(Preference Optimization) 기술
4.3 멀티태스크 추론과 언어적 CoT 기술을 단백질 구조 이해에 주입한 Proteo-R1 모델
제5장: 게놈 수준의 DNA 언어 모델과 생물학적 코드 해석
5.1 DNA 유전체 전체 서열을 학습하는 뉴클레오타이드 기반 언어 모델의 사전 학습
5.2 100만 염기쌍 스케일의 초장기 맥락을 단일 염기 해상도로 읽는 Evo 및 Evo2 아키텍처
제6장: 미생물의 유전체 분석 및 기능적 추론
6.1 유전체 서열 기반 미생물 생리적 지표 예측 및 대사 물질 탐색을 위한 GGBound 에이전트
6.2 오페론(Operon) 구조 및 미생물 조절 경로 해석을 위한 전문가 융합 프레임워크(MicroFuse)
제7장: AI 기반 컴퓨터 가상 스크리닝 및 화학물질 설계
7.1 표적 결합 포켓과 화합물 간 3차원 분자 도킹(Docking) 및 약물-표적 친화도(DTA) 가상 스크리닝
7.2 데이터 희소성(Data Scarcity) 극대화를 극복하는 능동 학습(Active Learning)과 SPADE 프레임워크
제8장: 전사체 매핑 가이드 신약 후보물질 발굴
8.1 환자의 대사 경로와 조절 구조를 인지하는 표적 항암제 가상 탐색 기법
8.2 대규모 유전자 발현(Transcriptome) 데이터를 활용한 소분자 화합물 역설계
8.3 부작용 방지 재설계를 가이드하는 Precedent-Guided Co-Scientist 아키텍처
제9장: 단일 세포 데이터 전처리와 임베딩 기술
9.1 단일 세포 전사체 분석(scRNA-Seq) 기술 및 이종 대형 오믹스 데이터의 인접성 정렬
9.2 전사체 데이터 고유의 노이즈 극복을 위한 결측값 대치(Imputation) 벤치마킹 분석
제10장: 단일 세포 상태 전이와 동적 섭동 반응 분석
10.1 시간 흐름에 따른 세포 발달 궤적 및 외부 섭동 자극 시 전사체 변화 모델링 (Chreode)
10.2 수만 개의 유전자 간 동적 경쟁 상호작용을 계산하는 시그모이드 어텐션(Sigmoid Attention)
제11장: AI 에이전트 구동형 합성생물학 및 유전자 회로 설계
11.1 유전체 및 조절 설계 자동화를 위한 대규모 생물학 에이전트 구동
11.2 자율적 유전자 회로 설계를 위한 계층적 검증 기반 강화 학습(GenCircuit-RL)
제12장: 미래형 자율 로보틱 실험실 (Self-Driving Lab)
12.1 액체 핸들링 로봇 자동화 스크립트 도출 및 PCR/실험 실행 자동화 최적화 (AutoPCR)
12.2 다중 에이전트 자율 루프 기반 신약 물질 발굴 및 실험 Validation 결합 루프 (Latent-Y)
제13장: 생성형 바이오 AI의 이중적 사용 (Dual-Use) 방지 및 안전 가이드라인
13.1 AI 설계 병원체 생성 위험 및 바이러스 합성 시나리오에 대응하는 필터링의 중요성
13.2 바이오 위협 사전 통제를 위한 AI 기초 모델 구축 초기 안전 전문가 참여 프레임워크
제14장: 바이오 AI 글로벌 거버넌스 및 인간의 책임
14.1 유럽연합(EU) AI Act 규제 하의 생물학적 인공지능 안전성 진단 및 시스템 위험 관리
14.2 AI가 제시하는 임상적 발견의 신뢰성, 재현성 위기 극복 및 인간의 최종 책임과 지혜의 몫
판권