이전에 읽은 <바이오사이언스의 이해 >의 후속편으로 신약개발에 도입되는 AI에 대한 이야기를 담고 있다. 전편에서 AI 얘기가 별로 없어서 아쉬웠는데, 최신 —2023년 말 정도까지의— AI 모델들이 실제 신약 개발에 도입되는 사례를 다루고 있음.
다만 제목과 달리 책의 절반 이상은 생명 공학과 AI 이전 신약 개발 내용이 다뤄지고 있고, 실제 AI가 접목되는 사례는 마지막 3부에만 다뤄지고 있음. 알파폴드가 업계에 큰 영향력을 주고 다양한 상도 받았지만, 한계도 분명 있다는 점도 다뤄지고, 단백질 구조 예측을 하는 알파폴드 외에 단백질 디자인에 대한 diffusion model을 활용한 방법과 각 모델들이 어떻게 생겼는지에 대한 개요도 다뤄지고 있어서, AI와 바이오에 관심 있다면 읽어보면 좋을 듯.
아직 AI 만병통치약은 아니지만, 이미 큰 영향력을 보였고, 앞으로는 더 발전할테니 이제 AI를 이용한 신약 개발이 주류를 이룰 것이라는 내용.
나도 AI 공부하면서 어느 분야를 노려야 할까 고민하던 차에 읽게 되긴 했으나, 원래도 vision 분야에 집중해야겠다고 생각했지만, 최근에 online으로 vision을 처리하는 분야로 방향을 잡았기 때문에 후보 물질 예측은 내가 하려는 일과는 차이가 있을 듯. 그래도 두루 알아 두는게 좋긴 할 듯. AI는 상당히 강력한 계산기이고, vision이나 언어 모델 외에도 다양한 분야에 적용 가능하다. 물론 그걸 잘 하려면 해당 분야의 도메인 지식이 필요함.
