MIT 교수들, AI 과학상 수상

MIT 교수 레지나 바르질레이(Regina Barzilay)와 제임스 콜린스(James Collins)가 AI 기반 항생제 발견 공로로 2026년 프리츠커 과학 연구 우수상을 받았습니다. 시카고대학교와 캘리포니아공과대학교가 공동 수여하는 이 상은 2024년 제정됐으며, AI와 자연과학 또는 공학을 함께 발전시키는 연구를 인정합니다. 두 교수는 MIT 압둘 라티프 자밀 보건 머신러닝 클리닉의 공동 책임자이며, MIT 슈워츠먼 컴퓨팅 칼리지와 공과대학에도 소속돼 있습니다.

두 연구자의 협업에서 나온 첫 주요 논문은 2020년 학술지 셀에 실렸으며, 당시 MIT 박사후 연구원이던 제1저자 조너선 스톡스(Jonathan Stokes)와 함께 할리신을 설명했습니다. 심층학습 모델(데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 기법)은 2,500개 분자로 학습한 뒤 할리신을 찾아냈습니다. 할리신은 원래 당뇨병 치료 후보 물질로 연구됐지만, 실험에서 클로스트리디오이데스 디피실, 아시네토박터 바우마니, 결핵균을 포함한 항생제 내성 세균을 죽일 수 있는 것으로 나타났습니다. 이전에는 수년이 걸리던 발견 과정을 연구팀은 몇 주 만에 마쳤습니다.

바르질레이와 콜린스, 스톡스는 2023년 머신러닝으로 아바우신을 찾아냈습니다. 아바우신은 아시네토박터 바우마니에 효과가 있는 협범위 항생제(특정 세균종에 작용하는 항생제)입니다. 한 가지 치료 저항성 세균종에만 작용하면 세균의 내성 발달 가능성을 낮추고 유익한 장내 세균에 미치는 피해도 제한할 수 있다는 점이 장점입니다. 콜린스는 항생제 발견이 역사적으로 느리고 비용이 많이 들며 결과를 예측하기 어려운 시행착오에 의존해 왔다고 말했고, 생성형 AI가 발견 도구에서 설계 도구로 바뀌고 있다고 설명했습니다. 바르질레이는 AI가 현재 신약 발견 과정의 일부만 자동화할 수 있다며, 연구를 진전시키려면 인간 생물학을 현실적으로 모사하는 AI 모델이 필요하다고 말했습니다.

MIT 교수 레지나 바르질레이(Regina Barzilay)와 제임스 콜린스(James Collins)가 AI 기반 항생제 발견 공로로 2026년 프리츠커 과학 연구 우수상을 받았습니다. 시카고대학교와 캘리포니아공과대학교가 공동 수여하는 이 상은 2024년 제정됐으며, AI와 자연과학 또는 공학을 함께 발전시키는 연구를 인정합니다. 두 교수는 MIT 압둘 라티프 자밀 보건 머신러닝 클리닉의 공동 책임자이며, MIT 슈워츠먼 컴퓨팅 칼리지와 공과대학에도 소속돼 있습니다.

두 연구자의 협업에서 나온 첫 주요 논문은 2020년 학술지 셀에 실렸으며, 당시 MIT 박사후 연구원이던 제1저자 조너선 스톡스(Jonathan Stokes)와 함께 할리신을 설명했습니다. 심층학습 모델(데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 기법)은 2,500개 분자로 학습한 뒤 할리신을 찾아냈습니다. 할리신은 원래 당뇨병 치료 후보 물질로 연구됐지만, 실험에서 클로스트리디오이데스 디피실, 아시네토박터 바우마니, 결핵균을 포함한 항생제 내성 세균을 죽일 수 있는 것으로 나타났습니다. 이전에는 수년이 걸리던 발견 과정을 연구팀은 몇 주 만에 마쳤습니다.

바르질레이와 콜린스, 스톡스는 2023년 머신러닝으로 아바우신을 찾아냈습니다. 아바우신은 아시네토박터 바우마니에 효과가 있는 협범위 항생제(특정 세균종에 작용하는 항생제)입니다. 한 가지 치료 저항성 세균종에만 작용하면 세균의 내성 발달 가능성을 낮추고 유익한 장내 세균에 미치는 피해도 제한할 수 있다는 점이 장점입니다. 콜린스는 항생제 발견이 역사적으로 느리고 비용이 많이 들며 결과를 예측하기 어려운 시행착오에 의존해 왔다고 말했고, 생성형 AI가 발견 도구에서 설계 도구로 바뀌고 있다고 설명했습니다. 바르질레이는 AI가 현재 신약 발견 과정의 일부만 자동화할 수 있다며, 연구를 진전시키려면 인간 생물학을 현실적으로 모사하는 AI 모델이 필요하다고 말했습니다.