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AI 신약개발 실전 가이드 - 의료 바이오 연구자를 위한
강성준.김도균.한진선 지음 / 범문에듀케이션 / 2026년 9월
평점 :
우연히 출판사에서 진행하는 서평단에 참여할 수 있는 기회가 주어졌고, 감사하게도 선정이 되어 서평을 남깁니다.
저는 석사과정에서 Computational Biology를 전공하면서 CADD(Computer-Aided Drug Design)를 연구했습니다. 책에 실습할 수 있게 자세히 기술되어 있는 바와 같이 당시에도 LBDD(Ligand-Based Drug Design)와 SBDD(Structure-Based Drug Design)로 신약 후보물질을 발굴하였습니다. 화합물의 구조와 활성을 비교하고, 단백질의 3차원 구조를 살펴보며 결합 부위를 분석하고, docking을 통해 어떤 화합물이 표적 단백질과 잘 결합할지를 예측했습니다. 그래서 『의료 바이오 연구자를 위한 AI 신약개발 실전 가이드』를 읽으면서 꽤 오래전의 기억들이 하나씩 떠올랐습니다. 그런 반가움과 동시에 그 동안 CADD의 방법론 측면에서 많은 발전이 있었다는 것을 알게 되었습니다.
그와 별개로 체계적인 책의 구성을 보며, 누구나 신약 후보물질을 발굴할 수 있게 만들었다는 생각이 들었습니다. AI 신약개발이라고 하면 가장 먼저 딥러닝이나 생성형 AI부터 떠올리기 쉽지만 실제 연구에서는 AI 모델 하나만 잘 안다고 해서 신약개발을 할 수 있는 것은 아닙니다. 화학구조를 어떻게 표현하는지, 분자의 물리화학적 특성이 무엇을 의미하는지, 단백질 구조와 ligand의 상호작용을 어떻게 해석하는지, 데이터는 어떻게 다뤄야 하는지를 함께 이해해야 합니다. 해당 도서는 AI 신약개발을 위한 기초 역량을 시작으로 인공지능 신약개발의 기초, 각 방법론의 실무로 차근차근 이어집니다.
LBDD와 SBDD는 제가 석사과정에서 직접 연구했던 영역이기에 그 과정이 자연스럽게 떠올랐는데, 당시에도 컴퓨터를 이용해 수많은 후보물질 가운데 가능성이 높은 후보를 좁힌다는 개념은 상당히 매력적이었습니다. 하지만, 현재는 CADD의 기본 철학이 유지되면서 문제 해결을 위한 도구와 탐색할 수 있는 공간은 훨씬 커진 것 같습니다.
마지막으로 최신 동향까지 이어지는 구성이 좋았습니다. 기초 원리만 설명하고 끝나는 것이 아니라, “그래서 지금 이 분야는 어디까지 와 있는가?”라는 질문까지 자연스럽게 연결됩니다. AI 신약개발 분야는 변화 속도가 워낙 빠르기 때문에 특정 프로그램의 사용법만 배우는 것보다 전체 기술의 흐름과 원리를 이해하는 것이 더 중요하다고 생각합니다.
그런 점에서 이 책은 하나의 AI 도구를 배우는 매뉴얼이라기보다 AI 신약개발이라는 분야 전체의 지도를 보여주는 책에 가깝게 느껴졌습니다.
해당 도서를 읽으면서 오히려 다시 확인하게 된 것도 있습니다. AI 기술이 발전할수록 biology, chemistry, structural biology와 같은 기초 지식의 중요성이 줄어드는 것이 아니라는 점입니다. 좋은 예측 결과를 얻는 것과 그 결과가 생물학적으로 의미가 있는지를 판단하는 것은 다른 문제입니다. 왜 이 표적을 선택해야 하는지, 이 binding mode가 실제로 가능한지, 구조적으로는 좋아 보이는 화합물이 실제 신약 후보로 개발될 수 있는지 등을 판단하려면 결국 여러 분야의 지식이 함께 필요합니다. AI는 신약개발 연구자의 역할을 대체한다기보다, 연구자가 탐색할 수 있는 범위와 속도를 크게 확장시키는 도구에 더 가깝다는 생각을 다시금 하게 되었고, 그런 관점에서 보면 AI 신약개발을 공부할 때 가장 중요한 것은 최신 모델의 이름을 많이 아는 것이 아니라 신약개발의 기본 원리를 이해하면서 AI를 어디에, 왜 사용할 것인지를 이해하는 것일지도 모릅니다.
저와 같이 관련 지식이 있는 사람들에게는 반가움과 해당 분야의 업데이트를 해주는 반면에, AI 신약개발을 처음 접하는 의료·바이오 연구자에게는 이 분야를 이해하기 위한 출발점으로 활용하기 좋아 보입니다. 책을 덮으면서 한 가지 든 생각은 신약개발의 본질은 바뀌지 않았지만 우리가 그 가능성을 탐색하는 방법은 분명 크게 달라지고 있다는 것입니다.
CADD에 대해서 알고 싶은 분이나, 신약 후보물질을 도출해 보고 싶은 분에게는 분명 도움이 될 책이라는 확신이 들기에, 관심 있는 분들에게 일독을 권합니다.