구글 딥마인드(Google DeepMind)의 AI 과학 연구 도구 Co-Scientist가 세포 노화(cellular aging) 역전 연구에서 주목할 만한 성과를 냈다. 유전체학 연구자 오마르 아부다예(Omar Abudayyeh)와 조너선 구텐베르그(Jonathan Gootenberg) 팀은 Co-Scientist를 활용해 수만 편의 과학 논문을 분석하고 세포 노화 역전에 관여할 수 있는 신규 유전자 인자 20개 이상의 후보를 도출했다. 이어진 실험실 검증에서 Co-Scientist가 제안한 일부 유전자 인자가 실제로 세포를 노화된 상태인 세포 노화(senescence)에서 피부·모발·근육 등 조직의 젊은 상태로 복귀시키는 효과를 보이는 것으로 확인됐다.
이 연구팀은 수천 개의 유전자를 켜고 끄는 대규모 유전체 스크리닝(genetic screening)을 수행하며 어떤 변화가 세포의 노화 경로에 영향을 미치는지 추적하고 있다. 이 과정에서 두 가지 병목이 존재했다. 첫째는 어떤 유전자 경로를 실험할지 선별하는 것이고, 둘째는 방대한 스크리닝 결과를 수십 년치 산재된 문헌과 연결해 의미를 파악하는 것이다. Co-Scientist는 두 단계 모두에서 연구팀을 지원했다. 연구 방향 제안에서는 수만 편의 논문을 체계적으로 검토해 20여 개의 그럴듯한 가설을 제시했고, 스크리닝 결과 해석에서는 연구자 한 명이 최대 6개월이 걸리던 분석 작업을 며칠 수준으로 단축했다.
Co-Scientist는 구글 딥마인드가 제미나이(Gemini) 모델을 기반으로 개발한 AI 연구 지원 시스템으로, 복잡한 과학 문헌을 통합하고 실험 설계를 보조하는 데 특화돼 있다. 딥마인드는 이미 알파폴드(AlphaFold)로 단백질 구조 예측 분야에서 선도적 성과를 거둔 바 있으며, Co-Scientist를 통해 생명과학 연구 사이클 전반에 AI 지원을 확대하고 있다. 세포 노화 역전은 신약 개발, 만성질환 치료, 장수 연구 등과 직결되는 분야로, AI가 기초연구 단계에서 실질적인 기여를 한 사례가 쌓이면서 생명과학과 AI의 협업 가능성에 대한 관심이 높아지고 있다.
이번 성과는 실험실 수준의 초기 검증 단계에 있으며, 임상 적용까지는 추가 연구와 검증이 필요하다. 그러나 AI가 수개월이 걸리던 문헌 분석을 며칠로 단축하고, 연구자가 미처 고려하지 못했던 유전자 인자 후보를 새롭게 제안할 수 있다는 점은 노화 연구의 속도를 크게 높일 잠재력을 보여준다. 딥마인드는 Co-Scientist를 다른 생명과학 연구 영역에도 적용을 확대하고 있다.
