인공지능이 여는 생명과학의 새 시대
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김경진 변호사 출판사 홈페이지 ↗ blog.naver.com
소개
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출처: 알라딘 Open API 제공 도서 정보
출판사 등록 소개
새벽 두 시의 실험실은 조용합니다. 대학원생 한 명이 구멍 96개가 뚫린 플레이트에 시약을 한 칸씩 옮겨 담다가 몸을 돌려 옆자리 노트북을 봅니다. 화면에서는 학습 곡선이 한 칸씩 내려가고 있습니다. 피펫과 키보드를 번갈아 잡는 이 장면이 지금 생명과학 연구실의 평범한 밤입니다.
이 책은 그 밤에 무슨 일이 벌어지고 있는지 열네 개의 장으로 나누어 살펴봅니다. 아미노산 서열 하나로 단백질이 접히는 3차원 모양을 알아맞히는 기계, 자연에 없던 단백질을 노이즈에서 빚어내는 생성 모델, 30억 쌍의 염기를 한 글자 해상도로 읽는 게놈 언어 모델, 100억 개가 넘는 가상 화합물을 며칠 만에 훑는 스크리닝, 사람이 잠든 밤에도 실험을 이어 가는 로봇 실험실까지 다룹니다. 마지막 두 장은 방향을 바꿉니다. 치료제를 설계하는 힘이 그대로 위험 물질을 설계하는 데 쓰일 수 있다는 문제, 그리고 유럽연합 인공지능법과 재현성 위기 앞에서 사람이 무엇을 책임져야 하는지를 다룹니다.
전공자가 아니어도 읽을 수 있게 썼습니다. 전문 용어는 처음 나올 때 우리말로 풀고 일상의 장면에 빗대었습니다. 그러면서 숫자는 뭉개지 않았습니다. 신약 하나에 드는 10년과 2조 원, 임상 1상 후보 열 개 중 아홉 개가 사라지는 현실, 결합 단백질 설계의 실제 성공률 11.6퍼센트 같은 값을 그대로 적었습니다. 생명과학을 전공하는 학생, 인공지능을 공부하며 생물학 쪽 일을 살피는 개발자, 제약과 바이오 산업의 실무자, 그리고 이 분야의 정책과 규제를 다루는 사람에게 권합니다.
출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보(출판사 제출)
요약
이 책의 미덕은 들뜨지 않는다는 점에 있습니다. 인공지능이 생명과학을 바꾸고 있다는 이야기는 이미 많습니다. 대개는 잘된 사례만 모아 놓습니다. 이 책은 반대쪽 숫자를 같이 적습니다. 결합 단백질 설계의 실제 성공률이 11.6퍼센트라는 것, 인공지능으로 발굴한 후보 물질 117개 가운데 임상 1상을 넘긴 것이 절반 남짓이고 2상을 넘긴 것은 6.8퍼센트이며 아직 허가를 받은 약은 없다는 것을 그대로 씁니다. 기대와 현실 사이의 거리를 알아야 이 분야에서 무엇을 해야 할지 보입니다.
또 하나 눈에 띄는 것은 근거를 다루는 태도입니다. 각 절이 끝날 때마다 그 절이 딛고 선 자료를 논문 표기 방식으로 붙였습니다. 전체 314건입니다. 저자는 인용한 논문을 arXiv와 크로스레프로 한 건씩 대조했고, 실재를 확인하지 못한 자료는 본문에서 뺐다고 서문에 밝혔습니다. 인공지능이 정리한 글에서 가짜 인용이 문제가 되는 지금, 이 절차를 공개한 것 자체가 하나의 태도입니다. 바탕이 된 자료 노트도 열어 두어 독자가 원문으로 돌아갈 수 있게 했습니다.
문장은 쉽습니다. 확산 모델을 안개에서 형체를 걷어내는 일에, 최적 수송을 짐을 가까운 창고부터 채우는 일에 빗댑니다. 그러면서 수식이 필요한 자리에서는 숫자를 피하지 않습니다. 이 두 가지를 함께 해내는 책은 드뭅니다. 생명과학과 인공지능 사이에서 어느 쪽 언어도 완전히 놓지 않으려는 독자에게 이 책이 좋은 다리가 되리라 봅니다.
출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보(출판사 제출)
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
출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보(출판사 제출)
자주 묻는 질문
『인공지능이 여는 생명과학의 새 시대』의 출간일과 출판사는?
김경진 변호사 출판사에서 2026-08-18에 출간했습니다. ISBN 9791124360415.
『인공지능이 여는 생명과학의 새 시대』의 저자는 누구인가요?
김경진 (지은이)입니다. 자세한 저자 소개는 출판사(김경진 변호사 출판사) 제공 자료를 참고하세요.
『인공지능이 여는 생명과학의 새 시대』 구매는 어디서 할 수 있나요?
알라딘 등 온라인 서점에서 구매할 수 있습니다. ISBN 9791124360415으로 검색하면 정확한 판을 찾을 수 있습니다. 정가는 20,000원입니다.
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