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Calico Life Sciences는 AI/ML 책임자와 과학자들이 Co-Scientist라는 도구를 활용하여 노화 관련 생물학적 발견들을 연결하고 가설을 생성하는 연구를 진행했습니다. 이 과정은 복잡한 생물학 문헌 속에서 탐구할 가치가 있는 새로운 아이디어를 식별하는 데 도움을 주었습니다.
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원문 바로가기의학에서 가장 복잡하거나 중대한 문제 중 하나는 노화입니다. 노화와 관련된 생물학적 과정들이 겹치면서 사람들이 얼마나 오랫동안 건강하게 살 수 있는지를 결정합니다. Calico Life Sciences에서는 AI/ML 책임자인 Matt Onsum과 선임 과학자 Katherine Labbé가 Co-Scientist를 사용하여 노화의 생물학 전반에 걸쳐 흩어져 있는 발견들을 연결하고, 테스트할 가치가 있는 가설로 전환하는 작업을 진행하고 있습니다.
이는 결코 쉬운 작업이 아닙니다. 왜냐하면 생물학 문헌은 품질이 제각기 다른 발견들, 막다른 길, 그리고 재현되지 않는 결과들로 가득 차 있기 때문입니다. Onsum에 따르면 Co-Scientist는 Calico의 전문가들에게 과학적 식별 능력으로 깊은 인상을 남겼으며, 이러한 잡음 속에서 탐구할 가치가 있는 새로운 아이디어를 식별하는 데 도움을 주었습니다.
한 가지 예시는 Calico가 진행한 통합 스트레스 반응(ISR)에 대한 연구에서 나왔습니다. ISR은 보호적인 세포 메커니즘이지만, 지속적으로 켜지면 질병에 기여할 수도 있습니다. Calico 팀은 Co-Scientist를 사용하여 노화와 다양한 질환을 거치면서 변화하는 대사(metabolism)에 의해 ISR이 어떻게 조절되는지에 대한 새롭지만 그럴듯한 가설을 생성했습니다. 연구원들은 또한 이 가설을 테스트하기 위한 실험 설계를 다듬기 위해 Co-Scientist와 상호작용했으며, 결과가 나오는 대로 새로운 정보를 입력했습니다. 이 실험들은 건강과 질병에서 ISR의 역할에 중요한 시사점을 가진 새로운 발견들로 이어졌으며, 팀은 그 결과를 출판할 계획입니다.