# 수천 개의 AI 가 32 분 만에 수백만 개의 뇌 세포 데이터를 분석하여 알츠하이머병과 파킨슨병 연구에 새로운 단서를 발견했습니다.

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-10-23T23:49:37.911Z

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OpenAI 는 2026 년 10 월 21 일, 수천 개의 AI 에이전트를 활용하여 수백만 개의 마우스 뇌 세포에서 얻은 실험 데이터를 단 32 분 만에 분석하고, 알츠하이머병이나 파킨슨병 등과의 연관성을 연구할 수 있는 새로운 단서를 발견했다고 발표했습니다. 인간 연구자가 수 개월에서 1 년이 걸릴 것으로 추정되는 분석을 단기간에 수행하며, 지금까지 간과되었을 수 있는 유전자의 작용에 대해 새로운 가설도 제시했다는 것입니다. 수천 개의 AI 에이전트를 활용하여 생물학적 데이터에서 새로운 단서를 발견하다 | OpenAI https://openai.com/index/scaling-ai-research-for-complex-biological-data/Distributed AI agents enable comprehensive discovery of biological insights at scale | bioRxiv https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.15.759436v1 최근 생명과학 연구에서는 대량의 세포를 조사하여 특정 유전자가 세포의 기능에 어떤 영향을 미치는지를 상세히 분석할 수 있게 되었습니다. 수천 가지의 유전자 변형을 적용하고 수백만 개의 세포에서 발생하는 반응을 기록하는 대규모 실험도 가능하지만, 이러한 방대한 실험 데이터에서 질병의 원인과 연결되는 정보를 찾아내기 위해서는 과거 연구 논문 등을 참조하여 각 결과를 하나씩 해석해야 합니다. 데이터가 증가할수록 분석에 걸리는 시간이 길어지고, 중요한 발견으로 이어질 수 있는 미세한 변화가 놓칠 가능성이 높아집니다.

이에 따라 OpenAI 는 생명과학 분야 연구에 종사하는 PerturbAI 와 스크립스 연구소와 협력하여, 생명과학 연구용 AI 'GPT-Rosalind'를 탑재한 수천 개의 AI 에이전트에게 분석 작업을 분담시키는 방법을 개발했습니다. 연구 팀이 분석에 사용したのは '전뇌 CRISPR 아틀라스'라는 데이터셋입니다. CRISPR 은 특정 유전자에 변화를 주는 기술로, 전뇌 CRISPR 아틀라스에는 마우스의 전뇌에 걸쳐 유전자를 조작했을 때의 세포 반응이 기록되어 있습니다. 수천 개의 AI 에이전트는 각각 다른 유전자의 분석을 담당하여 유전자를 조작했을 때의 세포 변화를 조사하고, 관련 과학 논문을 검색하여 세포에 변화가 발생한 이유에 대한 가설을 세웠습니다. 마지막으로 각 에이전트의 분석 결과를 통합하여 유전자와 세포 반응, 관련 연구 논문을 연결한 '추론 아틀라스'를 작성했습니다.

분석 결과, AI 에이전트는 세포 성장이나 대사 등에 관여하는 'Tsc1'과 'Tsc2'라는 두 가지 유전자에 흥미로운 차이를 발견했습니다. 두 유전자는 일반적으로 세포 성장 등을 조절하는 'mTOR'라는 메커니즘과 관련되어 있으며, 많은 신경 세포에서는 유사한 역할을 합니다. 그러나 운동 조절을 담당하는 소뇌에서는 Tsc2 를 조작하면 신경 세포 간 정보 전달에 관여하는 수십 종의 유전자의 활동이 변화한 반면, Tsc1 을 조작하면 거의 변화가 관찰되지 않았습니다.

TSC2 의 이상은 뇌 등良性腫瘍이 발생하는 '결절성 경화증'과 관련이 있으며, 환자의 소뇌에서 관찰되는 이상과도 연관이 있다는 것이 알려져 있습니다. 이번 발견으로 연구자들은 질병과 관련된 신경세포나 유전자의 변화를 좁혀내어 기존 약물로 개선 가능한지 여부를 더 쉽게 조사할 수 있을 것이라고 합니다. 또한 AI 에이전트는 파킨슨병과 유사한 증상을 보이는 '페리 증후군'과 관련된 유전자 'DCTN1'에도 주목했습니다. DCTN1 은 신경세포 내에서 물질을 운반하는 역할을 하는 유전자입니다. 실험 데이터에 따르면 Dctn1 을 조작하면 콜레스테롤 생성과 관련된 유전자의 활동이 증가했습니다. AI 에이전트는 과거 연구와 비교하여 신경세포 내에서 콜레스테롤을 운반하는 메커니즘에 문제가 발생하면 세포가 콜레스테롤을 과다하게 생성할 가능성이 있다고 지적했습니다.

연구팀은 신경세포 내 콜레스테롤 분포가 신경퇴행과 관련이 있는지, 분포를 정상화함으로써 신경세포를 보호할 수 있는지 등을 향후 연구 과제로 제시하고 있습니다. 여러 AI 에이전트를 사용하는 방법이 얼마나 효과적인지 확인하기 위해 연구팀은 1 대의 AI 에이전트에 분석을 모두 맡기는 방법과 비교했습니다. 가장 작업량이 많은 조건에서는 1 대의 AI 에이전트가 참조한 문헌이 11 건에 불과한 반면, 수천 대의 AI 에이전트는 수천 건의 문헌을 참조했습니다.

또한, 분석 결과를 숨기고 전문가들에게 평가받았을 때, 여러 AI 에이전트 분석 결과 중 75% 가 높은 평가를 받았다고 합니다.

연구팀은 분석 결과를 정리한 추론 아틀라스를 공개하여, 다른 연구자들이 유전자 간 관계나 예상치 못한 세포 반응을 조사할 수 있게 만들었습니다. OpenAI 는 과학자가 연구의 중심을 담당하는 것이 변하지 않는다고 하면서, AI 를 통해 방대한 실험 데이터에서 검증 가치가 있는 가설을 더 많이 발견하고, 미래에는 더 우수한 의약품 개발로 이어지길 바란다고 밝혔습니다.

[원문 보기](https://gigazine.net/news/20261022-openai-research-complex-biological-data/) | 출처: Gigazine