제가 생각하기에 올바른 협업은 서로를 존중하고 서로를 배우려는 자세에서 시작합니다.
저는 현 단계에서 컴퓨터와 인공지능이 가야할 길은, 지금까지 사람들이 신약을 어떻게 개발해왔는지를 배우고, 그 방법론을 컴퓨터로 구현하고 자동화하여 더 많은 검토를 가능하게 하거나, 인간 전문가가 분석에 필요한 도움을 주어 업무 효율성을 높히는 것이라 생각합니다.
인공지능 신약개발 분야는 현재 어려운 상황입니다. 인공지능 신약개발이 도입된지도 5년 정도 되어 가지만, 여전히 누구라도 인정할만한 성공 사례는 없고, 투자 위축으로 많은 회사들이 어려움을 겪고 있습니다. 이미 사업을 철수한 회사나, 무급 휴직중인 회사도 있다고 합니다. 인공지능 신약개발은 사기가 아니냐? 라는 말까지도 나오고 있다고 합니다.
종사자로서 대답하기 어려운 질문입니다. (저도 그렇지만) 제가 알기로 많은 회사들이 인공지능보다는 CADD의 일종인 컴퓨터 시뮬레이션에 더 의존하고 있기 때문입니다. CADD도 컴퓨터 성능 향상과 꾸준한 연구의 결과 이전 세대에 비해서 상당히 발전하였기에 기술적으로 훌륭한 방법이라고 저는 생각합니다만, 그래도 그것을 인공지능이라고 하긴 어렵습니다.
이런 상황에서 제가 무엇을 해야할지 고민중입니다. 단기간 내에 보여줄만한 실적이 필요로 하다는 사람도 있지만, 단기간의 해결책은 불가능하다고 생각합니다. 결국 내실을 다지고 연구 역량을 강화하는 것이 올바른 길이라고 생각합니다.
제가 해야할 일 중 하나는 사람들과 이야기하는 것이라고 생각합니다. 신약개발 종사자의 상당수는 정말로 약을 개발하고 싶어서 이 일을 한다고 생각합니다. 그것은 그만큼 고귀한 일이고, 존경받을만한 일이며, 큰 보상을 얻기에 적절한 가치가 있는 일이기 때문입니다. 의지가 있는 사람이 노력한다면 언젠간 해낼 것이라고 생각합니다.
조만간 컴퓨터, 인공지능을 활용한 신약개발에 대한 온라인 커뮤니티 + 오프라인 스터디 모임을 만들려고 생각중입니다.
스터디 모임의 목적은 프로그래밍과 인공지능을 처음부터 가르쳐주는 것은 아닙니다.
그것은 LAIDD 같은 온라인 플랫폼을 활용하는 것이 더 유용할 것 같습니다.
스터디 모임에선 초보자가 어떻게 공부할지에 대해서 조언하거나, 잘 모르는 내용에 대해서 서로 질문 답변을 해주는 정도만으로 진행할 생각입니다.
제가 스터디 모임을 통해 하고 싶은 것은 신약개발에서 풀어야 할 현 단계에서의 문제들이 무엇인지, 현장에서의 수요가 무엇인지, 인공지능을 신약개발에 어떻게 활용해야 하는지, 현재 인공지능 신약개발 분야의 주요 이슈가 무엇인지? 지금의 인공지능 인공지능의 문제점은 무엇이고, 앞으로 어떤 방향으로 나아가야할지 등에 대해서 현장의 수요자들과 기술 개발자들이 서로 논의하는 것입니다.
제 직장에서 비슷한 일을 하고 있지만, 그것은 회사의 관리자나 경영자들의 미팅에 가깝습니다.
저는 연구자의 한 사람으로서, 실무 연구자들끼리 직접 만나서 서로 정직하게 이야기하는 것이 진정한 소통이라고 생각합니다. 이런 과정에서 진정으로 필요한 기술이 무엇인지 이해하고, 이를 해결하기 위한 좋은 아이디어들이 제시될 수 있다고 믿습니다.
제 직장 업무와는 별개로 자율적인 스터디 모임을 만들려고 합니다.
직장 도움 없이 저 혼자서 스터디 모임을 홍보하는 것은 어렵고, 시간을 내는 것이 쉽진 않겠지만 누군가 시켜서 한다고 제대로 될 것이라고 생각하진 않습니다. 꾸준히 하다보면 필요한 일이라면 사람들이 알아서 찾아올거고, 그렇지 않으면 그냥 제가 틀렸다고 생각하면 될 일일 뿐이죠.
연구자들끼리 서로 존중하는 분위기를 형성하기 위해서 운영 원칙은 실명으로 하려고 합니다.
소속 및 직책은 굳이 밝힐 필요는 없습니다. 실무 연구자들이 참여했으면 좋겠습니다.
-----9월 27일 수정 ------
일단 네이버 카페로 만들었습니다.
https://cafe.naver.com/scaidd
'Drug > Computer-Aided Drug Discovery' 카테고리의 다른 글
CADD 기초 예제 정리중 (22.10.07 갱신) (3) | 2022.10.07 |
---|---|
인공지능신약개발 스터디 모임 카페 개설 (0) | 2022.10.02 |
인공지능 신약개발과 데이터의 문제 (6) | 2022.09.06 |
인공지능 신약개발 온라인 교육 플랫폼 LAIDD 2.0 open (0) | 2022.09.01 |
reference 를 이용하여 pdbqt를 pdb 로 변환하기 (0) | 2022.08.29 |