약물 개발 혁신: Google의 TxGemma AI 모델
National Library of Medicine 에 게재된 2022년 연구에서는 놀라운 통계가 밝혀졌습니다.약물 후보의 90%가 1상 시험에서 실패합니다.이 통계는 생명을 구하는 치료법 개발과 관련된 내재적 위험과 비용(종종 수십억 달러에 달함)을 강조합니다.이러한 과제에 비추어 Google은 약물 개발을 혁신하는 것을 목표로 하는 선구적인 AI 모델인 TxGemma를 출시했습니다.
TxGemma의 진화
TxGemma는 작년 10월 약물 개발에 잠재적으로 적용되어 주목을 받았던 Google의 이전 모델인 Tx-LLM의 공개 후속 모델로 등장했습니다.연구자들은 고유한 치료적 적용에 맞게 사용자 정의할 수 있는 모델이 필요하다고 표현했습니다.이에 대응하여 Google은 개발자가 특정 데이터 세트를 활용하고 적용할 수 있도록 TxGemma를 액세스 가능하게 만들었습니다.
TxGemma의 기능
이 모델은 Google의 Gemma 프레임워크를 기반으로 구축되었지만, 치료제 개발에 전념하고 있습니다. TxGemma는 개발 라이프사이클 동안 치료제의 특성을 이해하고 예측하도록 설계되어 연구자들이 가장 유망한 약물 표적을 정확히 파악하고 임상 시험 결과를 예측하도록 돕고, 이를 통해 낭비되는 시간과 리소스를 최소화합니다.
모델 사양 및 성능
TxGemma는 세 가지 크기의 모델 모음을 제공하여 개발자가 하드웨어 기능에 맞는 버전을 선택할 수 있도록 합니다.옵션에는 20억, 90억, 강력한 270억 매개변수가 있는 모델이 포함됩니다.각 변형에는 다음과 같은 좁은 작업을 수행할 수 있는 ‘예측’ 기능이 포함됩니다.
- 분류(예: 분자가 혈액-뇌 장벽을 통과할 수 있는지 확인)
- 회귀(예: 약물의 결합 친화력 추정)
- 생성(예: 반응 결과에서 잠재적인 반응물 생성)
Google은 270억 개의 매개변수 모델의 효능을 강조하며 다음과 같이 밝혔습니다.
“가장 큰 TxGemma 모델(27B 예측 버전)은 강력한 성능을 제공합니다.거의 모든 작업에서 이전 최첨단 범용 모델(Tx-LLM)보다 더 좋거나 거의 같을 뿐만 아니라, 단일 작업을 위해 특별히 설계된 많은 모델과 경쟁하거나 이깁니다.구체적으로, 66개 작업 중 64개에서 이전 모델보다 성능이 뛰어나거나 비슷한 성능을 보이며(45개에서 앞섬), 50개 작업에서 특수 모델과 동일한 성능을 보입니다(26개에서 앞섬).”
TxGemma-Chat 소개
TxGemma 모델 외에도 Google은 90억 개와 270억 개의 매개변수 구성으로 TxGemma-Chat을 출시했습니다.이 버전을 사용하면 연구자는 모델과 대화할 수 있어 추론을 설명하고 복잡한 질문을 해결하게 되며, 잠재적으로 치료 개발을 상당히 가속화할 수 있습니다.
Agentic-Tx 출시
Google은 또한 Gemini 2.0 Pro 프레임워크를 활용하는 Agentic-Tx를 공개했습니다.이 혁신적인 도구는 현재 외부 정보를 활용하고 다단계 추론을 수행하는 것과 관련된 과제를 해결합니다.18개의 전문 도구를 갖춘 Agentic-Tx는 다음을 제공하여 연구자에게 힘을 실어줍니다.
- 고급 다단계 추론을 위한 TxGemma
- PubMed, Wikipedia 및 웹의 일반 검색 기능
- 전담 분자 분석 도구
- 유전자 및 단백질 분석 리소스
TxGemma 시작하기
TxGemma의 기능을 활용하기 위해 관심 있는 개발자는 Vertex AI Model Garden 또는 Hugging Face를 방문할 수 있습니다.이러한 모델을 오픈 소스로 유지함으로써 Google은 연구 커뮤니티가 더욱 혁신하고 개선 사항을 공유하도록 장려합니다.이러한 협력적 접근 방식은 새로운 치료법의 개발을 촉진하여 궁극적으로 수많은 생명을 구하는 것을 목표로 합니다.
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