OpenAI, AI 화학자 실험 공개…신약 합성 반응 수율 개선

OpenAI 공식 발표와 Molecule.one 공개 자료에 따르면 OpenAI와 Molecule.one은 GPT-5.4를 자동화 화학 실험실 Maria와 연결해 의약화학의 Chan-Lam coupling 반응 개선을 실험적으로 검증했다. 이번 연구는 AI가 문헌 검토와 실험 제안, 데이터 분석, 후속 실험 설계에 참여한 사례로, OpenAI는 이를 완전 자율 연구가 아닌 사람 검토가 개입된 near-autonomous 워크플로로 설명했다.

이번 실험의 대상은 primary sulfonamide와 arylboronic acid를 결합하는 Chan-Lam 반응이다. 이 반응은 의약화학에서 탄소-질소 결합을 만드는 데 쓰이지만, 특정 기질 조합에서는 낮은 수율과 부반응이 문제가 돼 왔다. OpenAI는 GPT-5.4가 TEMPO 등 온화한 산화제가 반응 성능을 높일 수 있다는 가설을 제안했고, Molecule.one의 Maria Lab이 이를 고처리량 실험으로 검증했다고 밝혔다.

공개된 사전논문에 따르면 연구진은 두 차례의 마이크로스케일 스크리닝에서 총 1만80건의 반응을 수행했다. 최적화 조건에서 평균 추정 수율은 16.6%에서 25.2%로 올랐고, 30%를 넘는 반응 비율은 15.6%에서 37.5%로 증가했다. OpenAI 발표는 최적화 조건이 테스트한 boronic acid의 88%, sulfonamide의 83%에서 개선을 보였다고 설명했다.

실험실 규모 검증도 진행됐다. OpenAI는 사람이 대표 반응을 벤치 스케일에서 다시 수행한 결과 14개 기질 조합 중 11개에서 수율 증가가 확인됐고, 다수의 경우 두 배 이상 개선됐다고 밝혔다. 이는 마이크로리터 단위 자동화 실험에서 나온 신호가 실제 연구실 작업 규모에서도 일부 재현됐다는 점에서 의미가 있다.

다만 이번 결과가 AI가 독립적으로 화학 연구 프로그램 전체를 수행할 수 있음을 뜻하지는 않는다. OpenAI는 사람 화학자가 연구 방향을 정하고, 상위 제안 중 일부를 선택했으며, 실험 계획을 일부 수정하고 최종 결과를 독립적으로 검증했다고 밝혔다. 연구진도 반응 메커니즘과 기질 범위, 다른 실험 조건에서의 재현성은 추가 검증이 필요하다고 적었다.

이번 발표는 AI 연구 자동화가 텍스트 기반 추론을 넘어 실제 실험 인프라와 결합하는 흐름을 보여준다. 신약 개발에서는 합성 가능한 분자의 범위가 탐색 가능한 후보 물질의 범위를 제한한다. 특정 반응의 신뢰성이 높아지면 연구자는 더 많은 후보 구조를 실제로 만들어 시험할 수 있다.

동시에 화학·생명과학 영역의 AI는 오용 가능성을 함께 다뤄야 한다. OpenAI는 이번 연구가 알려진 의약화학 반응 개선이라는 합법적 문제에 한정됐고, 독성 물질이나 화학무기, 유해 화합물 설계를 다루지 않았다고 밝혔다. 또한 사람 검토와 물리적 실험 인프라 통제를 안전장치로 적용했다고 설명했다.

출처: OpenAI https://openai.com/index/ai-chemist-improves-reaction/
출처: Molecule.one https://molecule.one/
출처: Preprint https://cdn.openai.com/pdf/7136bb75-6d47-4834-8fff-c07c0e06708a/tempo-improves-generality-and-decreases-oxidative-deboronation.pdf