| AI 신약연구팀 리안
카카오브레인의 혁신은 크루(Krew)의 물음에서 시작합니다. 생각지도 못한 질문에서 예상치 못한 답을 찾는 크루. 과연 그들은 어떻게 카카오브레인과 함께하게 되었고, 또 지금 이곳에서 어떻게 일하고 있을까요? 각자의 분야에서 독보적인 역량을 발휘하며 AI 세계의 놀라운 성장을 이끌고 있는 크루들을 만나보았습니다.
🙋 리안 Rian
크루 인터뷰 시리즈의 네 번째 주인공, 리안은 한국원자력연구원(KAERI) 지능형 컴퓨팅연구실에서 선임연구원(데이터 사이언스 업무)으로 연구를 수행하다, 2021년 AI Researcher로 카카오브레인에 합류해 라지스케일 모델링, 멀티모달 연구 등을 진행했습니다. 현재는 헬스케어사업실 내 AI 신약연구팀 리더로, AI를 활용한 단백질 구조 및 물성 예측 모델을 연구 및 개발하고 있으며, 이 기술을 바탕으로 항체신약 설계 업무를 진행하고 있습니다. 캐글(Kaggle) 그랜드 마스터이며, 비영리 커뮤니티인 캐글코리아(Kaggle Korea)를 운영하고 있습니다.
Q. 안녕하세요, 카카오브레인에서는 AI와 헬스케어를 접목한 연구 및 개발을 하고 있네요! AI 신약연구팀에서는 어떤 일을 하고 있나요?
안녕하세요, 저는 AI 신약연구팀의 팀 리더 리안입니다. 초대해 주셔서 감사합니다. 몇 년 전까지만 하더라도 AI 회사에서는 신약에 대한 가능성을 보는 정도였다면, 지금은 가능성을 넘어 확신을 하고 AI를 활용해 실제 약을 만드는 구체적인 계획을 고민하는 단계에 이르렀습니다. 이 과정에서 저희 팀에 대한 소개를 드리면, 저희 팀은 신약(신약은 대표적으로 저분자화합물과 단백질이 있는데), 그중에서 단백질 신약을 다루고 있고 좀 더 구체적으로는 AI를 통해 항체 신약 설계를 하고 있습니다.
설계 이후엔 파트너사인 갤럭스와의 협업을 통해 실험실(Wet Lab)에서 검증까지 진행하여 단순히 신약 설계에 그치지 않고 실증적인 개발을 꾀하고 있습니다. 저희 팀에 합류하신다면 AI를 활용한 신약 개발을 한번 시도해 보자! 가 아닌, 진짜 약을 만들기 위해 그 한 가지의 도구로서 AI를 어떻게 바라볼지를 고민할 수 있습니다. 이를 위해 최신의 모델들을 재현하고 그보다 더 좋은 것들을 시도해 보고 최신 모델들의 한계점이 보일 경우 전혀 다른 새로운 방법들을 연구하기도 합니다.
Q. 최근 AI를 접목한 신약연구/개발 시장은 어떤가요?
AI를 활용한 신약 연구 및 개발은 최근 아주 핫한 분야 중 하나라고 할 수 있어요. 실제로 유명한 글로벌 제약사들이 큰 연구사업부를 만들고 있고, AI 신약개발 전문 회사들에는 최근 몇천억 규모의 투자가 들어오고 있기도 하고요. 구글, 아마존의 조인트 벤처, 페이스북에서 파생된 스타트업의 사례를 보면 알 수 있듯 현재 신약 연구는 AI 씬에서 가장 핫한 분야라고 볼 수 있어요.
이러한 흐름 속에서 카카오브레인에서는 몇 년 전부터 TF를 구성하여 AI를 활용한 저분자화합물 모델링을 진행해 왔고, 현재는 더욱 진지하게, 진심으로 약을 만들고자 하고 있습니다. 카카오브레인은 이 AI 신약 연구 및 개발이라는 흐름에 제법 빨리 뛰어든 플레이어라고 볼 수 있어요.
Q. 한국원자력연구원에서 선임 연구원으로 업무하셨다고 들었어요, 또 화학공학을 전공하시기도 하셨고요. AI 분야가 원자력 그리고 신약연구와 같이 다양한 도메인과 결합하여 다방면으로 활용될 수가 있네요. 전공의 연장선에서 커리어를 AI 연구로 시작한 계기가 궁금합니다.
저는 화학공학과 출신이고, 제가 속한 연구실은 분자 시뮬레이션으로 소재 개발을 하던 랩이었어요. 그곳에서 소재 물질 개발을 하며, 특정 물질에 대한 빅데이터 분석 및 관련 과제들을 수행했었어요. 연구를 이어가던 중 자연스럽게 AI를 경험하게 되었고 연구할수록 AI는 무조건 오게 될 흐름이라고 생각하게 되어 AI에 올인하게 되었습니다. 분자 시뮬레이션을 하다가 갑자기 AI를 공부하게 된 거예요. AI를 공부하는 여러 방법이 있겠지만 저는 프로젝트에 기반한 학습이 가장 잘 맞았어요. 그래서 AI를 공부하기 위한 방식으로 캐글을 선택했고, 좋은 결과가 있었던 것 같아요.
제가 AI를 활용한 신약 개발이 무조건 될 것이라고 예측했던 이유는, 운이 좋아서도 있지만(웃음) 신약 개발의 핵심은 바로 많은 물질 후보군 중에서 괜찮은 후보를 추리는 것이거든요. 속도와 효율성이 정말 중요한 키워드인데, 인공지능과 너무 잘 맞아요. 그러던 찰나에 알파고, 알파폴드 그리고 알파폴드2가 나왔고, 그 당시까지만 해도 변화를 받아들이는 사람과 받아들이지 않는 사람이 나뉘었어요. 그런데 지금은 안 받아들이면 안 되는 시대가 되어 버린 거죠. 굳이 변화의 흐름을 거절할 필요가 있을까요? 빠르게 습득해서 빠르게 적용하는 것이 제일 중요하다고 생각했고, 그렇게 물질 개발에서 AI를 활용한 신약연구로 자연스럽게 커리어가 이어졌습니다.
Q. 아마 다른 인터뷰에서도 많이 이야기를 해주신 것 같지만, 캐글 관련 이야기를 안 하고 넘어갈 수는 없을 것 같아요. 2020년 국내 4번째로 캐글 그랜드마스터에 선정되었고, 이후로 페이스북 및 유튜브 등으로 캐글 관련 정보들을 공유하고 있으시다고요. 그랜드마스터 선정 이후 다양한 회사들에서 오퍼가 들어왔을 것 같은데, 그 중에서 카카오브레인을 선택하게 된 배경도 궁금합니다.
캐글 그랜드마스터에 선정된 이후 감사하게도 다양한 곳들에서 오퍼를 받았습니다. 그중에서도 카카오브레인을 선택하게 된 이유는 카카오브레인은 크루 개개인의 연구 실력이 뛰어나다고 생각했기 때문이에요. 퍼블리싱 되는 연구들의 수준이 글로벌 탑클래스라 생각하였고, 그와 동시에 개인적으로는 성장이라는 키워드가 중요했어요. 이렇게 대단한 동료들과 함께하면 엄청난 성장을 할 수 있겠다는 확신이 있었어요.
또, 화학공학 출신으로 프로젝트 기반에서 계속 배움을 시도했던 사람이다보니, AI 그 자체를 순수하게 배우고 싶다는 열정이 계속 있었어요. AI라는 저에게 주어진 무기를 날카롭게 잘 다듬는 공부를 하고 싶었고, AI 그 자체에 대한 이해도를 높이고 싶다는 생각을 했어요. 이러한 생각 끝에 아예 AI를 전문으로 연구하는 회사로 가는 것이 맞겠다는 결정을 하게 되었습니다.
Q. 리안이 조인하고 카카오브레인에 AI 신약연구팀이 꾸려졌는데요, 연구를 진행하면서 동시에 리더로서 지속적으로 팀을 안정화해 나가는 과정 중에서 좋은 인재들을 영입하는 것이 가장 높은 우선순위였을 것 같아요. 영입 과정에서 어떤 부분들을 중요하게 생각하셨고, 지금 팀에는 현재 어떤 백그라운드를 가진 분들과 함께 하고 계시나요?
먼저, 팀명에서도 알 수 있듯이 ‘AI’ 그리고 ‘신약연구’라는 두 개의 키워드가 있고, 저희 팀은 그 둘을 모두 다루는 팀이에요. 두 분야의 적절한 조화가 중요한데 초기에는 인공지능과 도메인 지식이 5:5로 섞인 커리어를 가진 분을 찾기가 어려웠어요. 그래서 둘 중 하나의 키워드에 높은 탤런트를 가진 분을 찾기 위해 노력했습니다. 팀 리드로서 조직의 glue people이 되어 서로 다른 역량들을 이어 붙이고 팀이 더 좋은 역량을 발휘하게 만들 수 있다는 자신감이 있었기 때문이에요.
현재, 팀에는 분자시뮬레이션 기반을 가지면서 AI 연구를 해오던 분, 화학 또는 분자 도메인보다 AI 자체에 역량이 높은 분, 실제로 신약 개발을 해보신 분 등 여러 백그라운드를 가진 팀원들이 있습니다. 이렇게 높은 역량을 가진 개개인이 모여 AI 신약연구의 베이스라인이 되는 프레임워크를 만드는데 집중해 왔고, 누구나 배우고자 하는 열정만 있으면 도메인을 따라올 수 있는 생태계가 조성되었습니다. 덕분에 도메인 지식이 전혀 없더라도 AI 연구 자체에 강점이 있다면 업무에 빠르게 합류할 수 있는 환경이 만들어졌어요.
Q. 최근 단백질 구조 예측 프레임워크 ‘솔벤트’를 공개했다고 들었어요. 공개하기까지 팀에서는 어떤 방식으로 연구를 진행해 왔나요?
저희는 신약개발플랫폼을 만들고 있고, 플랫폼에 들어가는 몇 가지 요소 기술들을 계속 연구하고 있는데요. 팀 내부에서는 협업을 기반으로 굉장히 적극적으로 연구하고 있고, 보통은 1인 1프로젝트, 또는 2인 1프로젝트로 진행하고 있어요.
다만, 도메인의 특수성에 따라 연구 성과를 외부에 공개하는 것이 다른 AI 연구 주제들보다는 다소 보수적인 부분이 있습니다. 다만, 알파폴드 2와 같이 공개되었을 때 시장이 바뀌고 도메인에 큰 임팩을 줄 수 있는, 패러다임 전체를 바꿀 수 있는 것이라면 외부에 공개공유 하기 위해 노력하고 있고, 그중의 하나가 솔벤트였습니다. 단백질 구조 예측 모델에 대한 연구 진입 장벽을 낮추기 위해 ‘솔벤트’의 학습 코드도 깃허브에 추가 공개하기도 했는데요. 모델 공개 자체로는 개별 연구자의 연구 접근성이 떨어진다는 점을 감안하여, AI를 기반한 신약 개발 연구자분들이 보다 쉽고 빠르게 연구 태스크를 진행할 수 있도록 돕고, AI 신약 개발 생태계 발전에 기여하고자 학습 코드 공개를 결정했습니다. 오해가 없도록 한 번 더 말하자면, 저희 팀에 오시면 AI 연구를 즐겁게 하면서 AI 분야, 특히 AI 신약연구 분야에 여러 통로로(공개, 논문, 학회 발표 등) 기여하실 수 있습니다.
Q. AI 신약연구팀의 리더로서 합류하게 될 미래의 동료에게 하고 싶은 말이 있다면 함께 얘기해주세요.
커리어를 선택할 때 제가 가진 믿음은 ‘내가 못하는 것을 선택해야 하고, 또 동시에 남들과는 다른 것을 시도해야 한다’예요. (물론, 정말 뛰어난 천재가 있을 수는 있지만) 내가 할 줄 알면, 보통은 남들도 다 할 수 있고 그러면 늘 경쟁해야 하거든요. 저는 그러기보다는 남들과 다른, 남들이 하지 못하는 것을 선택하기 위해 노력해 왔어요. 동시에 시장 상황을 유심히 봐야 하는데요, AI 신약연구는 무조건 되는 분야, 앞으로 적어도 10년 동안은 절대 망하지 않을 분야라고 생각했어요. 왜냐하면 기존 Wet Lab, Computational Method에 더한 새로운 문제 해결 도구로서 검증이 되었고, AI 만으로 설계하여 임상에 들어간 사례도 제법 있기 때문이죠.
그래서 저희 팀에 지원을 고민하는 분들을 크게 두 카테고리로 나누어 이야기해 드리고 싶어요. 먼저, ‘AI 연구’를 하고 있는데 신약이라는 조금 다른, 새로운 도전에서 머뭇거리고 있는 분들에게는 ‘AI를 활용한 신약연구는 완전히 생소한 분야가 아니’라고 말하고 싶어요. 신약이라는 컨텍스트가 좀 다를 뿐이지, 데이터와 모델링 관점에서 크게 다르지 않습니다. 얼마든지 도전하시고, 저희와 함께 배우고 성장 하신다면 마켓에서 정말 희소성 있는 인재가 될 수 있을 거라 확신합니다. 도메인 분야 대가들이 모인 갤럭스와 함께 협업을 진행하며, 카카오브레인 내 탑티어 연구자들과 함께하는 저희 AI 신약연구팀은 글로벌에서 경쟁력 있다고 단언컨대 말할 수 있습니다. 특히, AI에서 자신만의 스페셜티, 플러스 알파를 추구하고자 하는 연구자분들에게는 있어 신약은 큰 차별점을 가져다줄 수 있고, 거기에 카카오브레인에서는 Large-Scale AI에 기반한 신약 연구를 할 수 있어요. Large-scale AI 는 이제 필수이자 경쟁력이지만, 아무 데서나 할 수 있는 경험이 아니죠 🙂
그리고 ‘도메인만을 전공’했던 분들에게는 (특히, 분자 시뮬레이션 또는 바이오인포매틱스 분야의 분들이 많으실 것 같은데) 카카오브레인에서는 좀 더 AI로 깊게 파고 들어갈 기회가 생긴다고 말씀드릴 수 있겠네요. 최근 신약 또는 물질 개발 도메인(화학, 생물 등등)전공하시는 많은 분이 아마 기초소양으로 AI를 배우실 거예요. 분자에 대한 기본기가 있는 상황에서 저는 AI에 Dive Deep하는 길을 선택했어요. 이 역시 명확한 스페셜티를 가져갈 수 있고, 한 번 더 강조하자면, 정말 희소성 있는 커리어라고 확신합니다. 결론은 AI 신약연구팀에 합류하시면 희소성 있는 탤런트가 되실 수 있다고 자신 있게 말씀드릴 수 있습니다. 카카오브레인에서 만나요!
📍Krew Interview 시리즈
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