비드래프트, AI 신약 탐색 챌린지 공개 3일 만에 2000 건 돌파

기존 문제 풀이 벤치마크 벗어나 실전 분자구조 제안하는 오픈사이언스 프로젝트 첫선 말라리아·결핵 분야 분석 결과, 활용 모델 및 분석 전략에 따른 성과 차이 확인 수익성 낮아 외면받던 소외 질환 치료제 개발에 글로벌 AI 사용 지능 모은다 비드래프트(VIDRAFT) 제공 인공지능(AI) 기반 과학연구 전문기업 비드래프트(VIDRAFT)가 개발한 공개형 신약 후보물질 탐색 프로젝트 ‘오픈 디스커버리 챌린지(Open Discovery Challenge)’가 글로벌 인공지능(AI) 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face) 공개 3일 만에 2,000건 이상의 참여 데이터를 모으며 주목받고 있다. 이 프로젝트는 정해진 시험문제를 푸는 기존 AI 평가 방식과 다르다. 참가자가 오픈에이아이(OpenAI), 클로드(Claude), 딥시크(DeepSeek) 등 원하는 AI 모델을 활용해 직접 새로운 분자구조를 제안하는 참여형 과제다. 제출된 데이터는 약효 가능성, 독성, 체내 흡수·대사 지표(ADME) 등 전임상 시뮬레이션 항목을 종합해 점수로 평가된다. 초기 데이터를 분석한 결과, 참가자가 사용한 AI 모델에 따라 흥미로운 차이가 나타났다. 말라리아 연구 분야에서는 클로드 계열 AI를 활용한 참가자들의 점수 중간값이 43.7점으로, 오픈에이아이 계열(31.7점)보다 높게 집계됐다. 결핵 분야에서도 클로드 계열(39.9점)이 오픈에이아이 계열(30.9점)을 앞서며 비슷한 흐름을 보였다. 딥시크나 큐원(Qwen) 같은 오픈소스 AI를 활용한 제출물도 중간값 37.7점을 기록하며 상용 AI 모델 못지않은 성과를 보였다. 다만 참여 건수가 적은 일부 모델의 성패를 지금 단정하기는 어려우며, 데이터가 더 쌓이면 결과는 달라질 수 있다. 가장 눈에 띄는 점은 같은 AI 모델을 쓰더라도 제출물 점수가 1점대부터 78점대까지 크게 벌어졌다는 사실이다. 이는 어떤 AI 모델을 선택했는지보다, 연구자가 AI에 어떤 지시어(프롬프트)를 주고 어떤 분석 도구와 결합했는지가 성과를 좌우한다는 점을 보여준다. 현재 진행 중인 시즌1(말라리아)과 시즌2(결핵)는 대표적인 소외 질환을 다룬다. 수익성이 낮아 민간 기업의 연구개발이 부족했던 분야에 AI와 개방형 과학(오픈사이언스)으로 접근하겠다는 취지다. 대형 연구시설이나 예산이 없는 개인 연구자도 AI만 있다면 신약 탐색에 기여할 수 있는 길을 연 셈이다. 김민식 비드래프트 대표는 “AI의 진짜 경쟁...