AI 기술 블로그 - 생물학과 의학의 데이터 혁명, 그리고 AI의 역할

**"3 Questions: On biology and medicine’s “data revolution” | MIT News | Massachusetts Institute of Technology"**라는 제목의 기사는 MIT의 캐롤라인 울러(Caroline Uhler) 교수가 생물학과 의학 분야의 데이터 혁명에 대해 논의하는 내용을 담고 있습니다. 울러 교수는 기계 학습과 대규모 데이터 세트가 단백질, 세포, 조직 및 유기체와 같은 다양한 생물학적 수준에서 복잡한 문제들을 해결하는 데 어떻게 활용될 수 있는지 설명합니다. 그녀는 특히 인과 추론의 중요성을 강조하며, 현재의 예측 중심 기계 학습 모델로는 생물학적 현상의 근본적인 인과 메커니즘을 이해하는 데 한계가 있음을 지적합니다. 또한, 기사는 **슈미트 센터(Schmidt Center)**에서 진행 중인 단백질 위치 예측(PUPS), 염색질 이미지로부터 유전자 조절 예측(Image2Reg), 그리고 유전자 교란 예측(MORPH)과 같은 최첨단 연구 프로젝트들을 소개하며, 이들이 질병 메커니즘 이해와 치료법 개발에 미칠 잠재적 영향에 대해 논의합니다.