Phylo, Bayer와 Biomni Lab AI 에이전트를 활용한 신약 연구 협력

Phylo, Inc.는 2026년 10월 22일 Bayer와 협력해 Phylo의 에이전트형 AI 플랫폼인 Biomni Lab을 도입하고 과학 연구와 평가를 가속화한다고 발표했다. 이번 협력을 통해 Bayer의 과학자들은 신약 발굴을 위한 문헌 및 오믹스 근거 분석 워크플로에 Biomni Lab을 전면적으로 활용할 수 있게 된다.

Bayer와의 협력

계약에 따라 Phylo는 Bayer에 자사의 에이전트형 플랫폼을 전면적으로 제공한다. Phylo에 따르면 이 플랫폼은 Bayer의 과학자들이 과학 문헌, 생의학 데이터, 분석 방법을 하나의 환경에서 통합하도록 지원해 근거를 수집하고 평가하는 데 필요한 수작업을 줄여 준다. Bayer의 워크플로는 신약 발굴을 위한 문헌 및 오믹스 근거 수집에 중점을 둔다.

Bayer Pharmaceuticals R&D의 데이터 과학 및 인공지능 담당 수석 부사장 겸 책임자인 Sai Jasti는 이번 협력이 “AI는 단순히 반복 업무를 빠르게 처리하는 데 그치지 않고 과학적 호기심을 넓혀야 한다는 우리의 믿음을 반영한다”고 말했다. Jasti는 모든 단계에서 엄밀성을 적용하는 AI 파트너가 있으면 Bayer의 과학자들이 더 많은 아이디어를 검토하고 한층 대담한 질문을 던질 수 있으며, 궁극적으로 신약을 환자에게 더 빨리 전달할 수 있다고 밝혔다.

Phylo에 따르면 플랫폼의 워크플로는 검토할 수 있도록 설계됐다. 각 결과에 기반이 된 맥락이 보존되므로 연구자는 결과를 뒷받침하는 출처와 방법, 실행 과정을 확인하고 자신의 과학적 판단을 적용할 수 있다.

Phylo의 공동 창업자 겸 CEO인 Kexin Huang, Ph.D.는 “에이전트형 AI가 연구에 실질적인 도움이 되려면 연구를 수행하는 과학자들의 신뢰를 얻어야 한다”고 말했다. Huang은 Bayer가 Biomni Lab을 선택한 것은 Phylo가 플랫폼에 구축한 엄밀성과 AI 역량을 강력히 인정한 것이라고 평가했다. 또한 각 과학자가 복잡한 연구 질문을 해결하기 위해 AI 에이전트 팀을 이끌 수 있는 바이오제약 분야의 AI 네이티브 운영 체제를 만들겠다는 회사의 비전을 설명했다. Huang은 Bayer와 함께 AI 역량과 깊이 있는 과학 전문성이 결합될 때 무엇이 가능해지는지 보여 주고자 한다고 말했다.

Biomni Lab 플랫폼

Phylo는 Biomni Lab을 최초의 통합 생물학 환경(Integrated Biology Environment)이라고 부른다. 회사가 정의하는 이 환경은 과학자들이 하나의 작업 공간에서 문헌 검색, 실험 설계, 생물학 데이터 분석, 결과 해석, 다음 단계 계획을 수행할 수 있는 공간이다. Phylo의 Biomni Lab 제품 페이지에 따르면 이 플랫폼은 신약 발굴, 유전체학, 생물정보학, 다중 오믹스 연구를 지원하며, 실험실 연구자, 계산 생물학자, 생물정보학자, 중개 연구자, 생명과학 연구개발팀을 위해 설계됐다. 개별 연구자는 과학적 질문을 탐구하고 분석을 수행할 수 있으며, 여러 분야의 팀은 데이터, 문헌, 연구 워크플로 전반에 걸쳐 협업할 수 있다.

Phylo의 문서에서는 Biomni Lab을 범용 대규모 언어 모델(LLM) 및 AI 어시스턴트와 대조하며, 생물학 및 생명과학 연구개발에 특화해 설계된 플랫폼이라고 설명한다. 과학자는 AI 에이전트와 함께 질문을 정하고 실험을 설계하며 분석을 수행하고 결과를 해석한다. 신뢰성을 위해 이 플랫폼은 과학 문헌을 인용할 때 참고 문헌과 원문 출처 링크를 제공하며, 각 분석에 사용된 도구와 코드, 방법론, 실행 세부 정보를 보존한다. 따라서 연구자는 접근 방식을 살펴보고 결과를 검증하며 워크플로를 재현할 수 있다. 문서에서는 AI를 활용하는 모든 과학 연구와 마찬가지로 연구자가 적절한 과학적 판단에 따라 결과를 검토해야 한다고 주의를 당부한다.

Phylo의 엔터프라이즈 요금제인 Biomni Lab for Enterprise는 대규모 생명과학 조직을 위해 전용 인프라, 맞춤형 에이전트, 고급 보안 기능, 우선 지원을 제공한다. 또한 여러 분야에 걸친 워크플로 전반에서 조직의 독점 연구 데이터와 도구, 프로세스를 연결할 수 있다. 관리형 제품은 스탠퍼드에서 시작된 오픈소스 Biomni 프로젝트와 연구 계보를 공유한다. 이 프로젝트는 과학자와 개발자가 직접 호스팅하고 맞춤 설정할 수 있는 커뮤니티 코드를 제공한다. Biomni Lab은 여기에 관리형 연구 환경, 협업 기능, 확장 가능한 인프라, 지속적으로 업데이트되는 기능을 더한다.

Phylo에 따르면 Biomni Lab은 초기 발굴, 표적 검증, 리드 물질 연구, 전임상 분석, 임상 근거 생성에 이르는 신약 발굴 과정을 지원한다. 주요 활용 사례로는 질병 생물학에 관한 정보 종합, 오믹스 데이터 분석, 표적 우선순위 설정 및 평가, 생물학적 구조와 후보 물질 조사, 임상 근거 검토가 있다. 유전체학 분야에서는 인간 유전학 연구, 변이 주석, 인과 유전자 우선순위 설정, RNA-seq 분석, 단일 세포 분석, 공간 전사체학을 다룬다. 연구자는 자연어로 과학적 목표를 정한 다음 그에 따른 방법론과 코드, 시각화 자료, 해석 내용을 검토할 수 있다.

생물정보학 및 다중 오믹스 워크플로는 유전체학, 전사체학, 단백질체학, 단일 세포 데이터, 공간 생물학을 아우른다. 연구자는 계산 분석을 계획하고 실행하며, 데이터세트를 다루고 결과를 해석하고 시각화 자료를 만들고 보고서를 작성할 수 있다. 이 과정에서 작업에 사용된 코드와 출처, 실행 세부 정보도 보존된다.

연구개발 책임자는 contact@phylo.bio에서 Biomni Lab 엔터프라이즈 시연을 요청할 수 있다.