PromptBio
요즘 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 가 핫하다.
이게 단순히 챗봇에서만 쓰이는 게 아니라, 생명과학이나 바이오인포매틱스 연구에도 본격적으로 활용되고있다.
오늘은 최근 공개된 PromptBio라는 플랫폼을 소개할 예정이다.
쉽게 말하면 “AI 연구팀” 같은 개념으로, 여러 개의 AI 에이전트들이 협력해서 복잡한 생물학 데이터를 자동으로 분석해주는 시스템이다.
AgentAI란 무엇일까?
여기서 궁금해지는 게 에이전트 AI (AgentAI) 가 무엇일까?
AgentAI는 간단히 말해서 “특정 역할을 맡아 일하는 작은 AI" 다
- 기존의 LLM, 즉 Foundation Model (ChatGPT, LLaMA, Gemini 같은 범용 모델)은 질문 1 → 답변 1 구조로 동작한다.
- 반면 AgentAI는 마치 연구실 팀원처럼 역할을 나눠 협력한다.
- DataAgent는 데이터 불러오기
- OmicsAgent는 오믹스 분석
- AnalysisAgent는 통계 분석
- VisualizationAgent는 그래프와 그림 제작
- 그리고 Supervisor가 전체 흐름을 조율하는 느낌?
구분 Foundation Model (단일 LLM) AgentAI (멀티 에이전트)
| 구분 | Foundation Model (단일 LLM) | AgentAI (멀티 에이전트) |
| 작동 방식 | 질문 → 답변 (한 번에) | 여러 역할을 나눠 협력 |
| 장점 | 간단, 빠른 응답 | 복잡한 문제도 단계별 해결 |
| 한계 | 파이프라인 처리 어려움 | Supervisor가 조율하며 안정적 수행 |
왜 AgentAI가 중요할까?
PromptBio에서 AgentAI 구조를 쓰면,
- 복잡한 문제 해결: 여러 단계를 거쳐야 하는 분석도 분업으로 소화 가능
- 재현성 보장: 각 단계가 기록으로 남아 다시 실행 가능
- 확장성: 새로운 에이전트를 추가해 손쉽게 기능 확장
- 에러 복원력: 일부 에이전트가 실패해도 Supervisor가 다른 방법으로 재시도
쉽게 말해, Foundation Model의 한계를 보완하고, 실제 연구 현장에서 진짜 팀처럼 협업하는 AI 구조를 만든 게 AgentAI 이다.
PromptBio란?
PromptBio는 생물정보학 데이터 분석을 위한 AI 도우미이다.
- 그냥 자연어로 요청하면 됨 → “RNA-seq 분석해줘”라고 입력하면,
- 여러 에이전트들이 알아서 데이터 불러오기 → 전처리 → 분석 → 시각화 → 리포트까지 진행
즉, 코딩이나 복잡한 파이프라인 설정 없이도 말하듯이 분석을 맡길 수 있는 도구임!
이제 자연어 처리만으로 데이터 분석이 가능해진 시대가 오다니... 컴퓨터에 익숙하지 않은 연구자들도 쉽게 접근할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이 아닐까?
PromptBio의 세 가지 핵심 모드
PromptBio는 크게 세 가지 방식으로 작동한다.
- PromptGenie
- DataAgent, OmicsAgent, AnalysisAgent 같은 역할별 에이전트들이 팀처럼 협업
- 연구자가 중간에 확인하고 방향을 조정할 수 있어서 신뢰성 확보
- DiscoverFlow
- 복잡한 멀티오믹스 분석을 DAG(흐름도) 형태의 워크플로우로 설계
- 시각적으로 설계하고 자동 실행할 수 있어서 파이프라인 관리가 쉬움
- ToolsGenie
- “이런 분석 파이프라인 만들어줘”라고 설명하면,
- 실행 가능한 코드와 워크플로우를 자동으로 생성
가능한 분석의 종류
PromptBio는 이미 다양한 오믹스 분석 모듈을 내장하고 있어요.
Genomics: WGS, WES 데이터에서 변이(SNV, CNV, 구조변이 등) 탐지
Transcriptomics: RNA-seq 전처리, 표현량 분석, 퓨전 탐지
Proteomics: 단백질 질량분석 데이터 처리 (여러 포맷 호환)
Single-Cell: 클러스터링, 마커 탐색, UMAP/t-SNE 시각화 지원
Methylomics: 전장 메틸화 분석
추가로 차등발현 분석(DESeq2, edgeR, limma), 기능적 풍부도 분석(GO, KEGG), 다군 비교(ANOVA) 같은 통계 분석도 가능하고, LLM 보조 기반으로 단일세포 마커 탐색까지 지원한다고 한다..
장점
- 쉽다: 프로그래밍 몰라도 자연어로 분석 가능
- 재현성: 표준화된 도구를 사용해 결과 일관성 유지
- 확장성: 모듈형 구조라서 대규모 멀티오믹스 분석에 적합
- 안전성: HIPAA, SOC2 같은 보안·규제까지 고려
아직까지 프리프린트 수준이기 때문에, 논문이 실제로 발표되면 어떻게 될지는 모르겠으나..
이제 정말 과학에서도 AI는 필수가 된 것 같다. 그리고 무엇보다, 저자들이 중국인인데, 중국의 AI 기술 발전이 너무나 무섭도록 빠르게 진행되고있다. 몇년전까지만해도 중국인이 논문의 저자였으면 영 신뢰성이 떨어졌는데, 이제 더 이상은 중국의 연구 기술에 대해서 무시하기에는 어려운 시대가 된 것 같다.
Reference
PromptBio: A Multi-Agent AI Platform for Bioinformatics Data Analysis, bioRxiv (2025-07-09), DOI: 10.1101/2025.07.05.663295