GPT-6.1 솔, 생체 쥐 뇌 수술 참여 : 3번 연속 수술, 위치 오차 절반으로 줄였다

요약:

WIRED의 이전 보고서와 생명공학 회사인 Exin Therapeutics의 최신 공개에 따르면 OpenAI의 AI 모델 GPT-6.1 Sol은 실제 마우스 뇌 수술 실험에 사용되었으며 3번의 연속 수술에서 외과 의사의 피드백을 통해 위치 확인 성능이 향상되었습니다. 3차 수술을 통해 주요 해부학적 랜드마크를 식별하는 데 걸리는 시간이 169초에서 86초로 단축되었고 위치 오류도 0.6mm에서 0.3mm로 감소했습니다.

Exin Therapeutics의 공동 창립자이자 CEO인 Gabriel Ocana-Santero는 11월 5일 소셜 플랫폼 X를 통해 결과를 발표했습니다. 연구팀은 GPT-6.1 Sol이 살아있는 쥐를 대상으로 한 뇌 수술에서 3회 연속 해부학적 랜드마크 위치 확인 작업에 참여하도록 했습니다. 매 수술 후 전문의가 AI가 파악한 위치를 교정하고, 모델은 다음 수술에 참고할 수 있도록 관련 영상, 측정 데이터, 교정 기록을 저장한다.

이 실험은 주로 쥐 두개골 표면의 두 가지 주요 해부학적 랜드마크인 브레그마(전방 천문)와 람다(후방 천문)를 포함합니다. 이 두 위치는 뇌 정위 수술의 중요한 기준점입니다. 연구자들은 주사바늘이나 기타 실험 기구를 목표 위치로 정확하게 유도하기 위해 뇌 영역의 좌표를 결정하는 데 이를 사용해야 합니다.

연구팀은

3차례의 작업 후에 GPT-6.1 Sol에서 요구하는 수동 수정 작업이 4번에서 2번으로 줄어들고 위치 오류가 50% 감소했다고 밝혔습니다.

엑신테라퓨틱스가 인공지능을 이용해 생체뇌수술에 참여한 것은 이번이 처음은 아니다. 앞서 연구팀은 Anthropic의 Claude Sonnet 5, OpenAI의 GPT-6.1 Sol, xAI의 Grok 4.7을 사용해 마우스 뇌 유전자 치료 실험에 참여했다.

세 AI는 동일한 19개의 후보 유전자 치료 계획을 얻었습니다. 그들은 모두 간질이 있는 쥐에 대한 치료법을 선택하고 전기 뇌 정위 장비를 사용하여 주사를 수행하는 임무를 맡았습니다. 결과는 세 가지 모델이 서로 다른 치료 메커니즘과 목표 뇌 영역을 선택했음을 보여주었습니다. Claude는 내후각 피질을 선택했고, GPT-6.1 Sol은 해마를 선택했으며, Grok은 체성감각 피질을 선택했습니다.

실험 중에 AI는 카메라를 통해 수술 부위를 관찰하고 주사 좌표, 주사량, 속도, 대기 시간 등을 스스로 계획하고 장비를 제어해 관련 수술을 수행할 수 있다. 그 중 GPT-6.1 솔은 한 번의 실험에서 카메라 이미지를 59번이나 봤다. 또 개두술 부위에서 작고 검붉은 점을 발견해 출혈 가능성이 의심돼 판단을 외과 의사에게 맡겼다. 연구자들은 나중에 이러한 유형의 수술 중에 이러한 현상이 비정상적인 출혈로 간주되지 않는다고 밝혔습니다.

그러나 이러한 수술이 전적으로 AI에 의해 독립적으로 수행되는 것은 아닙니다. 자격증을 갖춘 수의사는 여전히 절개, 개두술, 봉합을 담당하고 전체 수술 과정을 감독합니다. 되돌릴 수 없는 중요한 단계의 경우 수동 승인이 필요합니다. 실험 장비에는 AI 작동 오류로 인한 부상을 예방하기 위한 이동 범위, 주입량 제한, 비상 정지 스위치도 갖춰져 있다.

WIRED는 이전에 Claude Sonnet 5를 사용한 팀의 초기 실험에 대해 보도했습니다. 당시 연구원들은 처음에 Claude Opus 5.5가 관련 작업을 수행하도록 시도했지만 모델은 주사 바늘을 마우스 뇌에 전진시키는 것을 거부했습니다. 그런 다음 팀은 주입을 완료하기 위해 Claude Sonnet 5로 전환했습니다. 이를 토대로 연구진은 GPT-6.1 Sol과 Grok 4.7을 추가로 테스트하고 최신 연속 동작 실험을 진행했다.

현재 관련 실험은 아직 탐색 초기 단계에 있습니다. 연구 책임자는 세 가지 작업의 표본 크기가 매우 제한적이며 AI가 해당 기술을 안정적으로 습득할 수 있다는 것을 입증하기에는 충분하지 않다고 인정했습니다. 다양한 모델에서 선택된 치료 옵션이 실제로 효과적인지 여부를 결정하려면 쥐의 행동과 뇌 활동을 후속 관찰해야 합니다.

이러한 예비 실험은 AI가 과학적 연구 데이터를 분석하고 실험 계획을 수립하는 것에서 실제 실험 장비를 직접 작동하는 것으로 옮겨갈 가능성을 보여줍니다. 그러나 관련 결과는 아직 완전히 독립적으로 검증 및 동료 검토를 거치지 않았으며 인간의 뇌 수술에 사용되기까지는 아직 갈 길이 멀다.