생물 의학 연구를 위한 세계 모델(World Models) 접근

Towards World Models in Biomedical Research

생물 의학의 핵심 목표는 생체 시스템이 외부 자극, 질병 진행 및 치료 개입에 반응하는 동적 메커니즘을 이해하고 예측하며, 궁극적으로 제어하는 것입니다. 기초 모델과 대규모 언어 모델은 생물 의학 데이터 해석을 가속화했지만, 현재 대부분의 시스템은 미래를 예측하기보다는 정적인 패턴 인식을 중심으로 작동합니다. 본 연구에서는 AI 기반 발견을 위한 새로운 패러다임으로 생물 의학 세계 모델을 제안합니다. 이러한 모델은 분자, 세포, 조직 및 임상 상태의 잠재적 표현을 학습하고, 개입에 따른 동역학을 파악하여 실제 조치가 취해지기 전에 미래의 경로를 시뮬레이션할 수 있도록 합니다. 본 연구에서는 생물 의학 세계 모델이 가상 세포, 오가노이드, 가상 환자 및 수술 시뮬레이션을 포함한 다양한 응용 분야에서 데이터 엔진, 환경 시뮬레이터 및 과학 계획 플랫폼으로 어떻게 기능할 수 있는지 논의합니다. 또한 필요한 데이터 인프라, 평가 기준, 안전 제약 및 거버넌스 프레임워크를 설명합니다. 생물 의학 세계 모델은 시뮬레이션 기반, 폐루프(closed-loop) 방식이며 실험적으로 활용 가능한 생물 의학 연구의 토대가 될 수 있습니다.

A central goal of biomedicine is to understand, predict and ultimately control the dynamic mechanisms by which biological systems respond to perturbations, disease progression and therapeutic intervention. Although foundation models and large language models have accelerated biomedical data interpretation, most current systems remain focused on static pattern recognition rather than prospective simulation of biological futures. Here we propose biomedical world models as a paradigm for AI-driven discovery. These models learn latent representations of molecular, cellular, tissue and clinical states, together with intervention-conditioned dynamics that allow future trajectories to be simulated before actions are taken. We discuss how biomedical world models could function as data engines, environment simulators and scientific planning substrates across applications including virtual cells, organoids, virtual patients and surgical simulation. We outline the data infrastructure, evaluation benchmarks, safety constraints and governance frameworks required. Biomedical world models may provide a foundation for simulation-guided, closed-loop and experimentally actionable biomedical discovery.