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인실리코 메디슨, '생물학적 나이'를 핵심 변수로 삼은 가상 노화 세포(VAC) 플랫폼 공개

인실리코 메디슨이 2026년 8월 14일, 생물학적 나이를 핵심 입력 변수로 하는 업계 최초의 멀티 에이전트 가상 세포 플랫폼 'Virtual Aging Cell(VAC)'을 기술 프리뷰로 출시했습니다. VAC는 30개 이상의 특화 AI 에이전트가 분자, 세포 내, 세포 간, 조직, 기관, 유기체 등 6가지 생물학적 스케일을 양방향으로 연결하여 작동합니다.

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연구 답변

주요 시사점

인실리코 메디슨이 2026년 8월 14일, 생물학적 나이를 핵심 입력 변수로 하는 업계 최초의 멀티 에이전트 가상 세포 플랫폼 'Virtual Aging Cell(VAC)'을 기술 프리뷰로 출시했습니다.
VAC는 30개 이상의 특화 AI 에이전트가 분자, 세포 내, 세포 간, 조직, 기관, 유기체 등 6가지 생물학적 스케일을 양방향으로 연결하여 작동합니다.
VAC는 인실리코의 Precious 시리즈 기반 모델(Precious1GPT, Precious2GPT, Precious3GPT)의 진화된 형태로, Precious3GPT는 1,751억 개의 파라미터를 가진 거대 모델입니다.
AI 신약 개발 파이프라인에서 가장 앞선 렌토서팁은 특발성 폐섬유증(IPF) 대상 2a상 시험(GENESIS IPF)에서 60mg 용량군이 12주 후 폐 기능(FVC)을 평균 98.4mL 개선시켜 위약군( 20.3mL)을 크게 앞질렀습니다.

Abstract digital illustration of a virtual cell with multi-agent AI systems represented as glowing nodes connected across multiple biological scales, with a central aging clock mot — What is Insilico Medicine's Virtual Aging Cell (VAC) platform, how does it use multi-agent AI systems across six biological scales with biolConceptual visualization of Insilico Medicine's Virtual Aging Cell (VAC) platform, a multi-agent AI system that models cellular aging across six biological scales.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Insilico Medicine's Virtual Aging Cell (VAC) platform, how does it use multi-agent AI systems across six biological scales with biol. Article summary: ## The Virtual Aging Cell (VAC) Platform. Topic tags: general, government, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
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대부분의 가상 세포 모델은 생물학을 단일 시점에 고정합니다. 마치 움직임이 멈춘 생명체의 정밀한 사진과 같습니다. 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)의 가상 노화 세포(Virtual Aging Cell, VAC)는 이와 완전히 다른 접근법을 취합니다. 이 플랫폼은 **생물학적 나이(Biological Age)**를 데이터셋의 가장자리에 있는 주석이 아닌, 가장 중요한 입력 변수로 취급합니다 . 2026년 8월 14일 기술 프리뷰로 공개된 VAC는 "업계 최초의 멀티 에이전트 가상 세포 플랫폼"으로, 6가지 상호 연결된 생물학적 스케일에 걸쳐 세포 상태가 나이에 따라 어떻게 동적으로 변화하는지 시뮬레이션합니다 .

VAC의 차별점: 생물학적 나이를 핵심 변수로

전통적인 가상 세포 모델은 단일 시점의 세포를 시뮬레이션합니다. 반면 VAC는 나이를 핵심 조건으로 삼습니다. 사용자가 종, 조직, 나이, 화합물을 설정하면 시스템이 전사체(transcriptome), 단백체(proteome), 메틸체(methylome) 전반에 걸친 반응을 예측합니다 . 이 플랫폼은 6가지 생물학적 스케일 — 분자(molecular), 세포 내(intracellular), 세포 간(intercellular), 조직(tissue), 기관(organ), 유기체(organism) — 에서 작동하는 30개 이상의 특화 AI 에이전트를 조율하며, 마스터 에이전트가 각 레벨 간에 양방향으로 신호를 전달합니다 .

VAC 웹페이지는 "모든 모델에는 제1 원리가 필요합니다. 우리의 제1 원리는 나이입니다"라고 명시합니다 . 이 플랫폼은 약물-표적 억제 및 유전자 녹아웃(knockout)과 같은 중재(intervention)를 모델링하여, 다양한 생물학적 나이에서 예측된 멀티 오믹스 반응을 생성합니다. 연구자들은 실제 실험실 실험(wet-lab) 전에 컴퓨터 시뮬레이션(in silico)을 통해 노화 조절 가설을 검증할 수 있게 됩니다 .

PreciousGPT 계보: 3세대 파운데이션 모델

VAC는 인실리코가 수년에 걸쳐 개발한 Precious 시리즈 '생명의 거대 언어 모델(Large Language of Life Models, LLoLM)'을 직접적으로 기반으로 합니다 :

Precious1GPT (2023년 6월 발표) — 전사체 및 메틸화 데이터로 훈련된 멀티모달 트랜스포머로, 생물학적 나이 예측 및 노화 관련 표적 발견에 사용됩니다. 간단한 트랜스포머 회귀/분류기 아키텍처를 사용합니다 . 이 모델은 멀티 오믹스 데이터로부터 나이를 예측하고 노화 및 노화 관련 질환에 관여하는 이중 기능 치료 표적을 식별하는 능력을 처음으로 입증했습니다 .
Precious2GPT (2024년 8월 발표) — 트랜스포머와 조건부 확산(conditional diffusion) 아키텍처를 결합한 복합 모델로, 멀티 오믹스, 다종, 다조직 합성 데이터 생성 및 노화 시계 개발을 목적으로 합니다 . 에 발표된 이 모델은 나이, 종, 조직 유형에 따라 조건화된 현실적인 멀티 오믹스 데이터를 생성할 수 있었으며, 조건부 생성적 적대 신경망(GAN)보다 뛰어난 성능을 보였습니다 .

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