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[세션 리뷰] The 22nd KOGO Winter Symposium(1): AI를 통한 유전체 분석의 민주화

문제유전체 분석은 코딩과 인프라 운영 부담이 커 연구자가 본업에 집중하기 어렵고, 신약 개발에는 In-silico 분석으로 600억 달러 규모 비용 절감이 요구된다.
접근KOGO 동계학술대회에서 AWS는 Amazon Bedrock AgentCore와 Semantic Gateway, MCP로 자연어 기반 분석 에이전트를 구성하고, Biomni 오믹스 패키지·S3 Tables Iceberg로 VCF 처리, HealthOmics Workflows로 파이프라인을 자동화하는 사례를 발표했다.
결과바이오 AI가 실험 단계를 넘어 프로덕션 레벨로 진입했고, 연구자의 역할이 인프라·코딩에서 연구 정의와 데이터 해석으로 재편되고 있다는 점이 확인됐다.
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