이 게시물은 AI를 통한 유전체 분석의 민주화와 AWS의 기술·프레임워크를 소개한 후기입니다.

핵심 내용

• 코딩·인프라 없이 자연어로 대규모 유전체 데이터 분석 가능
• LLM을 추론·계획·실행하는 에이전트로 활용하는 아키텍처 제시
• Amazon Bedrock AgentCore로 인증·메모리·관측성 등 프로덕션 요소 제공
• Semantic Gateway로 관련 도구만 선별해 속도와 토큰 비용 최적화
• MCP 표준과 Biomni 패키지로 외부 데이터 및 오믹스 도구 연동 표준화
• S3 Tables·Apache Iceberg와 HealthOmics Workflows로 대규모 VCF 처리와 저비용 분석 가능성 제시
• 연구자는 인프라 대신 연구 정의와 데이터에 집중하는 역할로 재정의