AI가 설계한 새로운 항생제, 임질·MRSA 억제 후보 발견

 

인공지능(AI)이 임질과 MRSA(메티실린 내성 황색포도상구균)를 죽일 수 있는 두 가지 잠재적 항생제를 설계했다고 연구자들이 밝혔습니다.

AI가 원자 단위로 설계한 이 약물들은 실험실과 동물 실험에서 슈퍼버그를 사멸시키는 것으로 나타났습니다.
이들 화합물은 처방약으로 쓰이기까지 수년간의 추가 개선과 임상시험이 필요했습니다.

 

 

 

 

매사추세츠 공과대학(Massachusetts Institute of Technology, MIT) 연구팀은 AI가 항생제 발견에 있어 “두 번째 황금기”를 열 수 있다고 밝혔습니다.
항생제는 박테리아를 죽이지만, 치료에 내성을 보이는 감염으로 매년 백만 명이 넘는 사망이 발생하고 있었습니다.
항생제의 과다 사용은 박테리아가 약의 효과를 회피하도록 진화하게 했고, 수십 년간 새로운 항생제의 공급이 부족했습니다.

연구자들은 이전에 알려진 수천 종의 화학물질을 탐색해 항생제 후보를 찾기 위해 AI를 사용한 바 있습니다.
이번에는 한 단계 더 나아가 생성형 AI를 이용해 처음부터 항생제를 설계했고, 그 대상은 성병인 임질(gonorrhoea)과 치명적일 수 있는 MRSA였습니다.

 

 

 

이 연구는 학술지 셀(Cell)에 발표되었고, 연구팀은 3,600만 종의 화합물을 조사했으며 여기에는 아직 존재하지 않거나 발견되지 않은 분자들도 포함되어 있었습니다.
과학자들은 알려진 화합물의 화학구조와 그것들이 다양한 박테리아의 성장을 얼마나 억제하는지에 대한 데이터를 AI에 제공해 AI가 분자 구조에 따라 박테리아에 미치는 영향을 학습하게 했습니다.

AI 설계에는 두 가지 접근법이 사용되었습니다.
첫 번째는 수백만 개의 화학 조각(탄소·산소·수소·질소 등으로 이루어진 8~19개 원자 크기) 라이브러리에서 유망한 출발점을 찾아 거기서부터 분자를 확장하는 방법이었습니다.
두 번째는 처음부터 AI에 자유 재량을 주는 방식이었습니다.
설계 과정에서는 기존 항생제와 너무 유사한 것들을 걸러냈고, 비누 같은 물질이 나오지 않도록 했으며 사람에게 독성이 예측되는 것은 제거했습니다.

 

 

 

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제작된 후보물질 중 선도 설계물들은 실험실에서 박테리아에 대해 테스트됐고, 감염된 쥐 실험에서도 시험되어 두 가지 새로운 잠재 약물이 도출됐습니다.
MIT의 제임스 콜린스(James J. Collins) 교수는 BBC(BBC)에 “생성형 AI가 완전히 새로운 항생제를 설계하는 데 사용될 수 있음을 보여줘 흥분된다”고 말했습니다.
그는 AI가 분자를 저렴하고 빠르게 도출할 수 있어 우리의 무기고를 확장하고 슈퍼버그의 유전자와의 싸움에서 큰 도움을 줄 수 있다고 했습니다.

다만 이들 약물은 임상시험 준비가 된 상태가 아니며, 약물 개선에 추가로 1~2년의 작업이 더 필요하고 그 이후 사람을 대상으로 하는 긴 시험 과정을 거쳐야 한다고 밝혔습니다.
임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)의 앤드루 에드워즈(Andrew Edwards) 박사는 이번 연구가 “매우 중요하고 엄청난 잠재력이 있다”면서 “새로운 항생제를 찾아내는 새로운 접근법을 보여줬다”고 평가했습니다.
그러나 그는 AI가 약물 발견과 개발을 획기적으로 개선할 가능성이 있지만 안전성과 효능을 검증하는 실제 시험 작업은 여전히 힘든 과정이라고 덧붙였습니다.

 

 

 

안전성·효능 검증은 오랜 시간과 많은 비용이 드는 과정이며, 실험 약물이 결국 환자에게 처방될지 장담할 수 없었습니다.
또한 연구자들은 AI 모델이 실험실 성능을 넘어서 인체 내에서의 효능을 더 잘 예측할 수 있는 더 나은 모델로 발전해야 한다고 지적했습니다.
AI 설계물이 제조하기 어려운 점도 문제였습니다. 이론적으로 설계된 상위 80개 임질 치료 후보물질 중 실제 합성해서 약으로 만든 것은 단 2개뿐이었습니다.

워릭 대학교(University of Warwick)의 크리스 도우슨(Chris Dowson) 교수는 이 연구가 “멋지다(cool)”며 AI가 내성 발생에 대응한 항생제 발견의 도구로서 중요한 진전을 보여주었다고 설명했습니다.
그러나 그는 상업적 문제도 존재한다고 지적했습니다. 새로운 항생제가 발명되더라도 그 약은 이상적으로는 효과를 오래 유지하기 위해 가능한 적게 사용해야 하므로 상업적 가치가 낮아 누구도 이익을 내기 어렵다는 문제가 있다고 했습니다.

 

 

 

요약하면, 생성형 AI가 처음부터 새로운 항생제 분자를 설계하는 데 성공했고 실험실과 동물 실험에서 유효성을 보였지만, 사람을 대상으로 처방되기까지는 약물 개선·제조법 확립·안전성·효능 검증이라는 여러 단계와 수년의 노력이 필요했습니다.