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과학자들이 인공지능 도구를 이용해 세균에 침투해 들어가 감염시킬 수 있는 박테리오파지 바이러스를 설계하는 데 성공했다. 인공지능이 단순한 염기서열의 나열이 아닌 온전하게 기능하는 논리정연한(coherent) 게놈 규모의 염기서열을 작성한 것은 처음이다.
미국 스탠퍼드대 연구진은 인공지능이 설계한 302종의 게놈 중 16종이 실제로 세균을 사멸시키는 걸 확인했다고 사전출판논문 공유집 바이오아카이브에 발표했다.
연구를 이끈 브라이언 하이 교수(계산생물학)는 이번 연구가 인공지능을 이용해 박테리아 감염 치료를 위한 생명공학 도구를 개발하무료황금성
는 데 기여할 수 있을 것으로 기대했다. 뉴욕대 랑곤헬스의 제프 보케 교수는 MIT테크놀로지리뷰에 “인공지능이 설계한 생명체를 향한 인상적인 첫걸음”이라고 평가했다. 바이러스는 생명체는 아니지만 이번 성과는 인공지능이 생명 현상의 복잡한 규칙과 문법을 이해하고, 이를 바탕으로 새로운 생명체 설계도까지도 만들어낼 수 있는 가능성을 보여준다는 것이다.
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자연어 대신 염기서열 정보를 학습
연구진이 사용한 인공지능은 DNA, RNA, 단백질 서열을 분석하고 생성하는 이보1(Evo1)과 이보2(Evo2)였다. 스탠퍼드대와 아크연구소 연구진이 거대언어모델(LLM)방식을 유전체학에 적용해, 자연어 대신 염기서열을 언어처럼 학습코스닥주식
하도록 개발한 인공지능이다. 8만개의 미생물 유전체와 270만개의 원핵생물 및 박테리오파지 유전체를 학습한 이보1의 경우, 100만개 이상의 염기 서열을 생성할 수 있다.
연구진이 이 인공지능을 이용해 설계 대상으로 삼은 바이러스는 파이엑스174(ΦX174)라는 이름의 박테리오파지다. DNA 기본단위인 뉴클레오티드 5386개로 이뤄진 유전릴게임 사이트 도메인
자 11개의 원형 단일가닥 DNA 바이러스다. 대장균을 감염시키는 박테리오파지로 세계 최초로 게놈 서열이 해독된 바이러스다.
이보 모델은 이미 200만개가 넘는 박테리오파지 게놈에 대해 학습을 마쳤지만, 연구진은 지도학습 방식의 추가 학습을 통해 항생제 내성이 있는 대장균 균주를 감염시킬 수 있는 ΦX174 유사 바이러스 게놈을 생성했다.대박TV




숙주 세포에 달라붙은 박테리오파지 바이러스를 묘사한 그림. 미국 국립알레르기감염병연구소(NIAID) 유튜브 갈무리


연구진은 이렇게 해서 인공지능이 생성한 수천개 염기서열 가운데, 실제 기능을 할 것으로 보이는 후보군 302개를 골라냈다. 이들은 대부분 ΦX174와 뉴클레오티드가 40% 이상 같았지만, 일부는 완전히 다른 서열을 가지고 있었다.
연구진은 인공지능이 설계한 유전체에서 DNA를 합성해 숙주 박테리아에 삽입한 뒤, 이 바이러스들이 증식하면서 대장균을 사멸시킬 수 있는지 검증했다. 실험 결과 302개 중 16개가 대장균을 감염시킬 수 있는 것으로 나타났다.
특히 인공지능이 설계한 박테리오파지들을 잘 조합하면 3가지 다른 대장균 균주를 감염시키고 사멸시킬 수 있다는 것도 발견했다. 이는 ΦX174 바이러스에서는 볼 수 없었던 능력이다. 연구를 주도한 새무얼 킹 연구원은 “이는 치료에 매우 유용할 수 있다는 점에서 매우 놀라운 결과”라고 말했다.



박테리아세포에 달라붙은 박테리오파지 바이러스의 전자현미경 사진. 위키미디어 코먼스


악용 가능성 우려…생물공학의 숙명인가
그러나 일각에선 인공지능이 인간에게 해를 끼칠 수 있는 바이러스를 설계하는 데 악용될 수 있다는 우려도 있다. 독일 하이델베크대의 케르스틴 괴프리히 교수(합성생물학)는 네이처에 “이중용도 딜레마로 알려진 이 문제는 인공지능에만 국한된 것이 아니라 생물학에서는 항상 존재하는 문제”라고 말했다. 연구진은 이런 우려를 의식해 인간을 포함한 진핵생물에 영향을 미치는 바이러스는 인공지능 훈련 데이터에서 제외했다고 밝혔다. 연구진이 선택한 ΦX174 파지와 대장균 숙주 시스템에도 병원성은 없었다고 덧붙였다.
연구진은 이번 연구가 다양한 질병을 치료하고 박테리아 내성 문제를 포함한 공중보건 문제를 해결하는 인공지능 설계 바이러스를 안전하게 생성하는 데 사용될 수 있기를 기대했다.
*논문 정보
Generative design of novel bacteriophages with genome language models.
https://doi.org/10.1101/2025.09.12.675911
곽노필 선임기자 nopil@hani.co.kr