AI, 처음으로 완전한 기능성 바이러스 게놈 설계… 자연에 없는 16종 생산

Evo 1과 Evo 2, 어떻게 새로운 게놈을 설계했나

Evo 2는 박테리아부터 고세균, 식물, 동물, 인간에 이르기까지 다양한 DNA 서열을 단일 염기(nucleotide) 수준에서 학습한 유전체 기초 모델이다. 연구팀은 Evo 1과 Evo 2를 박테리오파지 게놈 데이터로 미세 조정(fine-tuning)해 현실적인 유전자 구조와 원하는 숙주 감염 능력을 갖춘 전체 게놈 서열을 생성하도록 했다.

파이프라인은 방대한 규모였다. 이 모델들은 약 70만 개의 후보 바이러스 게놈 서열을 생성했다. 이후 컴퓨터 기반 필터링을 통해 302개의 유망한 후보로 압축됐고, 이 중 285개가 화학적으로 합성(물리적 DNA로 제작)되어 대장균 세포에 도입됐다.

합성된 285개 게놈 중 16개가 기능성, 즉 증식 가능한 파지를 만들어냈다 — 성공률은 약 5.6%다. 이 연구는 게놈 규모의 생성 생물학(genome-scale generative biology) 분야에서 첫 번째로 측정 가능한 '생산 수율(productivity yield)' 벤치마크를 제시했다.

박테리오파지 결과: 자연을 능가하다

살아난 16종의 파지는 모두 실험실 배지에서 대장균을 감염시키고 용균(파괴)시켰으며, 완전한 복제, 감염, 숙주 세포 파괴 능력을 입증했다. 몇몇 AI 설계 파지는 자연계 템플릿 바이러스인 야생형 ΦX174와의 직접 비교에서 성장 속도와 용균 속도 모두에서 더 뛰어난 성능을 보였다. 일부 설계는 자연 바이러스와 비교해 50개 이상의 아미노산 변화를 포함하고 있어, 무작위 돌연변이가 일반적으로 만들어내는 수준을 훨씬 뛰어넘는 진화적 참신함을 보여줬다.

한 파지의 경우 지구상의 어떤 알려진 생물체에서도 발견되지 않은 DNA 포장 단백질을 암호화하고 있었다 — AI가 발명한 완전히 새로운 생물학적 구조인 셈이다.

연구진이 16종의 파지를 혼합해 만든 칵테일은 여러 대장균 균주에서 나타나는 내성까지 극복했다. 특히, 개별 파지에 대해 면역을 획득한 바이러스 내성 변종에도 효과적이었다.

항생제 내성 감염 치료에 주는 의미

필요시 신속하게 새로운 파지를 생성할 수 있는 능력은 박테리아가 특정 파지 균주에 대해 내성을 발달시키는 진화적 '무기 경쟁'을 우회할 수 있는 잠재력을 지닌다. 파지 칵 cocktail은 여러 메커니즘을 통해 동시에 박테리아를 공격할 수 있기 때문에, AI가 생성한 파지는 다제내성 감염에 맞설 유망한 무기가 될 수 있다.

이 연구는 게놈 언어 모델이 실험적으로 기능하는 바이러스를 생산할 수 있음을 입증했으며, 특정 세균 병원체에 맞춰 새로운 치료용 파지를 신속하게 프로토타이핑(prototyping)할 수 있는 길을 열었다. 브라이언 히 교수는 이 프로그램이 진화적 다양성을 통합할 수 있는 능력이 파지 요법을 전통적인 항생제보다 더 효과적인 대안으로 만들 수 있다고 언급했다.

생물안보 우려: 거버넌스의 공백

Science에 함께 실린 논평에서 존스홉킨스 건강안보센터(Center for Health Security)의 토머스 잉글스비(Thomas Inglesby) 박사와 모리츠 한케(Moritz Hanke) 박사는 이렇게 경고했다: "이것은 생명과학 응용에 있어 유망하지만, 동시에 시급한 생물안전 및 생물안보 문제를 제기합니다. 생성형 AI를 사용해 바이러스 게놈을 조합할 수 있는 능력은 이제 존재하지만, 이러한 능력이 안전하고 확실하게 사용되도록 보장할 거버넌스는 존재하지 않습니다".

현재 주요 안전장치로 여겨지는 국제유전자합성컨소시엄(International Gene Synthesis Consortium)의 DNA 주문 스크리닝 시스템은 알려진 병원체 서열과 대조해 확인하는 방식이지만, 이는 법적 의무사항이 아닌 자발적 참여에 기반하며, 어떤 자연 데이터베이스와도 일치하지 않는 서열을 잡아내도록 설계된 적이 없다.

Arc Institute는 안전 조치의 일환으로 인간이나 다른 동물을 감염시키는 진핵생물 바이러스 병원체를 Evo 2의 훈련 데이터에서 의도적으로 제외했다. 그러나 전문가들은 동일한 AI 방법론이 악의적인 행위자에 의해 위험한 병원체 서열을 생성하는 데 사용될 수 있으며, AI가 설계한 게놈은 현재 감시 시스템이 탐지하거나 차단하기에는 너무 빠르게 만들어질 수 있다고 경고했다.

Nature의 논평 역시 이러한 도구들이 유익한 신약 개발을 위해 개발되고 있지만, 동시에 새로운 생물학적 위협을 만드는 장벽을 낮출 수 있다고 지적했다.