슈퍼박테리아와의 전쟁에 AI 지원군 투입

최근 몇 년 동안 항생제 내성 박테리아, 즉 '슈퍼박테리아'의 확산은 전 세계 보건의 중요한 문제로 떠올랐습니다. 하지만 인공지능(AI)을 활용한 혁신적인 연구 노력으로 고도로 표적화된 새로운 항생제가 발견되어 미래에 대한 희망이 커지고 있습니다. 이 놀라운 발견은 신약 발견 및 개발에서 AI의 엄청난 잠재력을 입증하는 증거입니다.

 

인공 지능과 신약 개발

신약 개발은 잠재적으로 유용한 분자를 식별하기 위해 방대한 화학 구조의 공간을 샅샅이 뒤져야 하는 매우 복잡한 과정입니다. 전통적으로 이 과정은 시간 집약적이고 리소스가 많이 소요되는 과정이었으며, 수년 또는 수십 년 동안 연구에 전념해야 하는 경우가 많았습니다.

하지만 AI와 머신러닝 알고리즘의 등장으로 이러한 환경이 바뀌었습니다. 이제 연구자들은 이러한 기술을 사용하여 방대한 화합물 라이브러리를 이전보다 훨씬 빠르고 효율적으로 분석하여 신약 개발 프로세스를 획기적으로 가속화할 수 있습니다. 이러한 혁신적인 변화는 맥마스터 대학과 MIT 및 하버드의 브로드연구소의 획기적인 연구에서 알 수 있듯이 신약 개발의 새로운 지평을 열었습니다.

새로운 항생제 발굴 

맥마스터 대학의 존 스톡스 조교수가 이끄는 연구팀은 여러 항생제에 대한 내성으로 악명 높은 박테리아 종인 슈퍼박테리아 아시네토박터 바우마니에 주목했습니다. 스톡스가 말하는 이 '전문 병원균'은 의료 환경에서 심각한 피부, 혈액, 호흡기 감염을 일으키는 심각한 위협입니다.

먼저 연구진은 처리량이 높은 약물 스크리닝 방법을 활용하여 약물과 약물의 활성 성분을 포함한 7,500개 이상의 약제에 A. 바우만니 군집을 노출시켰습니다. 이 철저한 실험을 통해 연구팀은 박테리아의 성장을 억제하는 480개의 화합물을 식별할 수 있었습니다.

그런 다음 연구진은 이 데이터를 사용하여 머신러닝 알고리즘을 학습시켜 다양한 화학 구조의 항균 특성을 예측하도록 가르쳤습니다. 이 AI 모델은 기존 방법으로는 몇 주 또는 몇 달이 걸렸을 6,000개 이상의 새로운 분자를 단 몇 시간 만에 평가했습니다. 연구팀은 이 AI 기반 스크리닝을 통해 추가 실험실 테스트를 위해 240개의 잠재적 화학 물질을 식별했습니다.

그런 다음 연구진은 이 후보군에서 박테리아를 억제할 수 있는 유망한 9가지 화합물을 추려냈습니다. 연구진은 각 화합물의 구조적 특성과 잠재적 안전성 프로파일에 초점을 맞춰 철저한 분석을 수행했습니다. 이 세심한 조사의 결과, 나중에 아바우신으로 이름이 변경된 단일 화합물 RS102895가 발견되었습니다.

 

아바우신의 등장

흥미롭게도 아바우신은 처음에는 잠재적인 당뇨병 치료제로 개발되었습니다. 그러나 연구팀은 이 화합물이 A. 바우만니에 대한 새로운 작용 방식을 가지고 있다는 사실을 발견했습니다. 이 화합물은 박테리아의 성분이 세포 내부에서 표면으로 이동하는 것을 방지하는데, 이는 기존의 임상 항생제에서는 볼 수 없는 메커니즘입니다.

아바우신의 가장 흥미로운 측면은 아마도 높은 특이성일 것입니다. 대부분의 항생제는 광범위한 스펙트럼으로 여러 종류의 박테리아에 작용하는 반면, 아바우신은 A. 바우마니에만 표적으로 작용한다는 점에서 독특합니다. 이러한 선택성은 광범위 항생제와 관련된 심각한 문제인 박테리아 내성 발생 위험을 줄일 수 있습니다.

향후 방향

아바우신의 발견은 매우 유망하지만 이제 시작에 불과합니다. 이 화합물을 임상 환경에 적용하기 위해서는 엄격한 테스트와 정제 과정을 거쳐야 합니다. 그럼에도 불구하고 이 연구는 항생제 내성 퇴치를 위한 접근 방식의 패러다임 전환을 의미합니다.

AI는 이미 다른 분야에서 엄청난 잠재력을 보여줬으며, 신약 개발에 적용하는 것은 논리적으로 당연한 다음 단계입니다. 머신러닝을 활용하여 잠재적인 약물 후보를 선별하는 과정을 가속화함으로써 새로운 항생제에 대한 시급한 수요를 보다 효율적이고 효과적으로 해결할 수 있습니다.

또한, 새로 확인된 화합물의 고도로 표적화된 특성은 항생제 사용에 대한 접근 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있습니다. 내성을 조장할 수 있는 광범위 약물 대신 이 문제를 완화하는 좁은 표적 약물을 개발할 수 있을 것입니다. 이러한 정밀 항생제의 개발은 항생제 내성의 증가를 늦출 수 있으며, 이는 슈퍼박테리아와의 전쟁에서 중요한 단계입니다.

그러나 신약 개발에 AI를 적용하는 것은 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 이러한 방법을 개선하고 그 잠재력을 완전히 실현하려면 더 많은 연구가 필요합니다. 하지만 이 연구의 성공은 항생제 내성 박테리아와의 싸움에서 AI를 활용하려는 향후 노력의 길을 밝히는 신호탄이 될 것입니다.

결론적으로, 인공지능의 힘으로 촉진된 아바우신의 발견은 첨단 기술을 활용하여 글로벌 보건 위기에 대처할 수 있는 가능성을 보여주는 고무적인 신호입니다. 아직 갈 길이 멀지만, 이번 발견은 현재 진행 중인 항생제 내성과의 싸움에서 새로운 장을 열었습니다. AI를 신약 발견 및 개발 과정에 더욱 통합함에 따라 이와 같은 혁신의 잠재력은 계속 커질 것입니다.