[뉴스스페이스=이종화 기자] 스탠퍼드 대학교와 아크 인스티튜트(Arc Institute)의 연구진이 인공지능을 활용해 자연에서 한 번도 발견된 적 없는 게놈을 지닌 기능성 바이러스 16종을 설계하는 데 성공했다. 과학자들은 이번 성과를 합성생물학의 "매우 중요한 전환점"이라고 평가하고 있다. 6일 학술지 사이언스(Science)에 게재된 이번 연구는 생성형 AI를 활용해 완전하고 생존 가능한 바이러스 게놈을 만들어낸 최초의 사례다.
bbc.com, press.asimov.com, arcinstitute.org, biorxiv.org, nytimes.com에 따르면, 브라이언 히(Brian Hie) 스탠퍼드대 교수 연구진은 챗GPT의 기반인 대규모 언어모델(LLM)과 같은 원리로 작동하는 '게놈 언어모델' Evo 1·Evo 2를 개발했다. 이 모델에 대장균만 감염시키는 자연 바이러스 ΦX-174의 유전자 11개와 그 근연종 바이러스 약 1만5,000종의 유전 정보를 학습시킨 뒤, AI가 새로운 파지 게놈 설계도 수천 개를 생성하도록 했다.
연구진은 이 중 285개(다른 매체는 약 300~302개로 보도)를 실험실에서 실제 DNA로 합성했고, 그 결과 16개가 살아 있는 바이러스로서 대장균을 감염시키고 사멸시키는 데 성공했다. 완성된 파지 게놈의 크기는 약 5,400개 염기쌍으로, 가장 단순한 생명체 세포 게놈(약 50만개 염기쌍)의 100분의 1 수준에 불과하다.
AI가 설계한 파지들은 단순히 '작동'하는 데서 그치지 않고 원본인 ΦX-174보다 뛰어난 성능을 보였다는 점이 핵심이다. 파이낸셜타임스 보도에 따르면, AI가 만든 합성 박테리오파지 16종은 대장균을 죽이는 능력에서 원본 바이러스를 앞섰고, 자연 파지가 전혀 감염시키지 못했던 항생제 내성 대장균 균주까지 파괴했다.
연구팀의 새뮤얼 킹 연구원은 "무서운 항생제 내성 병원균의 증거가 쌓이는 만큼 혁신적 대안이 필요하며, 파지 요법이 분명 그중 하나"라고 밝혔다. 동유럽에서는 수십 년간 환자 맞춤형 파지 치료가 이뤄져 왔지만 절차가 복잡하고 세균이 다시 내성을 얻는 문제로 서구에서는 확산되지 못했는데, AI 설계 방식이 이 한계를 뛰어넘을 잠재력을 보여줬다는 평가다.
유전체 전문가이자 DNA 합성기업 제니(Genie)의 최고경영자인 에이드리언 울프슨은 이번 논문의 의미를 "생물학의 '라이트 형제 순간'"이라 평가하며, 진화가 만든 것을 되돌아보던 시대에서 벗어나 방대한 생물학적 가능성을 마주하는 전환점이라고 밝혔다. 맨체스터 생명공학연구소의 패트릭 차이 교수 역시 이번 성과를 "중요한 이정표"로 부르며 게놈 언어모델이 "진화가 담아낸 설계 원리를 파악하기 시작했다"고 언급했다.
반면 임페리얼컬리지런던의 합성유전체공학 교수 톰 엘리스는 다소 신중한 입장을 보였다. 그는 가디언과의 인터뷰에서 이번에 만들어진 바이러스는 "문자 그대로 가장 작고 만들기 쉬운 게놈"이라며, 인체에 영향을 미치는 생물무기를 만드는 일이 이만큼 쉽지는 않을 것이라고 지적했다.
같은 호 사이언스에 실린 논평에서 존스홉킨스 보건안보센터의 토머스 잉글스비 교수와 모리츠 한케 박사는 이번 연구가 "생물안전과 생물보안에 관한 시급한 질문을 던진다"고 경고했다. 한케 박사는 뉴욕타임스에 "게놈 언어모델에게 '전염성이 더 강하거나 치사율이 더 높은 인플루엔자 게놈을 만들어달라'고 요청할 수도 있다"는 우려를 직접 언급했다.
이들은 기존의 생물안전 관리 체계로는 생성형 유전체학을 감독하기에 충분하지 않다며, 이제 문제는 '생성형 바이러스 설계가 등장할 것인가'가 아니라 '편익을 살리면서 심각한 피해를 막을 감독 체계를 세울 수 있는가'라고 강조했다.
연구팀도 이런 우려를 반영해 AI 학습 데이터에서 동식물과 인간을 감염시키는 바이러스의 유전 정보를 사전에 제외했고, 병원성이 없는 대장균 균주만을 대상으로 실험을 진행했다.
브라이언 히(Brian Hie) 스탠퍼드대 교수는 "당장 상업화 계획은 없다"면서도, 건강·인류에 돌아갈 잠재적 이익이 크기 때문에 기초 기술을 최대한 공개하는 것이 연구팀의 책무라며 Evo 2를 오픈소스로 무료 배포하고 있다고 밝혔다. 동시에 그는 세균보다 더 큰 생물체, 나아가 더 복잡한 생명체 설계로 연구를 확장하는 데 "분명히 관심이 있다"고 덧붙여, 이번 성과가 단발성 실험이 아닌 장기 로드맵의 첫 단계임을 시사했다.
