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▲ IBM 인공지능이 찾아낸 새로운 항생 물질 후보
20세기 의학의 가장 큰 성과는 백신과 항생제의 개발 및 보급이라고 해도 과언이 아닐 것입니다. 세균 감염으로 죽는 사람의 숫자가 크게 줄어들면서 평균 수명이 늘어난 것은 물론 수술 후 감염으로 사망하거나 합병증이 생길 가능성이 낮아지면서 장기 이식을 포함해 여러 가지 치료법이 크게 발전했습니다. 20세기 이후 의학의 눈부신 발전은 많은 부분 항생제에 기댄 것이었습니다.
하지만 생물은 끊임없이 진화하기 마련입니다. 숫자가 많고 세대가 짧은 세균의 진화 속도는 매우 빨라 이미 20세기에 기존 항생제에 대한 내성을 지닌 세균이 다수 보고됐습니다. 물론 과학자들도 새로운 항생제를 만들어 재빨리 여기 대응했으나 새로운 항생제 개발 속도는 더딘 반면 내성 발현 속도는 갈수록 빨라졌습니다. 현재와 같은 추세라면 2050년에는 1000만 명이 항생제 내성균으로 사망할 수 있다는 암울한 전망까지 나오는 상황입니다.
IBM 왓슨 연구소 파엘 다스가 이끄는 연구팀은 인공지능을 통해 기존의 연구 방법으로는 상상할 수 없을 만큼 빠른 속도로 새로운 항생 물질을 찾아내는 데 도전했습니다. 이를 위해 연구팀은 첫 단계로 심층 생성 오토인코더(deep generative autoencoder) 기법을 통해 항생 능력을 지닌 펩타이드(peptide)를 학습하고 데이터를 수집했습니다. 그리고 두 번째 단계로 CLaSS(Controlled Latent attribute Space Sampling)라는 방법을 통해 항생 능력을 지닌 펩타이드 후보군을 9만 개나 만들어냈습니다.
하지만 박테리아를 죽이는 능력이 있다고 해서 바로 항생제로 개발이 가능한 것은 아닙니다. 인체에도 해로운 물질이라면 아무리 효과가 좋아도 약물로 사용할 수 없습니다. 따라서 마지막 단계로 딥러닝 기반의 분류 알고리즘을 이용해서 인간에게 독성이 있거나 항생 효과가 떨어질 것으로 예상되는 후보를 탈락시켰습니다. 3일에 걸친 인공지능 연산 끝에 연구팀은 20개의 후보 물질을 선발할 수 있었습니다.
연구팀은 이 후보 물질을 48일간 테스트한 후 두 가지 물질이 특히 유망한 항생제 후보라는 사실을 확인했습니다. 이 항생 후보 물질은 실험실 환경에서 그람 음성 및 양성균에 대한 광범위한 효능을 지녔으며 여러 약물에 내성을 지닌 폐렴간균(Klebsiella pneumoniae)과 대장균을 억제하는 데 효과적이었습니다. 쥐를 이용한 동물 실험에서도 낮은 독성이 확인됐습니다. 내성균에 효과적인 항생제 신약의 가능성을 보여준 것입니다. 이 연구는 저널 '네이처'에 발표됐습니다.
물론 후보 물질을 찾았다는 것은 신약 개발에서 아직 초기 단계라는 이야기입니다. 실제 사람에서 임상시험을 하기 위해서는 까다로운 안전성 테스트와 엄격한 임상시험 기준을 통과해야 합니다. 그리고 많은 시간과 비용을 들여 임상시험을 진행해도 성공하는 약물은 소수에 지나지 않습니다.
인공지능이 일부의 우려처럼 인류를 위협하는 신기술이 아니라 인류를 치명적인 질병에서 도울 수 있는 든든한 조력자가 될 수 있을지 앞으로 후속 연구 결과를 지켜봐야 할 것입니다.
고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com
