박테리오파지: AI로 기능성 바이러스 만들기
- 기초과학 / 문광주 기자 / 2026-08-08 21:47:28
4분 읽기
- 인공지능을 이용해 박테리오파지의 전체 유전체를 처음부터 설계
- 합성된 바이러스 중 일부는 대장균을 성공적으로 감염시켰다
- 이 발견은 세균 감염 치료에 새로운 접근법을 제시할 수 있다.
- 생물안전성에 대한 심각한 의문도 제기
생명공학적 방법은 정밀한 유전자 변형을 가능하게 한다. 연구진은 바이러스, 박테리아, 효모의 작은 유전체를 완전히 재구성하거나 경우에 따라 변형하기도 했다. 그러나 처음부터 새로운 유전체를 설계하는 것은 지금까지 사실상 불가능했다. 캘리포니아 스탠퍼드 대학교의 사무엘 킹 교수가 이끄는 연구팀은 "가장 단순한 유전체조차도 매우 복잡하며, 단 하나의 돌연변이만으로도 기능을 상실할 수 있다"고 설명했다. “따라서 지금까지 전체 게놈을 설계하는 것은 거의 불가능에 가까웠다.
언어 모델을 통한 완전한 게놈
하지만 이제 킹과 그의 동료들은 인공지능을 이용하여 완전한 박테리오파지 게놈을 만들어내는 데 성공했다. 그들은 Evo 1과 Evo 2라는 두 가지 게놈 언어 모델을 사용했다. 연구진은 “다른 언어 모델들이 방대한 양의 텍스트를 사용하여 훈련되는 것과 마찬가지로, 게놈 언어 모델은 모든 생명 영역의 수백만 개의 게놈을 포함하는 대규모 DNA 데이터 세트를 사용하여 훈련된다”며, “이를 통해 모델은 자연에서 DNA 서열을 형성하는 진화적 제약을 학습할 수 있다”고 설명했다.
킹 박사와 그의 연구팀은 박테리오파지에 맞춰 모델을 세밀하게 조정한 후, 인공지능(AI)에게 새로운 파지 게놈을 생성하도록 지시했다. 장내 세균인 대장균(Escherichia coli)을 감염시키는 자연 발생 바이러스 ΦX174가 설계 템플릿으로 사용되었다. AI가 제안한 수천 개의 게놈 중에서 연구팀은 약 300개를 선별하여 합성하고 실험실에서 테스트했다. 그 결과, "생성된 파지 중 16개가 생존 가능하며 대장균의 성장을 억제할 수 있는 것으로 나타났다"고 연구팀은 보고했다.
내성균에 효과적
추가 분석 결과, 인공지능은 기존 게놈을 단순히 복제한 것이 아니라 실제로 새로운 게놈을 생성한 것으로 밝혀졌다. 킹 박사와 그의 동료들은 "생성된 파지는 알려진 모든 자연 파지와 다르며, 새로운 돌연변이, 변이된 유전자 및 조절 요소, 그리고 다양한 게놈 길이를 나타냈다"고 밝혔다. 예를 들어, 인공적으로 생성된 파지 중 하나는 진화적으로 먼 파지의 패키징 단백질을 단백질 외피에 사용했다. ΦX174 파지를 기반으로 생성된 이 바이러스들은 자연 모델과 완전히 독립적이지는 않다. 모든 변종은 90% 이상 원형과 일치했다.
AI로 생성된 파지의 치료 잠재력을 시험하기 위해 연구팀은 16개의 기능성 파지를 자연 ΦX174 파지에 내성을 가진 대장균 균주에 노출시켰다. 연구팀은 "이러한 인공적으로 생성된 파지들을 혼합하여 사용하니 단시간 내에 ΦX174 내성 대장균 균주를 제압할 수 있었다"고 보고했다. "따라서 인공지능으로 생성된 파지 치료법은 빠르게 진화하는 세균성 병원균에 대한 새로운 접근법을 제시할 수 있을 것이다."
오용 위험
그러나 이러한 개발은 의학적 기회를 제공할 뿐만 아니라 심각한 안보 위험을 내포하고 있다. "생명공학 분야에서 AI 응용을 둘러싼 국제 안보 논쟁의 핵심 우려는 AI 모델이 팬데믹 바이러스와 같은 병원균을 특이적으로 강화하거나, 심지어 완전히 새로운 병원균을 생성하여 비국가 행위자를 포함한 여러 주체에 의해 생물학 무기로 사용될 수 있다는 점이다"고 카를스루에 공과대학교(KIT) 기술 평가 및 시스템 분석 연구소의 하랄드 쾨니히(Harald König)가 말했다.
쾨니히와 그의 연구팀은 이러한 위험을 최대한 줄이기 위해 인공지능 모델의 훈련 데이터에서 인간, 동물 또는 식물을 감염시킬 수 있는 바이러스를 의도적으로 제외했다. "논리적으로 생각해 보면, 정반대의 접근 방식은 이전에 알려지지 않은 위험한 인체 병원성 바이러스를 만들어낼 것이다"고 이번 연구에 참여하지 않은 함부르크 대학교의 미생물학자 미르코 힘멜(Mirko Himmel)은 경고했다. "이러한 이중 용도 가능성을 간과해서는 안 된다.”
따라서 새로운 국제 안전 규정이 필수적이다. 존스 홉킨스 대학교의 토마스 잉글스비(Thomas Inglesby)와 모리츠 한케(Moritz Hanke)는 이번 연구에 대한 논평(역시 Science지에 게재됨)에서 “기존의 규제 체계는 유전자 조작 기술을 감시하기에 불충분하다”고 지적했다. 그들은 “바이러스 유전체의 유전자 조작이 가능할지가 더 이상 문제가 아니다”라며, “사회가 이 기술의 이점을 활용하면서 심각한 피해를 예방할 수 있는 규제 시스템을 구축할 수 있을지가 관건”이라고 강조했다.
출처: Samuel King (Stanford University, Kalifornien, USA) et al., Science, doi: 10.1126/science.aec2657
- 인공지능을 이용해 박테리오파지의 전체 유전체를 처음부터 설계
- 합성된 바이러스 중 일부는 대장균을 성공적으로 감염시켰다
- 이 발견은 세균 감염 치료에 새로운 접근법을 제시할 수 있다.
- 생물안전성에 대한 심각한 의문도 제기
박테리오파지: AI로 기능성 바이러스 만들기
연구진은 인공지능을 이용해 박테리오파지의 전체 유전체를 처음부터 설계하고 실험실에서 테스트했다. 이렇게 합성된 바이러스 중 일부는 대장균을 성공적으로 감염시켰으며, 자연적으로 발생하는 박테리오파지가 뚫을 수 없는 내성까지 극복했다. 이 발견은 세균 감염 치료에 새로운 접근법을 제시할 수 있지만, 생물안전성에 대한 심각한 의문도 제기한다.
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| ▲ AI 기반 박테리오파지 게놈 설계 프레임워크. 수백만 개의 게놈으로 학습된 언어 모델을 통해 완전한 파지를 생성할 수 있다. 생성된 서열은 파지 ΦX174와 숙주인 대장균 C에서 영감을 받은 설계 기준에 따라 계산적으로 평가됩니다. 가장 유망한 설계는 화학적으로 합성되어 숙주 세포에서 테스트되며, 알려진 자연 파지와는 다르지만 숙주 특이성을 유지하는 생존 가능한 생성된 파지 게놈을 얻을 수 있다.(출처:Generative design of bacteriophages with genome language models / Science / 6 Aug 2026) |
생명공학적 방법은 정밀한 유전자 변형을 가능하게 한다. 연구진은 바이러스, 박테리아, 효모의 작은 유전체를 완전히 재구성하거나 경우에 따라 변형하기도 했다. 그러나 처음부터 새로운 유전체를 설계하는 것은 지금까지 사실상 불가능했다. 캘리포니아 스탠퍼드 대학교의 사무엘 킹 교수가 이끄는 연구팀은 "가장 단순한 유전체조차도 매우 복잡하며, 단 하나의 돌연변이만으로도 기능을 상실할 수 있다"고 설명했다. “따라서 지금까지 전체 게놈을 설계하는 것은 거의 불가능에 가까웠다.
언어 모델을 통한 완전한 게놈
하지만 이제 킹과 그의 동료들은 인공지능을 이용하여 완전한 박테리오파지 게놈을 만들어내는 데 성공했다. 그들은 Evo 1과 Evo 2라는 두 가지 게놈 언어 모델을 사용했다. 연구진은 “다른 언어 모델들이 방대한 양의 텍스트를 사용하여 훈련되는 것과 마찬가지로, 게놈 언어 모델은 모든 생명 영역의 수백만 개의 게놈을 포함하는 대규모 DNA 데이터 세트를 사용하여 훈련된다”며, “이를 통해 모델은 자연에서 DNA 서열을 형성하는 진화적 제약을 학습할 수 있다”고 설명했다.
킹 박사와 그의 연구팀은 박테리오파지에 맞춰 모델을 세밀하게 조정한 후, 인공지능(AI)에게 새로운 파지 게놈을 생성하도록 지시했다. 장내 세균인 대장균(Escherichia coli)을 감염시키는 자연 발생 바이러스 ΦX174가 설계 템플릿으로 사용되었다. AI가 제안한 수천 개의 게놈 중에서 연구팀은 약 300개를 선별하여 합성하고 실험실에서 테스트했다. 그 결과, "생성된 파지 중 16개가 생존 가능하며 대장균의 성장을 억제할 수 있는 것으로 나타났다"고 연구팀은 보고했다.
내성균에 효과적
추가 분석 결과, 인공지능은 기존 게놈을 단순히 복제한 것이 아니라 실제로 새로운 게놈을 생성한 것으로 밝혀졌다. 킹 박사와 그의 동료들은 "생성된 파지는 알려진 모든 자연 파지와 다르며, 새로운 돌연변이, 변이된 유전자 및 조절 요소, 그리고 다양한 게놈 길이를 나타냈다"고 밝혔다. 예를 들어, 인공적으로 생성된 파지 중 하나는 진화적으로 먼 파지의 패키징 단백질을 단백질 외피에 사용했다. ΦX174 파지를 기반으로 생성된 이 바이러스들은 자연 모델과 완전히 독립적이지는 않다. 모든 변종은 90% 이상 원형과 일치했다.
AI로 생성된 파지의 치료 잠재력을 시험하기 위해 연구팀은 16개의 기능성 파지를 자연 ΦX174 파지에 내성을 가진 대장균 균주에 노출시켰다. 연구팀은 "이러한 인공적으로 생성된 파지들을 혼합하여 사용하니 단시간 내에 ΦX174 내성 대장균 균주를 제압할 수 있었다"고 보고했다. "따라서 인공지능으로 생성된 파지 치료법은 빠르게 진화하는 세균성 병원균에 대한 새로운 접근법을 제시할 수 있을 것이다."
오용 위험
그러나 이러한 개발은 의학적 기회를 제공할 뿐만 아니라 심각한 안보 위험을 내포하고 있다. "생명공학 분야에서 AI 응용을 둘러싼 국제 안보 논쟁의 핵심 우려는 AI 모델이 팬데믹 바이러스와 같은 병원균을 특이적으로 강화하거나, 심지어 완전히 새로운 병원균을 생성하여 비국가 행위자를 포함한 여러 주체에 의해 생물학 무기로 사용될 수 있다는 점이다"고 카를스루에 공과대학교(KIT) 기술 평가 및 시스템 분석 연구소의 하랄드 쾨니히(Harald König)가 말했다.
쾨니히와 그의 연구팀은 이러한 위험을 최대한 줄이기 위해 인공지능 모델의 훈련 데이터에서 인간, 동물 또는 식물을 감염시킬 수 있는 바이러스를 의도적으로 제외했다. "논리적으로 생각해 보면, 정반대의 접근 방식은 이전에 알려지지 않은 위험한 인체 병원성 바이러스를 만들어낼 것이다"고 이번 연구에 참여하지 않은 함부르크 대학교의 미생물학자 미르코 힘멜(Mirko Himmel)은 경고했다. "이러한 이중 용도 가능성을 간과해서는 안 된다.”
따라서 새로운 국제 안전 규정이 필수적이다. 존스 홉킨스 대학교의 토마스 잉글스비(Thomas Inglesby)와 모리츠 한케(Moritz Hanke)는 이번 연구에 대한 논평(역시 Science지에 게재됨)에서 “기존의 규제 체계는 유전자 조작 기술을 감시하기에 불충분하다”고 지적했다. 그들은 “바이러스 유전체의 유전자 조작이 가능할지가 더 이상 문제가 아니다”라며, “사회가 이 기술의 이점을 활용하면서 심각한 피해를 예방할 수 있는 규제 시스템을 구축할 수 있을지가 관건”이라고 강조했다.
출처: Samuel King (Stanford University, Kalifornien, USA) et al., Science, doi: 10.1126/science.aec2657
[더사이언스플러스=문광주 기자]
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