[소개] AI가 작성한 "라이프 코드"가 현실이 되었습니다! 오늘 스탠퍼드 대학교와 아크 연구소는 박테리오파지 ΦX174를 템플릿으로 사용하여 AI를 활용한 유전체 생성에 성공하는 획기적인 성과를 발표했습니다. 이 중 16개 유전자가 대장균을 성공적으로 사멸시켰을 뿐만 아니라 약물 내성균까지 제거하여 생명 과학계에서 진정으로 주목할 만한 "ChatGPT 순간"을 만들어냈습니다.
인류 역사상 처음으로 AI를 이용해 완벽하게 기능하는 게놈이 생성되었습니다!
1977년, 생화학자 프레데릭 샌거와 다른 연구자들은 역사상 최초의 박테리오파지 ΦX174의 게놈 시퀀싱을 완료했습니다.
40년이 넘는 시간이 흐른 후, 스탠포드 대학은 Arc Institute 팀과 협력하여 AI를 사용하여 최초로 ΦX174부터 파지 게놈을 생성했습니다.
AI가 설계한 파지 게놈 중 하나는 다음과 같습니다.
에보-Φ36
간단히 말해서, 박테리오파지 ΦX174는 대장균을 감염시키는 바이러스입니다. 박테리아를 정확하게 죽일 수 있지만 인체에는 무해합니다.
과거에는 게놈을 설계하는 것이 쉬운 일이 아니었고, 수많은 요소를 고려해야 했기 때문에 합성생물학 분야의 발전이 제한되었습니다.
이를 위해 스탠포드와 다른 팀들은 "비밀 무기"를 내놓았습니다.
수백만 개의 게놈에 대한 훈련을 바탕으로, DNA 언어 모델 Evo 1과 Evo 2는 상상할 수 없는 규모로 게놈의 복잡한 특징을 학습할 수 있습니다.
작동 원리는 ChatGPT와 비슷하며, DNA를 처리하도록 특별히 설계되었습니다.
논문 주소: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.09.12.675911v1
그들은 박테리오파지 ΦX174를 템플릿으로 사용하여 285개의 게놈을 합성했습니다.
마침내 16개의 유전체가 숙주의 성장을 효과적으로 억제할 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. 특정 대장균을 정확하게 죽일 뿐만 아니라 다른 균주에도 우발적으로 해를 끼치지 않습니다.
일부 AI가 설계한 파지는 원래 버전보다 더 빠르게 복제되고 경쟁력이 뛰어나며, 자연 파지가 처리하기 어려운 약물 내성 박테리아도 처리할 수 있습니다.
이 실험의 성공은 무엇을 의미할까?
이는 "합성생물학" 분야에서 AI의 중요한 획기적인 발전을 의미합니다.
AI가 생물학적 기능을 갖춘 파지 게놈을 완벽하게 생성할 수 있다는 것이 처음으로 성공적으로 검증되었습니다.
이는 인간의 삶의 경계를 확장할 뿐만 아니라, "항생제 내성"과 같은 건강 문제를 해결하기 위한 새로운 대체 요법을 제공합니다.
역사상 처음으로! AI가 "완전한" 유전체를 생성합니다.
최신 기술 블로그 게시물에서 핵심 팀은 AI가 생성한 첫 번째 게놈을 성공적으로 설계하는 비결을 자세히 설명했습니다.
단일 유전자를 설계하든 전체 유전체를 설계하든, 이는 매우 어려운 문제입니다.
유전정보 저장체계의 역사로 계산하면, 유전체는 약 40억 년 동안 존재해 왔고, DNA 유전체는 약 35억 년 동안 존재해 왔습니다.
올해 2월, Arc 연구소는 Evo "패밀리"의 게놈 기반 모델이 CRISPR-Cas 복합체와 같은 단일 단백질이나 복잡한 다중 구성 요소 시스템을 성공적으로 생성할 수 있음을 입증했습니다.
하지만 전체 게놈을 설계하는 것은 완전히 새로운 전장입니다!
게놈 설계의 핵심 과제는 복잡성에 있습니다. 여러 유전자가 서로 상호 작용하고 복제, 숙주 특이성, 진화적 적응성을 보장하기 위해 섬세한 균형을 유지합니다.
이러한 과제는 단일 단백질 설계에서는 존재하지 않습니다.
이러한 과제를 해결하기 위해 Stanford Arc Institute 팀은 다음을 포함한 일련의 혁신적인 기술을 개발했습니다.
- 중복되는 판독 프레임에 맞춰 조정된 유전자 주석 파이프라인
- 게놈 언어 모델에서 샘플링을 위한 체계적인 미세 조정 및 큐워드 엔지니어링 전략
- 합성 파지 게놈을 위해 설계된 새로운 스크리닝 솔루션
반세기를 이어온 릴레이 경주, ΦX174
합성 게놈을 생성하려면 신뢰할 수 있는 시작점도 필요합니다.
박테리오파지 ΦX174 - 11개의 유전자를 암호화하는 5386개의 뉴클레오티드로 구성된 작은 바이러스 게놈입니다.
왼쪽: ΦX174 파지의 현미경 사진; 오른쪽: 단일 ΦX174 파지의 3D 구조
그 크기는 현재 DNA 합성 비용의 적정 범위 내에 있지만, 게놈 설계의 역량을 시험할 만큼 복잡하기도 합니다.
그러나 ΦX174 유전자의 중첩 구조는 가혹한 테스트 사례를 생성합니다.
단일 돌연변이는 여러 단백질에 영향을 미쳐 여러 제약 하에서 제대로 기능해야 할 수도 있습니다.
또한 ΦX174는 파지가 숙주 세포에서 올바르게 패키징되고 복제될 수 있도록 정밀하게 함께 작동하는 여러 조절 요소와 인식 시퀀스를 인코딩합니다.
ΦX174 유전체는 반세기에 걸친 릴레이 경주와 같습니다.
1977년, 프레드 샌저와 그의 팀의 연구를 통해 인간 유전체의 염기서열이 완전히 밝혀진 최초의 사례가 되었습니다.
2003년에 크레이그 벤터와 그의 팀은 화학적 방법을 사용하여 처음으로 이를 완전히 합성해, 게놈을 처음부터 구성할 수 있음을 증명했습니다.
이제 2025년에 연구팀은 ΦX174를 템플릿으로 사용하여 최초의 AI 생성 게놈을 만들었습니다.
이러한 진화는 현대 유전체학을 정의하는 핵심 역량을 보여줍니다. 즉, 먼저 읽는 법을 배우고(시퀀싱), 그다음 쓰는 법을 배우고(합성), 이제는 설계하는 법(AI 생성)입니다.
ΦX174 게놈
AI '게놈팩토리', 중복 퍼즐 해결
앞서 언급했듯이 ΦX174는 유전자가 겹치기 때문에 표준 도구로는 감지하기 어렵습니다. 11개 유전자 중 7개만 식별할 수 있기 때문입니다.
이를 위해 연구자들은 전담 주석 프로세스를 만들었습니다.
오픈 리딩 프레임(ORF) 검색과 파지 단백질 데이터베이스와의 상동성 비교를 결합하여 모든 유전자를 성공적으로 식별하고 일부 A* 유전자도 예측할 수 있었습니다.
이 도구는 수천 개의 AI 생성 시퀀스를 평가할 때 효과적인 것으로 입증되었습니다.
연구자들은 핵심을 설정했습니다. 생성된 유전체는 파지의 "생존 키트"가 보존되도록 하기 위해 천연 ΦX174 단백질에 대해 최소 7개의 일치 항목을 예측해야 했습니다.
AI가 박테리오파지를 더 잘 이해할 수 있도록 Evo 미세 조정
대량의 파지 데이터를 기반으로 훈련된 원래의 Evo 모델은 시퀀스를 생성할 수 있지만 ΦX174에 대한 정밀한 제어가 부족합니다.
이러한 이유로 감독과 미세 조정이 유일한 선택이 됩니다.
연구팀은 신중하게 선택된 14,466개의 미니파지 서열을 이용하여 Evo를 훈련시켰습니다. 중복을 줄인 후, 모델은 ΦX174 관련 돌연변이에 집중했습니다.
미세 조정을 거쳐 신중하게 설계된 프롬프트 단어와 샘플링 매개변수를 통해 Evo는 ΦX174의 진화와 유사하지만 혁신적인 시퀀스를 생성할 수 있습니다.
이는 AI에게 영감의 템플릿을 제공하여 익숙한 것에 새로운 아이디어를 주입할 수 있게 하는 것과 같습니다.
평가 및 선별
저자는 시퀀스를 생성한 후 유전자 배열, 숙주 특이성, 진화적 다양성을 조사할 수 있는 다차원적 평가 시스템을 개발했습니다.
핵심은 AI 파지가 실험에 사용된 비병원성 균주인 C형 대장균을 감염시킬 수 있는지 확인하는 것입니다.
그런 다음 그들은 ΦX174의 숙주 범위를 결정하는 단백질인 ΦX174와 유사한 스파이크 단백질을 포함하는 시퀀스를 요구했습니다.
실험 결과, 16개의 기능성 파지가 모두 C형 대장균과 W형 대장균을 엄격히 표적으로 삼는 것으로 나타났습니다.
게다가 테스트한 다른 여섯 가지 균주에는 효과가 없었습니다.
이는 게놈의 다른 영역이 상당히 진화하는 동안에도 숙주 특이성이 유지될 수 있음을 보여줍니다.
단 2시간 만에 박테리아를 없애고 새로운 박테리오파지가 탄생했습니다.
기존 파지 연구는 느리고 번거로웠기 때문에 연구자들은 스크리닝 과정을 혁신했습니다.
그들은 깁슨 어셈블리를 사용하여 게놈을 합성하고, 이를 유능한 C형 대장균으로 형질 전환시킨 다음 96웰 플레이트에서 성장 억제를 모니터링했습니다.
감염이 성공하면 2~3시간 내에 박테리아 밀도(OD₆₀₀)가 급격히 떨어집니다.
이 접근 방식을 통해 팀은 285개의 디자인을 빠르게 테스트하여 궁극적으로 16개의 기능성 파지를 검증하고 적응성과 숙주 범위를 특성화할 수 있었습니다.
AI가 설계한 파지를 평가하기 위한 실험 테스트
이러한 AI 게놈은 가장 가까운 자연적 대응체와 비교했을 때 67~392개의 새로운 돌연변이를 가지고 있었습니다.
그 중 Evo-Φ2147은 392개의 돌연변이를 가지고 있으며 파지 NC51과 평균 93.0%의 뉴클레오티드 동일성을 가지고 있습니다.
일부 분류학적 기준에 따르면, 이것은 새로운 종으로 인정받을 만큼 충분합니다.
또한 13개의 유전체에는 자연에서 볼 수 없는 돌연변이가 포함되어 있었는데, 이는 Evo가 자연 진화에서 한 번도 탐색되지 않은 시퀀스 공간을 활용할 수 있음을 보여줍니다.
매우 흥미로운 발견은 합성 파지 중 하나인 Evo-Φ36이 먼 친척인 파지 G4(아미노산 25개 대 38개)의 DNA 포장 단백질 J 단백질을 통합했다는 것입니다.
이는 과거에도 해결되지 않은 공학적 문제였습니다.
연구진은 극저온 전자 현미경을 사용하여 이것이 독특한 방식으로 캡시드 구조에 내장되어 있음을 확인했고, AI가 돌연변이를 교묘하게 조정하고 보상하여 새로운 단백질 조합이 정상적으로 기능할 수 있도록 했습니다.
약물 내성균에 대한 세대 간 추구, 5가지 역전
항생제에 대한 박테리아 내성은 현대 의학이 직면한 가장 시급한 과제 중 하나로, 매년 수십만 명 이상의 목숨을 앗아갑니다.
박테리아는 기존 항생제에 대한 내성을 빠르게 키워 치료 효과를 크게 제한할 수 있습니다.
파지 요법은 이를 역전시킬 수 있는 가능성을 제시하지만, 천연 파지는 종종 박테리아 진화를 따라가지 못합니다.
이 연구에서 연구팀은 ΦX174에 저항성이 있는 3가지 C형 대장균 균주를 유도했는데, 이 균주의 waa 오페론(박테리아 표면 수용체를 변형하는 역할을 함)에 돌연변이가 있었습니다.
연구 결과에 따르면 AI가 생성한 파지 "칵테일"은 1~5회 통과 이내에 약물 내성 균주 3종을 정복했습니다.
하지만 ΦX174만으로는 전혀 효과가 없습니다.
획기적인 발전을 이룬 이 파지들은 "키메라 게놈"이라는 점을 언급할 가치가 있습니다. 이들은 여러 AI 단편을 융합하며, 돌연변이는 수용체 상호작용 영역에 집중되어 있습니다.
시퀀스 분석 결과, 성공적인 파지는 AI가 설계한 2~3가지 유전적 요소를 결합한 것으로 나타났습니다.
이런 방식으로 인간은 자연 속의 희귀한 파지에 의존할 필요가 없고, AI가 다양한 그룹을 직접 생성하여 "멀티 히트"를 형성하도록 하여 박테리아가 포괄적인 약물 내성을 갖기 어렵게 만들 수 있습니다.
간단히 말해, AI는 효과적인 유전자 서열을 빠르게 선별할 수 있으며, 이는 파지 치료가 더 이상 운에 따른 '시행착오' 과정이 아니라 정확한 '설계'라는 것을 의미합니다.
미래에는 인간이 한발 앞서서 박테리아 돌연변이보다 항상 앞서나가는 치료법을 적극적으로 설계할 수 있게 될 것입니다.
유전자 혁명 2.0: 생명의 코드 쓰기
오늘날 파지 치료법은 다제내성 박테리아에 대항하는 데 점점 더 효과적인 무기가 되고 있습니다.
최근 의학적 치료 표적은 주로 식물 병원체나 대형 DNA 파지를 대상으로 합니다.
최신 연구에 따르면 AI 모델은 훈련, 품질 관리, 고품질 검증을 통해 진화적 제약을 포착하고 AI가 생성한 시퀀스와 생물학적 현실 간의 격차를 메울 수 있음이 입증되었습니다.
모델 반복과 합성 비용이 감소함에 따라 전체 게놈 설계는 탐험되지 않은 진화적 공간을 열어 생명공학과 기초 연구의 새로운 지평을 열 것입니다.
독서에서 쓰기, 그리고 디자인으로의 이러한 변화는 인간이 생물학을 가장 근본적인 수준에서 변화시킬 수 있는 능력의 새로운 장을 열었습니다.
핵심 저자
브라이언 히
저는 스탠포드 대학의 화학공학 조교수이자 Arc Institute Innovation Fellow로서 생물학과 인공지능의 교차점에서 연구를 수행하고 있습니다.
그는 MIT CSAIL에서 박사학위를 받았고, 스탠포드 대학에서 학사학위를 받았습니다.
사무엘 킹
사무엘 킹은 스탠포드 대학에서 박사 과정을 밟고 있으며, 현재 아크 연구소에서 합성생물학과 머신러닝의 교차점에 있는 연구를 진행하고 있습니다.
그는 브리티시 컬럼비아 대학교(UBC)에서 생물학 학사 학위(우등)를 취득했습니다.
참고문헌:
https://x.com/samuelhking/status/1968329299364376698 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.09.12.675911v1
https://arcinstitute.org/news/hie-king-first-synthetic-phage
본 기사는 도자가 편집하고 36Kr이 허가를 받아 게시한 위챗 공개 계정 "신지위안" 에서 발췌한 것입니다.
