스탠포드 대학 과 비영리 기관인 아크 연구소 의 연구원들은 박테리아를 감염시키고 죽일 수 있는 완전히 AI로 설계된 바이러스를 최초로 만들어내 계산 생물학 분야에서 중요한 이정표를 달성했습니다.
연구팀은 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 동일한 원리로 작동하는 Evo라는 고급 AI 모델을 200만 개의 바이러스 게놈 데이터 세트에서 훈련시켜 바이러스 구조, 유전자 상호작용, 기능적 제약을 이해하는 능력을 갖추게 했습니다.
과학자들은 이 모델을 사용하여 Evo에게 완전히 새로운 바이러스를 처음부터 설계하도록 지시했고, 그 결과 302개의 고유한 설계가 탄생했으며, 그중 16개가 실험실 테스트에서 기능하는 것으로 확인되었습니다. 이는 AI가 이전에는 존재하지 않았던 실행 가능한 생물학적 시스템을 생성할 수 있는 능력을 보여준다는 것을 보여줍니다.
AI가 생성한 바이러스는 자연에서 관찰된 적이 없는 최대 392개의 돌연변이를 가지고 있었는데, 여기에는 연구자들이 이전에 시도했지만 기존의 엔지니어링 기술을 사용하여 조립하는 데 실패했던 유전적 요소의 조합이 포함되었습니다.
흥미로운 점은 박테리아가 천연 바이러스에 대한 저항력을 발달시켰을 때, AI가 설계한 바이러스는 며칠 만에 이러한 방어수단을 극복할 수 있었지만, 기존의 바이러스 대응 바이러스는 효과가 없었다는 것입니다.
특히 주목할 만한 합성 바이러스 중 하나는 먼 친척 관계의 바이러스에서 핵심 단백질 성분을 성공적으로 통합했습니다. 이는 과학자들이 표준 유전공학적 방법을 사용하여 반복적으로 시도했음에도 불구하고 수년간 이루지 못했던 성과입니다.
AI가 설계한 바이러스, 게놈 엔지니어링의 새로운 시대를 열다
AI가 설계한 이러한 바이러스의 개발은 과학 연구의 새로운 시대를 알리는 신호탄입니다. 컴퓨팅 도구가 유전체를 읽고 쓰는 것을 넘어 적극적으로 설계할 수 있게 된 것입니다. Arc Institute가 강조했듯이, "이는 생물학을 기초 수준에서 설계하는 능력의 새로운 장을 의미합니다."
연구진은 AI가 인간을 감염시키는 바이러스에 대해 의도적으로 훈련되지 않았다고 강조합니다. 그럼에도 불구하고, 이 기술은 잠재적으로 타인이 호기심, 과학적 관심, 또는 악의적인 의도로 인간 병원체를 연구하고 새로운 수준의 독성을 만들어내는 데 사용될 수 있다는 점에서 내재적인 위험을 안고 있습니다.
더욱이, AI가 더 복잡한 생물체의 완전한 유전체를 생성할 수 있는 능력은 여전히 불확실하며, 현재 그러한 설계를 시험할 수 있는 간단한 방법은 없습니다. DNA 가닥 에서 직접 활성화될 수 있는 일부 바이러스와 달리, 박테리아, 포유류, 인간과 같은 더 큰 생물체는 기존 세포의 점진적인 유전자 변형을 필요로 하는데, 이는 여전히 느리고 노동 집약적인 과정입니다.
이러한 어려움에도 불구하고 과학자들은 이 연구 분야의 추구가 중요하다고 주장합니다. 그들은 AI가 생성한 유전체를 제안하고, 실험적으로 검증하고, 반복적인 피드백을 통해 개선할 수 있는 자동화된 실험실을 구상하며, 이를 통해 복잡한 생물학적 시스템의 개발과 이해를 가속화할 수 있을 것으로 기대합니다.
스탠포드와 아크 연구소가 박테리아를 감염시킬 수 있는 최초의 AI 설계 바이러스를 개발했다는 기사가 Metaverse Post 에 처음 게재되었습니다.
