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항생 물질을 빠르게 찾아내는 인공지능 시스템


(New antibiotic halicin (top row) shows much stronger antibacterial effects against E. coli than existing antibiotic ciprofloxacin (bottom row), to which many bugs are already resistant. Credit: Collins Lab at MIT)


 항생제 내성균의 등장은 현재 의료 현장에서 큰 문제가 되고 있습니다. 더 큰 문제는 새로운 항생제 개발은 어려워지는데, 항생제 사용이 늘어나면서 내성균 출현은 더 빈번해진다는 것입니다. 따라서 새로운 항생제 개발을 더 빠르게 진행할 필요가 있습니다. 


 하버드 대학과 MIT의 연구팀은 인공지능을 통해 이 과제에 도전했습니다. 과학자들은 내성균에 효과적인 새로운 항생 물질을 찾기 위해 기존에 발표되었던 약물과 천연 물질을 포함해 2500종의 물질과 항생제 내성 세균을 함께 넣고 배양했습니다. 당연히 엄청난 숫자의 조합이 나오기 때문에 사람이 일일이 수작업으로 효과를 확인하고 약물 후보를 찾기가 쉽지 않습니다.


 연구팀은 인공지능 시스템에 이를 학습하게 한 후 유용한 약물 후보를 찾아내도록 했습니다. 그렇게 해서 발견된 약물이 할리신 (halicin) 입니다. 본래 당뇨 약물로 개발되었지만 상품화에 실패한 약물로 이번 연구에서 약제 내성 클로스트리디움, 아시네박터, 결핵균 (Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii, and Mycobacterium tuberculosis)을 효과적으로 억제하는 것으로 나타났습니다. 그러나 녹농균 (Pseudomonas aeruginosa)에 대해서는 효과가 없었습니다.



 쥐를 이용한 동물 모델에서는 모든 약물에 대한 내성을 지닌 A. baumannii 감염을 할리신 연고가 24시간 내로 치유했습니다. 대장균을 이용한 테스트에서는 30일간 내성이 생기지 않는 것을 확인했습니다. 사람에 대한 임상 시험은 멀었지만, 나름 고무적인 결과입니다. 인공지능은 할리신 이외에도 23종의 항생 물질을 찾아냈습니다. 


 인공지능은 과학 연구에서 점점 역할이 커지고 있습니다. 과학자를 돕는 똑똑한 비서가 되어 질병 정복은 물론 진리 탐구에도 큰 몫을 할 것으로 기대합니다. 


 참고 
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