인공지능이 찾은 차세대 항생제 후보

(Exploration of global venoms for antimicrobial discovery. Credit: Nature Communications (2025). DOI: 10.1038/s41467-025-60051-6)

뱀, 전갈, 거미는 독을 지닌 생물로 잘 알려져 있습니다. 하지만 이 생물독에 신약 후보 물질이나 아직도 밝혀지지 않은 신물질이 대거 포함되어 있다는 사실은 잘 알려져 있지 않습니다.

과학자들은 생물독에서 유용한 물질을 찾아내기 위해 많은 연구를 진행했지만, 수많은 생물종이 각기 고유한 독을 지니고 있고 하나의 독도 수십 가지 화학물질을 갖고 있어 이를 분석하는데 애를 먹고 있습니다.

펜실베이니아 대학의 세자르 데 라 푸엔테 교수 (César de la Fuente, Ph.D., a Presidential Associate Professor of Psychiatry, Microbiology, Bioengineering, Chemical and Biomolecular Engineering, and Chemistry) 연구팀은 이런 생물독을 분석하는 인공지능 알고리즘을 개발했습니다.

APEX라고 명명한 이 AI는 4000만 개에 달하는 venom encrypted peptides (VEPs)을 딥러닝 방식으로 분석하고 학습해 가장 유망한 물질이 어떤 것인지를 찾아내는 것을 목표로 하고 있습니다. APEX는 불과 몇 시간 만에 항생제로 가능성이 높은 물질 386개를 찾아냈습니다.

물론 이 물질들이 실제로 효과가 있을지는 하나씩 검증이 필요하지만, 대규모의 생물 데이터 베이스에서 유용한 데이터를 찾는데 앞으로 AI의 역할이 더 커질 것이라는 점을 시사하는 연구 결과가 아닐 수 없습니다. 앞으로 과학계 역시 AI 없이는 연구가 어려운 시기가 올 것 같습니다.

참고

https://phys.org/news/2025-07-ai-hundreds-potential-antibiotics-snake.html

Changge Guan et al, Computational exploration of global venoms for antimicrobial discovery with Venomics artificial intelligence, Nature Communications (2025). DOI: 10.1038/s41467-025-60051-6

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