폐렴구균(肺炎球菌, pneumococcus) 연쇄상구균속에 속하는 그람 양성균으로. 평상시에는 상기도나 코 안에서 상주하나 면역이 약화된 경우 폐렴과 뇌수막염을 포함해 심각한 감염을 일으키는 병원성 세균입니다. 그리고 다른 세균과 마찬가지로 폐렴구균 역시 항생제에 반복적으로 노출되면서 내성을 키워나가고 있습니다. 이는 인류에게 점점 큰 위협이 되고 있습니다.
임페리얼 칼리지 런던 부교수이자 영국 왕립학회 울프슨 펠로우인 페드로 J. 발레스터 (Pedro J. Ballester, associate professor at Imperial College London and Wolfson Fellow of the Royal Society in the United Kingdom) 연구팀은 AI를 이용해서 이미 알려진 약물 7000종 가운데 폐렴구균에 효과적일 수 있는 약물을 조사했습니다.
이렇게 기존의 약물을 다른 목적으로 이용하는 연구는 최근 활발하게 진행되고 있습니다. 새로운 약물을 개발하는 것보다 훨씬 빨리 확인이 가능하고 이미 승인 받은 약물이라 임상에 적용하는 것도 수월하기 때문입니다. 하지만 수많은 후보 약물의 화학 구조를 일일이 비교해서 어떤 약물이 가능성이 높은지 확인하는 일은 사람이 수작업으로 하기에는 너무 고되고 시간이 오래 걸리는 작업입니다. AI는 이 문제에 대한 가장 유망한 해결책입니다.
연구팀은 다양한 AI 모델을 이용해 항생제 내성 폐렴 구균에 대한 약물 라이브러리 스크리닝을 진행했습니다. 구체적으로 폐렴구균에 효과적인 것으로 나타난 분자 데이터 세트와 다른 내성균에 효과가 없는 분자 데이터 세트를 활용하여 세 가지 학습 알고리즘(의사결정 트리 앙상블, 그래프 신경망 앙상블, 시퀀스 기반 트랜스포머 앙상블)을 훈련시켰습니다. (각각 수억 개의 분자 데이터로 사전 훈련됨). 이러한 다양한 AI 모델을 사용하여 약 7,000개의 후보 약물에 대한 폐렴구균 억제 효과를 테스트했습니다.
그 결과 약 7,000개의 후보 물질 중 11개가 실험적 검증 대상으로 선정되었습니다. 이 중 9개의 화합물이 폐렴구균의 성장을 억제하는 효과를 보였습니다. 가장 효과가 뛰어난 두 가지 기존 약물 중 하나는 내성 폐렴구균 균주에도 효과적인 것으로 나타났습니다. 연구팀에 따르면 세 가지 서로 다른 인공지능 모델을 활용한 결과, 후보 약물 선정 과정에서 각 모델들이 상호 보완적인 역할을 하여 개별적으로 사용했을 때보다 더욱 효과적인 결과를 얻을 수 있었습니다.
이렇게 선별된 약물 가운데 극히 일부만 효과가 있어도 새로운 약물을 개발하는 게 아니기 때문에 비용과 시간을 크게 절감할 수 있습니다. 그리고 AI의 훈련 비용이 갈수록 저렴해지고 성능이 우수해지는 만큼 앞으로 성과가 기대됩니다.
참고
https://medicalxpress.com/news/2026-09-drugs-resistant-strains-ai-advances.html
Artificial intelligence-guided phenotypic drug repurposing against Streptococcus pneumoniae, Advanced Science (2026). DOI: 10.1002/advs.76959
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