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인공지능으로 강력한 항생제 찾아냈다MITㆍ하버드대 등 공동 연구
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승인 2020.03.04  10:09:09
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▲ MIT 연구원들은 많은 종류의 박테리아를 죽이는 할리신(halicin,윗줄)이라는 약물을 알아 내기 위해 기계학습 알고리즘을 사용했다. 할리신은 대장균의 항생제 내성 발달을 막아주었지만 사이프로플록사신(ciprofloxacin, 아랫줄)은 그렇지 않았다. (사진=MIT 콜린스 랩)

인공지능(AI)이 과학자들의 강력한 항생제 개발에 힘을 보탠다.

'IEEE 스펙트럼'은 지난 28일(현지시간) 미 매사추세츠공대(MIT)·하버드대, 캐나다 맥매스터대 연구팀의 AI 알고리즘이 실험실에서 이미 ‘슈퍼버그’를 박멸한 1개의 약, 그리고 컴퓨터 시뮬레이션에서 가능성을 보여준 8개 약의 모습을 드러내 보여주었다고 전했다. 또 이는 딥러닝(심층학습)이 항생제 내성 감염과의 전쟁에서 새롭고도 강력한 도구로서 그 모습을 드러낸 것이라고 덧붙였다.

연구팀은 새로운 AI 알고리즘을 이용, 실험실 테스트에서 항생제 내성 균주를 포함한 광범위한 치명적 박테리아를 죽인 약을 발견했다. 또 이 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션 테스트에서 항생제 내성균을 죽이는 8개의 신약 후보를 함께 찾아냈다.

어떻게 새로운 항생제를 발견하는 신경망을 만들 수 있을까? 정답은 우리의 생각과 달리 생화학의 법칙을 가르쳐 주지 않는 것이었다. 연구팀의 딥러닝 AI 모델 성공은 처음부터 AI가 스스로 알아내도록 하는 데 있었다. 이는 구글의 ‘알파제로’ 바둑 프로그램의 성공방식과 약간 비슷하다.

조너선 스토크스 MIT 생물공학과 박사 후 연구원은 “컴퓨터에 아무 것도 말할 필요가 없다. 다만 항생제인지를 말해 줄 분자와 분자속성 라벨만 주었다”고 말했다. 그는 “그러고 나면 AI 모델 스스로 어떤 분자 특성이 중요한지 알게 되는데, 어떤 분자 특성이 항생제 활성을 더 강하게 혹은 더 약하게 예측하는지를 알게 된다”며 “알파제로 연구원들이 발견한 것처럼 일단 잘 정의된 학습 모델이 통하면 인간이 규칙들을 가르쳐 주지 않아도 때때로 새로운 미개척 영역의 문이 열리기도 한다”고 말을 이었다.

스토크스 연구원은 자신과 MIT, 하버드대, 온타리오 주 해밀턴에 있는 맥매스터대 공동 연구팀 저자들이 분자의 화학적 특성을 파악하기 위한 딥러닝 알고리즘을 그 목적에 맞게 다시 만들었다고 말했다. 이 경우 화학적 특성 알고리즘은 시뮬레이션된 분자의 용해성 예측에 있어서 다른 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램을 능가했다.

그는 “이 새로운 연구에서 알고리즘은 항생제 효능을 또 다른 화학적 특성으로 취급했다”고 말했다.연구그룹은 자신들의 신경망(AI)을 1000개가 넘는 미 식품의약국(FDA) 승인 약물, 그리고 식물이나 흙과 격리된 또 다른 자연 화합물 그룹의 데이터베이스(DB)에서 훈련시켰다. 이 2335개의 분자들은 모두 잘 알려진 화학 구조와 잘 알려진 항생제나 비항생제 특징을 가지고 있었다. 연구팀은 이 AI 모델의 훈련이 끝남에 따라 FDA가 약제로 승인하거나 최소한 FDA 승인 과정을 거치고 있는 6000개 이상의 화합물로 이루어진 약제 DB에서 이 약들을 새로운 목적에 맞게 만들려 하고 있다.

스토크스 연구원은 “연구팀이 특히 두가지 변수, 즉 딥러닝 알고리즘이 결정한 항생제의 효능과 이미 알려진 항생제와의 유사성(타미모토 스코어로 알려진 수학적 공식에 의해 계산됨)이라는 변수에 초점을 맞췄다”고 밝혔다.

연구팀은 브로드 연구소의 약 용도 변경 허브(Broad Institute’s Drug Repurposing Hub)에서 화합물을 발견하기를 원했다. 그러나 이들은 또한 이러한 잠재적 항생제가 가능한 한 이미 알려진 다른 항생제와 화학적으로 멀리 떨어진 것이기를 원했다. 알려진 항생제의 화학적 사촌들이 항생제 내성 감염에 대해서도 효과가 없는 것으로 증명될 수도 있기 때문이다.

그리고 이는 연구팀이 ‘할리신(halicin)’이라고 부르는 약을 찾아내는 방법이 됐다. 원래 당뇨병 약으로 개발된 할리신은 예를 들면 페니실린 계통인 테트라사이클린 항생제 계열이나 베타락탐 항생제 계열과는 전혀 다른 항생제인 것 같았다.

연구팀은 이콜라이(e-Coli) 박테리아처럼 이미 알려진 위험한 박테리아에 할리신을 시험했다. 그들은 또한 오늘날 일반적으로 어떤 항생물질로도 치료할 수 없는 실험용 쥐의 감염된 피부에 할리신 크림을 발라 실험했다.

스트로크스는 “우리는 할리신을 국소에 발랐다. 하루 동안 주기적으로 적용했다”고 말했다. 그는 “그리고 나서 하루동안 치료를 한 후 살아있는 아세네토박터 바우만니(Acinetobacter baumannii)가 얼마나 존재하는지 알아 보았다. 그리고 우리는 그것이 감염을 완치시켰다는 것을 발견했다"

연구그룹은 이 성공에 힘입어 이 모델을 훨씬 더 넓은 가상의 보관소, 이른바 1억2000만 개 이상 분자를 보유한 ‘ZINC 15’로 불리는 온라인 DB에 적용했다.

그들은 이미 알려진 항생제와 가능한 한 화학적으로 구별되는 효과적인 항생제의 교차점을 찾았다. 그렇게 해서 그들은 또 여덟 개의 강력한 항생제 후보를 찾아냈다. 물론 아직까지 이 8개 항생제 후보 가운데 어느 것도 할리신처럼 실험실에서 테스트를 받지 못했다.

이 그룹은 최근 셀(Cell)지에 실린 논문에서 이와 관련된 전체 과정을 설명하고 있다. 스토크스는 연구진이 이제 자신들의 딥러닝 모델을 이른바 ‘편협한 범위의 항생제(narrow-spectrum antibiotics)’로 불리는 새로운 항생제 발견에 적용하고 있다고 말했다.

그는 “특정 세균성 병원체에 대해서만 작용하며 장내에 살고 있는 유익한 미생물에 대해서는 작용하지 않는 항생제를 찾기 위해 새로운 AI 모델을 훈련시키고 있다”고 말했다. 이어 “좁은 범위에서 작용하는 항생제는 넓은 범위의 항생제보다 내성을 유발할 가능성이 훨씬 더 적다”면서 “현재 우리의 항생제는 1톤의 다른 박테리아에 대해 활발히 반응하고 있다. 이런 사실은 항생제 내성의 확산을 촉진한다. 그래서 이런 좁은 범위에서 작용하는 항생제 내성이 만연하는 것을 약화시켜 줄 것”이라고 예상했다.

이성원  sungwonly09@gmail.com
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