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인공지능(AI)이 '슈퍼 박테리아'를 잡을 새로운 항생제 후보물질을 대거 발견해 주목을 끌고 있다.내성균에 강력한 항균 효과를 발휘할 후보군이다.기존 항생제의 오용 또는 남용으로 약제에 대한 내성이 증가하자,리버풀 본머스슈퍼 박테리아는 인명을 위협하는 리스크로 떠올랐다.세계보건기구(WHO)는 항생제 내성을 '조용한 팬데믹(Silent Pandemic)'이라 부르며 세계 공중 보건의 10대 위협 중 하나로 규정했다.
'조용한 팬데믹' 항생제 내성
박테리아와 항생제는 물고 물리는 관계다.항생제는 박테리아의 증식과 성장을 억제하는 약물이다.사람에게는 해를 주지 않으면서 세균만 골라 죽이는 아주 유용한 물질이다.최초의 항생제는 1927년 영국의 생물학자 플레밍이 발견한 페니실린이다.푸른곰팡이가 만들어낸 물질인 페니실린은 상처를 곪게 하는 세균인 황색포도상구균을 죽였다.
페니실린이 처음 개발되었을 때,인류를 위협하던 전염병은 정복될 것으로 여겨졌다.하지만 박테리아가 항생제의 약점을 찾아 내성을 키우면서 이런 믿음은 깨지고 말았다.페니실린의 '약발'이 듣지 않는 강력한 세균들이 등장했고,리버풀 본머스이제는 어떤 항생제도 듣지 않는 슈퍼 박테리아가 판치고 있다.슈퍼 박테리아라는 박테리아 종류가 따로 있는 것이 아니고,항생제에 저항력을 갖고 생존하는 박테리아를 모두 합쳐 부르는 말이다.
세균이 내성을 갖게 된 가장 큰 이유는 항생제 남용 탓이다.항생제를 지속적으로 복용하면 내성이 생긴다.박테리아는 대개 구조가 비슷하기 때문에 한 종류의 항생제로도 여러 박테리아를 치료할 수 있다.항생제는 박테리아의 껍질에 해당하는 세포막이나 세포벽을 얇게 만든다.세포 안쪽은 바깥보다 농도가 높기 때문에 물이 계속 들어오는데,리버풀 본머스세포막이나 세포벽이 얇아지면 부피가 커지는 것을 막지 못하고 터져 버린다.
그러나 항생제 내성을 갖게 된 박테리아는 세포분열로 자손들에게 내성유전자를 전달한다.문제는 내성유전자가 다른 박테리아에게 전달돼 모든 항생제에 내성을 가진 돌연변이의 슈퍼 박테리아가 탄생할 수 있다는 점이다.세균들은 하나의 세포로 이루어져 있어서 외부의 자극에 민감하게 반응해 사람에 비해 돌연변이가 더 쉽게 일어난다.
슈퍼 박테리아는 감염성 질병을 통제하려는 인간에게 커다란 위협이 되고 있다.기존 항생제로는 내성 세균의 감염 질환 치료가 어렵기 때문이다.슈퍼 박테리아에 감염된 환자는 작은 상처는 물론 수술이나 항암치료 과정에서 세균에 감염돼 사망으로 이어질 수 있다.
유엔환경계획(UNEP)에 따르면,연간 전 세계 항생제 내성균 감염에 의한 사망자는 약 127만명이다.2050년에는 슈퍼 박테리아로 인해 전 세계적으로 1000만명이 항생제 내성으로 사망할 것이라는 예상이다.이 때문에 슈퍼 박테리아에 잘 듣는 새로운 성분의 항생제를 찾기 위한 과학자들의 연구가 활발하다.하지만 인간과 미생물 사이에는 창과 방패 같은 치열한 접전이 계속되는 중이다.현재는 박테리아가 우위를 점한 상태다.
이런 상황에서 최근 호주 퀸즐랜드공과대(QUT) 연구팀이 슈퍼 박테리아 제어에 희망을 던져줄 연구 결과를 내놓았다.전산 생물학자인 루이드 페드로 코엘류 교수가 이끄는 연구팀이 AI의 힘을 활용해 자연계에서 86만개가 넘는 새로운 잠재적 항생제 후보물질을 찾아낸 것이다.이는 역대 최대 규모의 발견이다.
연구팀은 먼저 머신러닝(기계 학습)을 이용해 인간의 타액,토양,식물 등 자연계의 다양한 환경에 서식하는 미생물에서 6만3410개의 '유전체 혼합물(메타게놈)'을 수집해 분석했다.합성 항생제 대신 자연 미생물에서 항생물질인 항균 펩타이드(peptide)를 추출하기 위해서다.펩타이드는 2개 이상의 아미노산이 짧은 사슬처럼 결합한 형태다.
곰팡이나 세균 등의 미생물은 자신의 생존을 위해 항생물질을 분비한다.인류는 이런 천연 항생물질에서 항생제를 개발해냈다.일반적인 항균제 신약 개발은 실험실에서 배양한 미생물에 직접 항균제를 선택해 활성을 검증하기 때문에 엄청난 양의 데이터를 걸러내려면 막대한 시간과 비용이 소요된다.사실 수만 개의 펩타이드 가운데서 항균 기능을 갖는 복잡한 펩타이드 분자 구조를 찾기란 여간 어려운 일이 아니다.
천연 항균 펩타이드를 항생제 개발에 활용
이후 연구팀은 세균 유전체 샘플 8만7920개와 자연에서 얻은 미생물의 유전체 혼합물 6만3410개를 가상으로 조합했다.그 결과 AI는 유해한 박테리아의 성장을 죽이거나 억제할 수 있는 잠재력을 가진 작은 분자인 유망한 항균 펩타이드를 86만3498개나 식별해냈다.
AI가 다양한 항생제 후보물질을 발굴하는 데는 몇 시간이면 충분했다."방대한 데이터를 학습해 특정한 패턴을 찾아낼 수 있는 AI 덕분에 항생제 후보물질을 대규모로 발견하는 단계에 이르렀다"는 게 공동 연구자인 펜실페이니아대 세자르 드 라 푸엔테 교수의 설명이다.
연구팀은 연구 결과를 검증하기 위해 AI가 찾아낸 천연 항균 펩타이드 86만3498개 중 실험실에서 100개의 펩타이드를 만들어 임상적으로 중요한 11종류의 항생제 내성균에 적용,테스트했다.그 결과 79개의 펩타이드가 박테리아 막을 파괴했고,리버풀 본머스63개의 펩타이드는 황색포도상구균이나 대장균과 같은 특정 표적 항생제 내성균의 세균을 파괴할 수 있는 것으로 나타났다.
특히 생쥐를 대상으로 한 추가 전임상 시험에서는 2개의 펩타이드가 놀라울 정도로 강력한 효과를 보였다.박테리아를 최대 4배까지 감소시킨 것이다.연구팀은 "항생제 내성균이 가진 외부 보호막을 파괴하고 세균을 마치 풍선처럼 터뜨렸다"며 "그 효과는 일반적으로 사용되는 항생제인 폴리믹신B와 비슷하게 나타났다"고 말했다.이는 새로 발견된 펩타이드가 치료 용도로 사용될 가능성이 있음을 보여준다.연구팀의 연구 결과는 국제학술지 '셀'에 발표되었다.
연구팀은 추가 연구와 항생제 개발을 촉진하기 위해 공개적으로 접근 가능한 데이터베이스(AMPSphere)를 만들어 AI가 확인한 모든 펩타이드를 공유했다.이 귀중한 자원은 새로운 항생제의 발견을 가속화하고 항생제 내성과의 지속적인 전쟁에 기여할 것으로 예상된다.
항생제 내성 문제는 지속적으로 보고되고 있다.하지만 20년 동안 새로운 항생제는 등장하지 않았다.고급 알고리즘과 빅데이터를 활용한 AI는 새로운 항생제 발견 시대를 열고 있다.연구팀의 기술이 슈퍼 박테리아로 매년 백만 명 넘게 죽어가는 인명을 구할 항생제 내성균 치료의 돌파구가 되길 기대한다.
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