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Wired AI • 50일 전

AI로 세계 최초로 신종 박테리아 감염 바이러스 16종 창출

IMP
9/10
핵심 요약

스탠퍼드 대학교와 Arc Institute 연구진이 생물학 특화 AI 모델을 활용해 특정 박테리아를 감염시켜 제거할 수 있는 16종의 완전히 새로운 박테리오파지를 설계하는 데 성공했습니다. 이는 항생제 내성균을 물리칠 수 있는 새로운 대안을 제시한다는 점에서 의미가 크지만, 동시에 생물학 무기로 악용될 수 있다는 윤리적 우려도 낳고 있습니다.

번역된 본문

처음으로 인공지능(AI) 시스템이 특정 유형의 박테리아를 감염시키고 제거할 수 있는, 이전에는 알려지지 않은 일련의 신종 바이러스를 창출했습니다. 이러한 돌파구는 박테리아의 항생제 내성에 맞서 싸울 새로운 가능성을 열어줍니다. 하지만 동시에 이 기술이 생물학 무기를 설계하는 데 악용될 가능성에 대한 우려도 불러일으킵니다.

수년 동안 과학자들은 처음부터 바이러스를 합성할 수 있었습니다. 이들은 주로 항바이러스제 및 백신을 개발하고 평가하며, 이러한 미생물이 어떻게 행동하는지에 대한 이해를 넓히는 데 사용됩니다. 하지만 이러한 바이러스 게놈의 생산은 주로 이전에 알려진 병원체나 변종을 복제하는 데 의존해 왔습니다.

이와 대조적으로, 스탠퍼드 대학교(Stanford University)와 아크 연구소(Arc Institute)의 과학자들이 수행한 새로운 연구는 자연계에서 발견되는 수백만 종의 동물, 식물, 미생물, 박테리아, 바이러스의 유전자 서열에 포함된 정보를 바탕으로 AI가 단순하면서도 기능적이고, 이전에는 볼 수 없었던 새로운 바이러스를 디자인하는 데 성공했습니다.

연구원들은 박테리오파지(bacteriophage)라는 미생물을 연구했습니다. 이는 비교적 작은 게놈을 특징으로 하며, 통제된 조건에서 합성하고 조작하기가 비교적 쉽습니다. 이 바이러스들은 박테리아만 감염하기 때문에 거대한 생명공학적 잠재력을 지닌 도구가 되며, 내성 세균 감염에 맞서기 위한 항생제의 유망한 대안이 될 수 있습니다.

이 완전히 새로운 바이러스들의 창조는 계산 생물학(Computational biology) 애플리케이션을 위해 개발된 기초 AI 모델인 Evo 1과 Evo 2에 기반을 두었습니다. 두 알고리즘은 모두 생물의 모든 계통의 수백만 개 게놈을 바탕으로 학습되었습니다. 그 목적은 유전자가 일반적으로 어떻게 구성되는지, 어떤 서열이 보존되는지, 그리고 생물체가 기능을 유지할 수 있게 하는 생물학적 제약 조건은 무엇인지 식별하고 복잡한 진화 패턴을 학습하는 것이었습니다.

실험 설계는 대장균(E. coli)을 감염시킬 수 있는 박테리오파지 '파이 엑스-174(Phi X-174)'를 참조 기준으로 삼았습니다. 목표는 이 바이러스를 복제하는 것이 아니라, 알고리즘이 대장균을 감염시킬 수 있는 유전적 구조를 가진 수천 개의 완전히 새로운 게놈을 생성하도록 안내하는 역할로만 사용하는 것이었습니다. 즉, AI가 생성한 게놈에서 유래된 바이러스는 박테리아를 인식하고 DNA를 주입하며 복제하고, 새로운 바이러스 입자를 생산하여 이를 올바르게 조립하는 데 필수적인 기능적 구성을 유지했습니다. 하지만 특정 DNA 서열은 자연적으로 발생하는 박테리오파지에서 관찰된 것과는 상당히 달랐습니다.

AI를 이용해 창출된 16종의 신종 바이러스 그런 다음 과학자들은 유전자 구성, 조절 요소의 존재 여부, 그리고 파이 엑스-174 박테리오파지의 생물학적 특성에서 영감을 받은 기타 기준 등의 요소를 고려하여 기능할 가능성이 가장 높은 AI 생성 게놈을 평가했습니다. 이 선별 과정을 통해 300개의 게놈 샘플을 얻었으며, 이들은 실험실에서 분자 단위로 인위적으로 합성되었습니다. 그 후 이들을 대장균 박테리아에 주입하여 기능적인 바이러스를 생산할 수 있는지 테스트했습니다.

합성된 300개의 게놈 중 단 16개만이 완전한 기능을 갖춘 박테리오파지를 탄생시켰습니다. 이들은 이전에 발표된 적 없는 서열, 다른 유전자, 새로운 조절 요소, 심지어 다양한 게놈 크기 등의 특징을 가지고 있었습니다. 이 바이러스들의 행동 양식도 달랐습니다. 일부는 박테리아를 더 빨리 감염시킨 반면, 다른 일부는 복제 능력에 있어 각기 다른 특성을 보였습니다.

이번 주 '사이언스(Science)' 저널에 발표된 이 연구는 또한 AI가 생성한 박테리오파지가 내성균과 싸울 수 있는 능력을 평가했습니다. 이 실험은 AI가 설계한 파지 혼합물과 파이 엑스-174와 유사한 자연 상태의 파지 혼합물을 해당 바이러스에 이미 내성을 갖게 된 대장균 균주에 노출시키는 방식으로 진행되었습니다. 결과적으로 AI가 생성한 바이러스는 박테리아의 내성을 빠르게 극복하고 정착할 수 있었습니다.

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Comment Loader Save Story Save this story Comment Loader Save Story Save this story For the first time, an artificial intelligence system has created a series of previously unknown viruses capable of infecting and eliminating certain types of bacteria. This breakthrough opens up new possibilities for combating bacterial resistance . However, it also raises concerns about the potential misuse of this technology to design biological weapons. For several years now, scientists have been able to synthesize viruses from scratch; these are typically used to develop and evaluate antiviral drugs and vaccines, as well as to expand our understanding of how these microorganisms behave. However, the production of these viral genomes has primarily relied on replicating previously known pathogens or variants. In contrast, a new study conducted by scientists at Stanford University and the Arc Institute succeeded in having an AI design simple, functional, and previously unseen viruses based on information contained in the genetic sequences of millions of animals, plants, microbes, bacteria, and viruses found in nature The researchers worked with bacteriophages—microorganisms characterized by relatively small genomes, which are relatively easy to synthesize and manipulate under controlled conditions. These viruses infect only bacteria, making them a tool with enormous biotechnological potential and a promising alternative to antibiotics for combating resistant bacterial infections. The creation of these entirely new viruses was based on Evo 1 and Evo 2, foundational AI models developed for computational biology applications. Both algorithms were trained on millions of genomes from all domains of life, with the goal of identifying and learning complex evolutionary patterns, including how genes are typically organized, which sequences are conserved, and the biological constraints that allow an organism to remain functional. The experimental design used the bacteriophage Phi X-174—which is capable of infecting the bacterium Escherichia coli ( E. coli )—as a reference. The goal was not to reproduce this virus, but rather to use it solely as a guide for the algorithms to generate thousands of completely new genomes with a genetic architecture compatible with infecting E. coli . In other words, the viruses derived from the genomes created by the AI retained the functional organization essential for recognizing the bacterium, inserting their DNA, replicating it, producing new viral particles, and assembling them correctly. However, the specific DNA sequences differed considerably from those observed in naturally occurring bacteriophages. 16 New Viruses Created Using AI The scientists then evaluated the AI-generated genomes to select those most likely to be functional, taking into account factors such as gene organization, the presence of regulatory elements, and other criteria inspired by the biology of the Phi X-174 bacteriophage. This selection resulted in a sample of 300 genomes, which were artificially synthesized, molecule by molecule, in the laboratory. They were then introduced into E. coli bacteria to test whether they were capable of producing functional viruses. Of the 300 synthesized genomes, only 16 gave rise to fully functional bacteriophages, featuring previously unpublished sequences, different genes, new regulatory elements, and even varying genome sizes. The behavior of these viruses also varied: While some infected the bacteria more quickly, others exhibited different abilities to replicate. The research, published this week in the journal Science , also evaluated the ability of AI-generated bacteriophages to combat resistant bacteria. The experiment involved exposing a mixture of AI-designed phages and a mixture of natural phages similar to Phi X-174 to strains of E. coli that had already developed resistance to that virus. The results showed that the AI-generated viruses were able to rapidly overcome bacterial resistance and establish infection. According to the authors, this finding demonstrates “a path toward artificial intelligence–generated phage therapies against rapidly evolving bacterial pathogens.” The Two Sides of the Milestone The discovery opens up new possibilities for tackling the growing problem of bacterial resistance. According to the researchers, this approach could facilitate the development of personalized treatments capable of evolving at nearly the same rate as the pathogens themselves. Although this milestone represents a significant advance for molecular biomedicine, it also raises concerns about the potential malicious use of this technology to develop, for example, new diseases, highly toxic substances, or pathogens capable of triggering a new pandemic. Moritz Hanke, a researcher at the Johns Hopkins Center for Health Security, argues that there are currently no safeguards capable of effectively preventing the creation of a lethal virus with the help of AI, telling The New York Times that there is “a huge disconnect” between the speed at which science and technology are advancing and the development of effective regulatory frameworks. The debate surrounding these risks is not new. Three years ago, a study by the Rand Corporation warned that the most advanced AI systems at the time had the capacity to refine the planning and execution of attacks using biological weapons. Now, with the rapid development of this technology, fears are growing that such capabilities will become even greater and more sophisticated. The nonprofit organization also warned that the speed at which AI systems evolve often outpaces governments’ capacity for regulatory oversight. This story originally appeared on WIRED en Español and has been translated from Spanish.