# AI 설계 바이러스 연구가 사이언스에 공식 게재, 바이오 보안 전문가가 안전 관리에 경고

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> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-08-08T00:37:41.818Z

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미 Arc Institute와 스탠포드 대학교 등 연구팀이 주도한, 생성형 AI를 이용하여 완전한 박테리오파지의 유전체를 설계하는 연구 결과가 2026년 8월 6일(현지 시간), 미국 과학誌 Science에 게재되었다. 연구 결과 자체는 2025년 9월에 프리프린트 형태로 공개되었으나, 이번 감수 논문에 맞춰 Science는 AI 기반 바이러스 설계의 바이오 보안상의 과제를 논한 전문가의 해설 기사도 동시 게재했다.

**2025년에 발표된 “AI 설계 바이러스”가 심사 논문에 등장**

최근 발표된 심사 논문에서, 2025년에 이미 발표된 “AI 설계 바이러스(AI Sekkei Bairusu)” 기술이 언급되었다. 이 기술은 인공지능을 활용하여 바이러스의 구조와 기능을 설계하는 방식으로, 기존의 유전 공학 방식보다 훨씬 빠른 속도로 새로운 바이러스를 개발할 수 있다는 점이 주목받고 있다.

“AI 설계 바이러스”는 특정 세포나 조직에 특화된 바이러스를 설계하는 데 특히 강점을 보인다. 예를 들어, 암세포만을 표적으로 삼는 바이러스나, 특정 감염 경로를 가진 바이러스만을 설계하는 데 활용될 수 있다. 이러한 특성 덕분에, 이 기술은 기존의 치료제 개발 방식에 혁신을 가져올 수 있다는 기대감을 높이고 있다.

논문 저자는 “AI 설계 바이러스” 기술이 미래의 질병 치료 및 예방에 중요한 역할을 할 것으로 전망하며, 추가적인 연구 개발을 통해 이 기술의 잠재력을 최대한 활용할 필요가 있다고 강조했다. 특히, 이 기술이 인류의 건강에 기여할 수 있도록 윤리적인 문제에 대한 심도 있는 논의와 함께 기술 개발이 이루어져야 한다고 주장했다.

연구팀은  언어 모델 “에보 1”, “에보 2”를 활용하여 세균에 감염되는 바이러스 “배ктери오파지”의 한 종류인 ΦX174를 템플릿으로 사용하여 완전한 게놈 배열을 생성했다. 실험에서는 AI가 설계한 후보 중 16종류가 실제로 증식하고, 대장균에 감염될 수 있음을 확인했다.

AI를 활용한 세균 포이즈() 유전체 설계의 흐름. 배열 생성, 설계 평가, 유전체 구축, 숙주 세포에서의 시험까지를 보여줍니다.

생성된 바이러스에는 가장 가까운 자연계의 유전체와 비교하여 다수의 변이를 가진 것들도 포함되었다. Arc Institute에 따르면, 16종은 각각 가장 가까운 자연계 유전체에 대해 67～392개의 새로운 변이를 가지고 있었으며, 여러 바이러스는 원형인 ΦX174보다 높은 적응력을 보였다. 또한, AI 생성 바이러스들을 조합한 카커텔은 ΦX174에 대한 저항성을 획득시킨 대장균株에 대한 유효성도 시사하고 있다.

이 성과는 2025년 9월 17일에 bioRxiv에서 (예출판) 형태로 공개되어 있다. 이번 연구가 査読(검토)을 거쳐 Science에 공식 게재된 것 외에도, 그 기술을 어떻게 관리할지에 대한 논의가 부각된 점이 중요한 의미를 가진다.

바이오보안 전문가들이 인공지능이 기반으로 설계되는 바이러스의 안전 관리에 경고하고 있습니다. 특히, 최근 인공지능이 바이러스 설계에 활용되면서, 기존의 보안 시스템으로는 대응하기 어려울 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다. 

전문가들은 인공지능이 바이러스 설계에 참여할 경우, 인간의 직관으로는 예측하기 어려운 방식으로 공격이 전개될 가능성이 높다고 지적합니다. 또한, 인공지능이 스스로 바이러스를 진화시키고 변형시키는 과정에서, 더욱 복잡하고 위험한 형태의 바이러스가 등장할 수 있다는 점을 강조합니다. 

이러한 문제에 대한 해결책으로, 인공지능이 바이러스 설계에 사용될 때, 안전 관리를 위한 새로운 기술과 시스템이 개발되어야 한다고 주장합니다. 특히, 인공지능의 설계 과정을 실시간으로 모니터링하고, 이상 징후를 감지하는 기술이 중요하다고 보고 있습니다. 

현재, 여러 연구 기관과 기업들이 인공지능 기반 바이러스 방어 기술 개발에 힘쓰고 있으며, 관련 기술의 발전 속도가 매우 빠른 상황입니다. 전문가들은 이러한 기술 발전이 양날의 검이 될 수 있다고 경고하며, 인공지능의 윤리적인 사용과 안전 관리에 대한 심도 있는 논의가 필요하다고 강조합니다.

사이언스지는 연구 논문과 함께 존스 홉킨스 센터 포털의 톰스 V. 인글스비 박사와 모리츠 S. 한케 박사가 작성한 해설 기사 “AI-디자인된 바이러스 유전체”를 게재했다.

두 연구진은 생성형 AI를 통해 바이러스 유전체를 구성하는 능력이 이미 존재하지만, “이를 안전하게 이끌어가는 거버넌스는 존재하지 않는다”고 지적했습니다. 이러한 기술은 생명과학 분야에 적용될 가능성이 기대되는 동시에, 바이오 안전과 바이오 보안에 “긴급한 과제”를 제기한다는 인식을 나타냈습니다.

더 나아가, 동일한 방법이 다른 종류의 바이러스에도 적용될 수 있는지는 현재로서는 명확하지 않지만, AI에 의해 인간, 동물, 식물에 감염되는 새로운 병원체의 유전체(게놈)가 설계될 수 있다면 기존의 대응 수단으로는 봉쇄(封込)할 수 없을 가능성을 경고하고 있다.

이번에 사용된 박테리오파지(효소파)는 세균에 감염시키는 바이러스이며, 인간이나 동물에 직접 감염되는 것은 아니다. Arc Institute는 2025년 발표 당시, 실험에는 비병원성 대장균을 사용했으며, Evo는 인간 바이러스의 배열을 생성하지 않도록 학습 데이터에서 의도적으로 제외하는 등 안전상의 제약을 설정한 바 있다.

인공지능(AI) 기술이 의료 분야에 대한 기대감을 높이고 있으며, 특히 AI를 활용한 유전자 설계 관리에 대한 논의가 활발하게 이루어지고 있다. 최근 일본의 여러 연구기관과 기업들이 AI 기반의 유전자 설계 기술 개발에 박차를 가하고 있으며, 이 기술이 암 치료, 유전 질환 예방 등 다양한 분야에 혁신을 가져올 것으로 전망하고 있다.

이러한 가운데, AI가 유전자 설계 과정에서 발생하는 방대한 데이터를 효율적으로 관리하고 분석하는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 점이 강조되고 있다. 특히, AI는 인간의 직관으로는 파악하기 어려운 복잡한 유전자 패턴을 학습하여, 개인의 유전적 특성에 최적화된 유전자 설계를 가능하게 할 것으로 기대된다. 

하지만, AI 기반 유전자 설계 기술의 윤리적 문제와 안전성 문제에 대한 우려도 제기되고 있다. AI가 설계한 유전자가 예상치 못한 부작용을 일으킬 가능성을 최소화하기 위한 기술적, 제도적 장치 마련이 시급한 상황이다. 또한, AI가 유전자 설계 과정에서 편향성을 학습하여 특정 집단에게만 유리한 설계를 제공할 가능성에 대한 논의도 활발하게 진행되고 있다. 

이러한 문제들을 해결하기 위해, 일본 정부는 AI 기반 유전자 설계 기술 개발을 지원하는 동시에, 기술의 안전성과 윤리적 측면을 고려한 연구 및 규제 마련에 힘쓰고 있다. 특히, AI가 설계한 유전자 설계의 정확성과 안전성을 검증하기 위한 표준화된 평가 시스템 구축에 대한 논의가 진행 중이다. 

한편, 기업들은 AI 기반 유전자 설계 기술을 활용하여 새로운 치료제 개발에 적극적으로 나서고 있다. 예를 들어, **메디텍(MedTech)**의 **알파-젠(Alpha-Gen)** 모델은 AI를 활용하여 암 환자의 유전적 특성에 맞는 맞춤형 치료제를 개발하는 데 활용되고 있다. 또한, **사이토메딕(CytoMed)**은 AI 기반 유전자 편집 기술을 통해 유전 질환 치료제 개발에 집중하고 있다. 이러한 기업들의 노력은 AI 기반 유전자 설계 기술이 의료 분야에 성공적으로 적용될 수 있다는 긍정적인 신호로 해석된다.

세균 감염증 치료를 위해 세균화염()을 사용하는 “세균화염 치료(療法)”는 항생제가 효과가 없는 항생물질 내성균(薬剤耐性菌)에 대한 대책으로 연구되고 있다. 목표 세균에 적합한 세균화염을 자연계에서 찾는 대신, 생성형 인공지능(生成AI)으로 특정 표적에 맞춰 다양한 세균화염을 설계할 수 있다면 새로운 치료법 개발로 이어질 가능성이 있다.

이번 연구는 생성 AI가 단일 단백질이나 유전자뿐만 아니라 여러 유전자와 조절 요소가 상호작용하는 “유전체 전체”를 설계하고 실제로 기능하는 바이러스를 만들어낼 수 있음을 보여주었다.

한편, 연구 결과가 Science의 감수 논문으로 공식 게재되면서 그 능력에 대한 “실현 가능성”뿐만 아니라 “어느 정도까지 활용을 허용하고, 어느 단계에서 안전 조치를 마련할 것인가”라는 문제 또한 현실적인 문제로 부각되고 있다. AI 모델에 대한 접근, 연구 심사, DNA 합성, 실험 시설에서의 격리 등 유전체 설계부터 실체화까지 포함된 바이오 보안의 방식이 다시 한번 제기될 것으로 예상된다.

[원문 보기](https://ledge.ai/articles/ai_designed_virus_science_biosecurity) | 출처: Ledge.ai