# 유전적 서열을 학습한 AI가 자연계에서 확인되지 않은 바이러스를 설계하고, 세균 감염에 성공한 16종이 실제로 기능

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-08-12T01:11:22.906Z

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스탠포드 대학교 등 연구팀이 DNA 서열을 학습한 AI 모델을 사용하여 세균 감염 바이러스 “배ктери오파지(Bakteriofaji)”의 전체 게놈을 생성했습니다. 실험 결과 AI가 설계한 후보 중 16종이 실제로 기능하며, 대부분을 섞은 카커텔(Cocktail)을 통해 천연 배ктери오파지에 내성을 가진 대장균을 억제할 수 있다는 것도 확인되었습니다. Generative design of bacteriophages with genome language models | Science https://www.science.org/doi/10.1126/science.aec2657 대규모 게놈 모델을 이용한 새로운 바이러스 설계 - Ars Technica https://arstechnica.com/science/2026/08/large-genome-models-used-to-design-new-viruses/ 지금까지 AI를 이용한 생물 설계는 주로 개별 유전자나 단백질을 대상으로 해왔습니다. 그러나 생물의 특성은 다수의 유전자 및 조절 배열의 상호작용에 의해 발생하기 때문에 게놈 전체를 기능하는 형태로 설계하는 것은 훨씬 더 어렵고, 염기 하나가 바뀌는 것만으로도 게놈 전체가 기능하지 않을 수도 있습니다.

연구팀은 2025년 시점에서 이미 언어 모델을 응용하여 배ктери오파지의 게놈을 설계하는 데 성공했습니다. 세계 최초 AI로 바이러스 게놈을 설계하는 데 성공 - GIGAZINE

이번 연구팀이 활용한 것은 “Evo 1”과 “Evo 2”라고 불리는 게놈 언어 모델입니다. 문장을 다루는 대규모 언어 모델이 대량의 텍스트에서 단어의 배열을 학습하는 것과 달리, 게놈 언어 모델은 대량의 DNA 서열에서 유전자 및 조절 배열이 성립하는 규칙을 학습합니다. DNA를 구성하는 문자 A, T, C, G는 4종류뿐이지만, 서열 중에는 미세한 차이가 기능을 좌우하는 부분과 변화해도 영향이 적은 부분이 혼재되어 있습니다. 그리고 이번 설계 대상에는 대장균에 감염하는 배ктери오파지 “ΦX174”가 선택되었습니다. ΦX174는 약 5400 염기에서 구성되는 비교적 작은 게놈에 11개의 유전자를 가지고 있으며, 각 유전자의 기능 및 감염 메커니즘이 자세히 연구되어 왔기 때문에 AI가 출력한 서열을 평가하기 쉽다는 장점이 있습니다. 연구팀은 Evo 1과 Evo 2에 배ктери오파지의 DNA 서열을 추가 학습시키고, ΦX174의 앞부분에 해당하는 짧은 서열을 입력하여 전체 게놈의 나머지를 생성하도록 했습니다. 이후 게놈의 길이, 염기 편중, 그리고 세균 감염에 필수적인 스파이크 단백질 유사도 등을 기준으로 명확히 기능할 것 같지 않은 후보를 제외했습니다.

컴퓨터 상에서의 선별을 통과한 후보는 302종으로, 이 중 285종의 DNA 배열을 화학적으로 합성하여 대장균에 도입했습니다. 대부분은 아무런 일도 없었지만, 16종은 대장균의 증식을 억제하고 바쿠테리오파지로서 기능하고 있음을 확인되었습니다. 성공률은 약 5.6%였으며, 16종 중 9종은 AI가 처음으로 출력한 배열의 まま, 나머지 7종은 대장균 내에서 추가적인 변이(mutation)를 획득했습니다. 기능한 파지에스는 ΦX174와 매우 유사했지만, 단순한 복사본은 아니었습니다. 단백질을 1개 잃어가면서 다른 변화로 기능을 보완한 것, 새로운 유전자를 추가한 것, 유전자의 길이가 변한 것 등, 진화적으로 멀리 떨어진 파지에스의 유전자를 가져온 사례도 확인되었습니다.

또한, 연구팀의 계산에 따르면, 무작위 변이에서는 아미노산의 변경이 25개소를 초과한 바이러스가 기능하는 확률은 거의 없다고 예상됩니다. 그러나 AI가 설계한 후보에서는 25개소 이상의 변경을 포함하는 것 중 약 4분의 1이 기능했으며, 50개소 이상의 변경을 가진 예는 2가지 있었습니다. 이 결과는 AI가 단순히 무작위 변이를 가한 것이 아니라, 바이러스가 기능하기 위한 제약 조건을 어느 정도 학습했음을 보여줍니다. 연구팀은 또한 AI가 설계한 16종의 파지에스를 섞은 카커텔(cocktail)과, 천연의 ΦX174 근연 파지에스를 섞은 카커텔을 비교했습니다. 천연 파지에스의 조합에서는 내성을 가진 대장균을 억제하지 못한 반면, AI 설계 파지에스의 조합은 내성균에 대한 감염 능력을 빠르게 획득했습니다. 연구팀은 파지에스 간의 DNA 교환이나 추가적인 변이가 내성을 극복하는 과정에 관여했을 가능성이 있다고 봅니다. 바쿠테리오파지는 항생제가 効かない 약물 내성균에 대한 치료법으로 연구되고 있습니다. 이번 성과는 목표로 하는 세균이나 필요한 성질을 지정하고, 다양한 파지에스를 AI로 설계하는 방법론으로 이어질 가능성이 있지만, 파지에스 치료 자체는 오랫동안 연구되어 왔지만 널리 보급되기는 이르 않았으며, 이번 결과도 실험실 내에서 얻어진 것입니다. 한편, 연구팀은 게놈 생성 AI가 가져올 위험성에도 언급했습니다. Evo 1과 Evo 2의 학습 데이터에서는 척추동물에 감염하는 바이러스의 배열이 제외되었지만, 충분한 계산 자원과 데이터가 있다면, 다른 개발자가 유사한 방법을 응용할 가능성은 배제할 수 없습니다. 따라서 연구팀은 AI 모델의 관리뿐만 아니라, 인공 DNA 주문 및 합성 등을 포함하는 메커니즘에 대해서도 보다 적절한 거버넌스(governance)가 필요하다고 지적했습니다.

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2026년 08월 07일 13시45분00초 in 과학, Posted by log1i_yk

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[원문 보기](https://gigazine.net/news/20260807-ai-designs-bacteriophages-genome/) | 출처: Gigazine