스탠퍼드 연구진, AI로 자연계에 없는 바이러스 합성 성공

AI 언어 모델이 글과 코드를 작성하는 것을 넘어, 이제는 자연계에 없던 바이러스의 게놈까지 처음부터 설계해 내기 시작했습니다.

스탠퍼드 대학교와 아크 연구소 연구팀은 AI를 활용해 자연에 존재하지 않는 바이러스 16종을 설계하고 실험실에서 합성해 작동시키는 데 성공했다고 밝혔습니다. 언어 모델이 온전하고 기능하는 생명체 게놈을 생성해 낸 세계 최초의 사례로, 관련 연구는 국제 학술지 사이언스에 게재되었습니다.

285개 시도 중 16개 생존, 천연 바이러스보다 빨랐다

연구팀은 수백만 개의 게놈 데이터로 사전 학습된 바이오 파운데이션 모델 Evo 1과 Evo 2를 사용했습니다. 연구진은 대장균을 감염시키는 대표적인 박테리오파지인 Phi X174의 게놈을 AI에게 새롭게 재설계하도록 요청했습니다.

실험실에서 AI 설계를 기반으로 285개의 파지를 합성해 시험한 결과, 16개가 실제로 대장균을 감염시키고 증식하는 생존력을 보였습니다. 일부는 자연계의 원본 바이러스보다 복제 속도가 더 빨랐으며, 유전적 차이가 워낙 커서 사실상 새로운 종으로 분류할 수 있는 개체도 있었습니다.

특히 천연 파지에 내성을 갖게 된 대장균에 AI가 설계한 바이러스를 투여하자 세균이 완벽하게 사멸했습니다. 항생제 내성균 감염을 치료할 수 있는 파지 요법의 강력한 실증 사례를 만들어낸 셈입니다.

안전 대책도 병행되었습니다. 연구팀은 인간, 동물, 식물을 감염시키는 바이러스 데이터를 학습 과정에서 철저히 배제해, 인간에게 위협이 되는 병원체를 만들지 못하도록 안전장치를 마련했다고 설명했습니다.

왜 중요한가

우리는 이번 성과가 글로벌 보건의 최대 난제 중 하나인 슈퍼박테리아 대응에 새로운 돌파구를 열었다고 봅니다. 항생제 내성균에 맞서 새로운 치료제를 찾는 일은 통상 수년 이상의 시간과 막대한 비용이 들지만, AI 기반의 유전체 설계가 정착된다면 환자 맞춤형 파지 치료제를 며칠 만에 고안해 내는 길이 열릴 수 있습니다.

하지만 반대 급부로 떠오른 바이오 안보 문제는 매우 심각합니다. 세균을 잡는 파지를 만드는 기술은 데이터를 바꾸기만 하면 인간에게 치명적인 병원체를 설계하는 도구로 전용될 수 있습니다. 특히 Evo 2는 오픈소스로 공개되어 있어, 연구진이 자체 학습 데이터를 정제했더라도 외부 공격자가 위험한 바이러스 데이터로 추가 파인튜닝을 시도하는 시나리오를 원천 차단하기 어렵습니다.

마치 보안 취약점 점검 도구가 해커의 랜섬웨어 무기로 변질되듯, 합성생물학 역시 AI의 오픈소스 확산과 함께 거대한 양면성에 직면했습니다. 앞으로의 핵심 규제 전선은 단순히 AI 모델 가중치를 검열하는 수준을 넘어, 설계된 디지털 데이터를 실제 DNA로 합성해 주는 외주 인쇄 업체의 스크리닝 시스템을 얼마나 촘촘하게 묶어두느냐에 달려 있을 것으로 보입니다.