MIT와 Jameel Research, 항생제의 미래를 설계하기 위한 300만 달러 규모의 이니셔티브 발표

인공지능(Artificial Intelligence, AI)과 생명공학(Biotechnology)이 교차하는 지점에서의 획기적인 발전으로, 매사추세츠 공과대학교(MIT)는 점증하는 글로벌 항균제 내성(Antimicrobial Resistance, AMR) 위기에 대응하기 위한 300만 달러 규모의 연구 이니셔티브를 공식 출범했습니다. 저명한 짐 콜린스(Jim Collins) 교수가 이끄는 이 프로젝트는 생성형 AI(Generative AI)와 합성 생물학(synthetic biology)을 사용하여 "프로그래밍 가능한 항균제"를 데노보(de novo) 방식으로 설계함으로써, 전통적인 화학적 스크리닝에서 벗어난 신약 개발의 패러다임 전환을 상징합니다. Jameel Research가 후원하는 이 이니셔티브는 박멸 대상인 슈퍼박테리아보다 더 빠르게 진화할 수 있는 새로운 차원의 정밀 의약품 개발을 목표로 합니다.

이번 발표는 글로벌 보건의 중대한 국면에 이루어졌습니다. 항생제 내성으로 인해 매년 120만 명 이상이 직접적으로 사망하고 약 500만 명의 추가 사망자가 발생하는 상황에서, 새로운 치료 전략의 필요성은 그 어느 때보다 시급합니다. 전통적인 발견 파이프라인은 고갈되었으며, 최근 수십 년 동안 승인된 새로운 계열의 항생제는 거의 없습니다. MIT 프로젝트는 약물 내성 병원균을 구체적으로 표적하고 중화하는 AI 생성 단백질을 전달하도록 설계된 미생물인 '살아있는 의약품'을 엔지니어링함으로써 이 교착 상태를 타개하는 것을 목표로 합니다.

생성형 AI와 합성 생물학의 융합

이 새로운 프로젝트의 핵심 혁신은 생성형 인공지능과 합성 생물학이라는 두 가지 변혁적 기술의 통합에 있습니다. AI는 이전에 할리신(Halicin)의 발견으로 이어진 방법인 잠재적 약물 후보를 찾기 위해 기존 화학 라이브러리를 스크리닝하는 데 사용되었지만, 이 이니셔티브는 더 공격적인 접근 방식을 취합니다. 건더미에서 바늘을 찾는 대신, 팀은 생성형 모델을 사용하여 바늘 자체를 설계하고 있습니다.

MIT의 의료 공학 및 과학 분야 Termeer 교수이자 합성 생물학의 선구자인 Jim Collins 교수는 발견에서 설계로의 전환을 강조합니다. 이 프로젝트는 생물학에 맞게 조정된 고급 거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 활용하여 자연계에 존재하지 않는 단백질 서열을 생성합니다. 이 단백질들은 생존에 필수적인 특정 박테리아 기능을 방해하도록 설계되었습니다. AI에 의해 유효한 후보가 식별되면 합성 생물학이 적용됩니다. 연구팀은 무해한 박테리아를 전달체로 기능하도록 엔지니어링하여 감염 부위에서 이러한 치료용 단백질을 직접 생산하게 합니다.

데노보 단백질 설계

이 연구에 사용된 생성형 AI(generative AI) 모델은 텍스트나 이미지를 생성하는 모델과 유사하게 작동하지만, 생물학적 서열 및 구조에 대한 방대한 데이터셋으로 학습되었습니다. AI는 어떤 아미노산 서열이 병원균 내의 세포막이나 필수 대사 효소와 같은 특정 표적을 파괴할 수 있는 구조로 접힐지 예측합니다. 이러한 능력을 통해 연구자들은 자연적 진화와 화학 라이브러리의 한계를 뛰어넘어 잠재적 치료법을 위한 사실상 무한한 설계 공간을 탐색할 수 있습니다.

전달 시스템으로서의 엔지니어링된 미생물

이 프로젝트의 가장 야심 찬 측면 중 하나는 전달 메커니즘입니다. 전통적인 항생제는 전신에 분포되는 작은 분자로, 종종 유익한 장내 미생물군(Gut Microbiome)에 부수적인 피해를 줍니다. MIT 팀의 합성 생물학 접근 방식은 환자가 섭취할 수 있는 "프로바이오틱" 박테리아를 엔지니어링하는 것을 목표로 합니다. 이러한 엔지니어링된 미생물은 감염의 존재를 감지하고 필요한 시간과 장소에서만 AI로 설계된 항균 단백질을 분비하도록 프로그래밍됩니다. 이러한 "프로그래밍 가능한" 특성은 감염병 치료에서 이전에는 도달할 수 없었던 수준의 정밀도를 제공합니다.

글로벌 보건 위기 해결

항균제 내성(Antimicrobial resistance)은 흔히 "소리 없는 팬데믹"으로 불립니다. 항생제의 남용과 오용은 현재의 치료법에 면역이 있는 박테리아의 진화를 가속화했습니다. 개입이 없다면 AMR은 2050년까지 매년 최대 1,000만 명의 사망자를 발생시켜 암을 제치고 주요 사망 원인이 될 것으로 추정됩니다. 경제적 영향 또한 파괴적이며, 입원 기간 연장과 생산성 저하로 인해 수조 달러에 달하는 잠재적 비용이 발생할 수 있습니다.

Abdul Latif Jameel International 네트워크의 일부인 Jameel Research와의 협력은 이 도전 과제의 글로벌한 성격을 강조합니다. 이 이니셔티브는 단지 과학적 발견에 그치지 않고 전 세계, 특히 진단 인프라가 제한적이고 AMR 부담이 가장 높은 저소득 및 중소득 국가에서 배포할 수 있는 실행 가능한 솔루션을 만드는 것에 관한 것입니다.

Mohammed Abdul Latif Jameel 의장은 AMR 문제를 해결하기 위해 "야심 찬 과학과 지속적인 협력"이 필요하다고 강조하며 이 파트너십의 필요성을 역설했습니다. 3년간 300만 달러의 자금 지원은 MIT 생물 공학과 및 의료 공학 및 과학 연구소(IMES)의 다학제 팀을 지원하여 이러한 AI 설계 치료법을 전임상 모델에서 검증하는 데 필요한 자원을 제공할 것입니다.

신약 개발의 변혁: 비교 분석

이 전환의 규모를 이해하려면 전통적인 항생제 발견 파이프라인과 MIT에서 개척하고 있는 AI 기반 합성 생물학 접근 방식을 비교하는 것이 필수적입니다. 다음 표는 방법론, 정밀도 및 잠재적 영향의 주요 차이점을 요약합니다.

표 1: 전통적인 항생제 발견 vs. AI 기반 합성 생물학 항생제 발견

"살아있는 의약품"의 역할

"살아있는 의약품(Living Medicines)"의 개념은 이 프로젝트의 장기적 비전의 핵심입니다. 고정된 화학 알약과 달리 엔지니어링된 미생물은 역동적인 시스템입니다. 환경을 감지하고, 감염의 심각도에 따라 출력을 조절하며, 임무가 완료되면 환경 오염을 방지하기 위해 잠재적으로 자폭할 수 있습니다. 이러한 적응성은 내성 메커니즘을 진화시키는 데 능숙하기로 악명 높은 슈퍼박테리아와 싸우는 데 매우 중요합니다.

생성형 AI를 사용함으로써 연구팀은 내성이 발생할 경우 치료용 단백질의 설계를 신속하게 업데이트할 수 있습니다. 병원균이 새로운 방어 체계를 진화시키면, AI에 대응책 생성을 요청할 수 있으며, 이는 전달 미생물에 다시 결합될 수 있습니다. 이는 고정된 약물이 아닌 대응형 치료 플랫폼을 구축하여 인간과 박테리아 사이의 군비 경쟁을 근본적으로 변화시킵니다.

기술적 과제와 안전성

유망함에도 불구하고 앞으로의 길이 도전 과제가 없는 것은 아닙니다. 인체 내부에서 안전하게 작동하도록 미생물을 엔지니어링하려면 엄격한 격리 전략이 필요합니다. 연구팀은 엔지니어링된 박테리아가 인체 호스트 외부에서 생존하거나 야생 박테리아와 유전자를 교환할 수 없도록 "킬 스위치(kill switches)"라고 불리는 다층 생물학적 격리 장치를 구현하고 있습니다. 또한 AI 모델은 설계된 단백질이 인간 세포에 독성이 없는지 확인하기 위해 검증되어야 하며, 이 과정에는 계산적 예측과 함께 광범위한 습식 실험실(wet-lab) 테스트가 포함됩니다.

미래 전망 및 산업적 영향

이번 300만 달러 규모의 프로젝트 착수는 제약 및 바이오테크 산업의 광범위한 트렌드인 미래 의학에서 AI의 필수적인 역할을 시사합니다. 생성형 AI 모델이 더욱 정교해짐에 따라 생명의 코드를 "읽고 쓰는" 능력은 항생제를 넘어 종양학, 자가면역 질환 및 대사 질환으로 확장될 가능성이 높습니다.

AI 부문에서 이 프로젝트는 하드 사이언스(hard science)에서 생성형 모델의 유용성을 보여주는 주목할 만한 개념 증명(Proof of Concept) 역할을 합니다. 이는 AI가 단순히 효율성을 위한 도구가 아니라 근본적인 혁신의 동력이며, 인간의 직관만으로는 결코 도달할 수 없는 솔루션을 구상할 수 있음을 입증합니다.

콜린스 교수는 이 프로젝트가 거대한 글로벌 위협에 맞서기 위해서는 "대담한 과학적 아이디어"가 필요하다는 믿음을 반영한다고 생각합니다. 성공할 경우, MIT에서 개발한 플랫폼은 미래의 박테리아 팬데믹에 대한 신속 대응 시스템의 청사진 역할을 하여 인류가 미세한 위협 앞에 다시는 무방비 상태로 남지 않도록 보장할 것입니다.

3년의 일정이 진행됨에 따라 과학계는 이를 예의주시할 것입니다. 이 이니셔티브의 성공은 항생제 발견의 공백기가 끝나고 프로그래밍 가능한 지능형 의료의 새로운 시대가 시작됨을 알리는 신호탄이 될 수 있습니다.