하지만 최근 챗지티피(ChatGPT)와 같은 생성형 AI가 등장하면서 이제 AI는 21세기 산업 혁명에 비유되고 있습니다. 그전에는 사람만 할 수 있었던 글쓰기나 대화, 이미지 생성, 영상 생성, 음악 작곡 등 여러 가지 추상적 작업을 AI가 대신하거나 보조할 수 있는 시대가 됐습니다.
과학계에서도 생성형 AI에 대한 논의가 활발합니다. 초기에는 생성형 AI를 이용한 논문 생성 등의 위험성이 거론됐다면, 현재는 이를 연구에 적절히 활용하는 사례들이 늘어나고 있습니다. 예를 들어 신약 개발에서 앞으로 생성형 AI의 역할이 커질 것으로 예상됩니다.
스탠퍼드 대학의 카일 스완슨이 이끄는 스탠퍼드 의대 및 맥마스터 대학 연구팀은 항생제 같은 특정 목적의 분자를 생성하는 생성형 AI인 신스몰(SyntheMol, synthesizing molecules)을 개발했습니다. 물론 분자 자체를 무작위적으로 생성하는 것이 아니라 제조 가능한 분자식을 생성하는 AI입니다. 연구팀은 신스몰의 1차 목표로 중요한 항생제 내성균 중 하나인 아시네토박터 바우마니(Acinetobacter baumannii)를 제거할 수 있는 새로운 항생제 개발을 선택했습니다.
항생제 내성은 21세기 인류를 위협하는 심각한 문제 중 하나로 매년 점점 관련 사망자가 늘어나 21세기 중반에는 매년 1000만 명이 사망할 수 있다는 암울한 예측이 나오고 있습니다. 물론 항생제 내성균을 없애기 위한 신약 개발이 활발히 이뤄지고 있기는 하나 신약을 개발하는 속도보다 항생제 내성균이 생기는 속도가 더 빨라 문제가 되고 있습니다. 만약 생성형 AI가 신약 개발 속도를 빠르게 할 수 있다면 이 분야에서 중요한 혁신이 될 수 있습니다.
연구팀은 13만 가지의 화학물질을 기반으로 신스몰을 훈련한 후 실험실에서 만들기 쉽고 실제 세균에 작용할 가능성이 높은 물질 2만5000가지의 화학식을 생성하도록 했습니다. 이렇게 많은 화학식을 생성하는 데 걸린 시간은 9시간에 불과했습니다. 인간이 직접 했다면 엄청난 시간이 필요했을 것입니다.
연구팀은 이 가운데 기존의 항생제와 완전히 다르고 아시네토박터가 쉽게 내성을 발현하기 어려운 물질 70가지를 골랐습니다. 이 가운데 58개가 실제로 제조할 수 있었는데, 최종적으로는 6개가 실제 아시네토박터 내성균을 죽일 수 있는 것으로 나타났습니다. 그리고 이 중 2개를 물에 녹인 후 쥐에 주입했을 때 심각한 부작용이 없다는 것도 확인했습니다.
물론 이렇게 만든 항생제 후보 물질이 사람에는 심한 해를 끼치지 않고 감염된 항생제 내성균만 죽일 수 있는지 검증하기 위해서는 복잡한 전임상 실험과 임상 시험이 필요합니다. 따라서 바로 새로운 항생제를 개발할 수 있는 것은 아니지만, 생성형 AI를 통해 기초 연구 시간을 크게 단축할 수 있다면 전체 약물 개발 속도를 빠르게 할 수 있습니다. 그리고 기존에 전혀 알려지지 않은 새로운 기전을 지닌 약물 개발도 쉬워질 것입니다.
연구팀은 신스몰 AI가 항생제 이외에 다른 약물을 개발할 때도 도움이 될 것으로 보고 연구를 계속하고 있습니다. 생성형 AI가 신약 연구 패러다임을 바꿀 혁신이 될 수 있을지 결과가 주목됩니다.
