AI가 설계한 항생제, 내성균 치료의 새로운 가능성을 제시하다

Seoul텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스의 연구자들이 AI를 이용하여 새로운 항생제를 개발했습니다. 이는 전 세계적으로 큰 건강 문제인 항생제 내성 박테리아에 대항할 수 있는 도움을 줄 것으로 보입니다. 이 연구는 Nature Biomedical Engineering에 발표되었으며, ChatGPT와 유사한 대규모 언어 모델을 사용했습니다.

연구자들은 처음에 강력한 항균제인 Protegrin-1에 주목했는데, 이 약물은 세균을 죽이는 데 효과적이지만 인간에게는 해로웠습니다. 연구자들은 AI를 활용해 이 항생제를 인간에게 안전하게 바꾸는 것을 목표로 했습니다. 그렇게 해서 인간에게 안전한 버전인 박테리아 선택적 Protegrin-1.2 (bsPG-1.2)가 탄생했습니다. 초기 동물 실험 결과, bsPG-1.2로 치료받은 쥐들은 치료받지 않은 쥐들에 비해 장기 내의 세균 수가 적은 것으로 나타났습니다.

핵심 방법론은 다음과 같습니다.

• 프로테그린-1의 7,000가지 이상의 변형을 생성하다.
• 항생제 활성을 잃지 않으면서 수정 가능한 부위를 식별하다.
• 수백만 가지 변형을 평가하기 위해 단백질 LLM을 훈련시키다.
• 인간 세포를 손상시키지 않고 세균막을 타겟으로 하는 bsPG-1.2로 팀을 안내하다.

단백질 및 펩타이드 공학에서의 머신러닝은 큰 진전입니다. 과거에는 적합한 분자를 찾기 위해 많은 실험실 작업과 각각의 분자를 개별적으로 테스트해야 했습니다. 머신러닝은 이러한 과정을 가속화하여, 유용한 화합물을 더 빠르고 효율적으로 발견할 수 있게 합니다.

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AI는 치료에 사용될 수 있는 새로운 분자를 찾아내어 신약 개발을 돕습니다. 또한, 현재의 항생제를 안전하고 효과적으로 개선하는 데 기여합니다. 예를 들어, AI가 텍스트에서 유사한 단어들을 그룹화하는 기술은 단백질 서열에도 적용될 수 있습니다. 단백질에서는 세균과 싸우는 등 유사한 기능을 가진 서열들이 함께 묶일 수 있습니다. 이는 연구자들이 효과적인 변형체를 신속하게 찾는 데 도움을 줍니다.

AI 기술의 발전은 의학 분야에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 방식은 항생제뿐만 아니라 다른 약물에도 적용될 수 있습니다. 이는 치료제를 만드는 방식을 바꿔 더 신속하고 특정 세균에 맞춘 맞춤형 치료가 가능하게 할 것입니다.

이 연구는 다양한 분야의 협력이 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 생물학, AI, 기계 학습을 결합함으로써, 각 분야가 단독으로 작업할 때는 불가능할 수도 있는 결과를 이룰 수 있습니다. 이 프로젝트는 국립보건원과 웰치 재단을 비롯한 여러 기관의 지원을 받았습니다. 이는 이러한 혁신적인 작업을 지속적으로 지원하기 위한 지속적인 자금 지원의 필요성을 강조합니다.

UT 오스틴은 2024년을 AI의 해로 지정하여 인공지능이 다양한 분야에서 얼마나 중요한지를 강조하고 있습니다. 이번 연구는 AI가 항생제 내성과 같은 큰 문제를 해결하고 곧 더 나은 치료법을 제공할 수 있음을 보여줍니다.