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[IT뉴스]AI가 바이러스 ‘전체 설계도’ 만들었다…실제로 감염·증식까지

온카뱅크관리자

2026-08-07 14:07:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">스탠퍼드·아크연구소, ‘사이언스’ 발표<br>AI 설계 유전체 16개, 실제 바이러스로 증식<br>자연 바이러스 능가, 항생제 내성 치료 기대<br>바이러스까지 설계하는 AI, 생물안보 우려</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="7m2JS51yWy">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2961e253fe5115b10f948b246aaa77b643cc1996471e9a5d7912a5fc24eccbaa" dmcf-pid="z8v3ejAiST" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="스탠퍼대드 연구진이 AI를 이용해 만든 바이러스의 모습 [사진=사이언스]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/mk/20260807140605167kqre.png" data-org-width="700" dmcf-mid="UPi8wvTsvY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/mk/20260807140605167kqre.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            스탠퍼대드 연구진이 AI를 이용해 만든 바이러스의 모습 [사진=사이언스]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="889afb1eddfc5b28716d0b113baef1f9aec9339b2a2ea41cf27bd9171044070d" dmcf-pid="q6T0dAcnlv" dmcf-ptype="general">
           인공지능(AI)이 단백질이나 유전자 하나가 아니라 실제로 증식할 수 있는 바이러스의 ‘전체 유전체’를 처음 설계했다. AI가 만든 설계도 가운데 16개는 실험실에서 실제 바이러스로 만들어져 대장균을 감염시키고 증식하는 데 성공했다. AI가 생명체의 일부 부품을 만드는 수준을 넘어 스스로 작동하는 바이러스 전체를 설계할 수 있다는 사실을 처음 보여준 것이다. 치료제 개발에 활용할 수 있다는 기대와 함께 사람에게 위험한 병원체 설계에 이용될 가능성을 둘러싼 생물안보 논란도 커질 것이라는 전망이 나온다.
          </div>
          <div contents-hash="65eccf08120b23b771847e4ffd91d09c1627b41fe5f908d38c2958d5d443cb0d" dmcf-pid="BPypJckLWS" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>AI, 바이러스 ‘전체 설계도’ 만들었다</strong>
           </div>새뮤얼 킹 미국 스탠퍼드대 생명공학과 연구원과 브라이언 히 교수 공동 연구진은 6일(현지시간) 국제학술지 ‘사이언스’에 AI 유전체 언어모델 ‘에보1(Evo 1)’과 ‘에보2(Evo 2)’를 이용해 박테리오파지의 완전한 유전체를 생성한 연구 결과를 발표했다. 이번 논문은 지난해 9월 사전 출판 사이트인 ‘아카이브’에 공개된 후 동료 평가를 거쳐 학술지에 정식 게재한 것이다.
          </div>
          <p contents-hash="e71158f78832ccbe0b76600d771f41d9f301e1e8b878c14d2a011a6dd492424a" dmcf-pid="bQWUikEoWl" dmcf-ptype="general">연구진은 논문에서 이를 ‘완전한 박테리오파지 유전체의 첫 생성형 설계’라고 밝혔다. 박테리오파지는 사람이나 동물이 아니라 세균을 감염시키는 바이러스다. 이번 연구의 핵심은 AI가 바이러스의 일부를 설계한 것이 아니라 바이러스가 살아 움직이는 데 필요한 전체 유전체를 한꺼번에 설계했다는 점이다. 바이러스 유전체에는 단백질을 만드는 여러 유전자뿐 아니라 이 유전자들이 언제 어떻게 작동할지를 조절하는 부분, 바이러스가 복제되고 세포를 뚫고 나오는 데 필요한 정보 등이 함께 들어 있다. 이 가운데 단 한 곳에 문제가 생겨도 바이러스 전체가 작동하지 않을 수 있다. 이 때문에 지금까지 AI를 활용한 생물학적 설계는 주로 단백질이나 개별 유전자 수준에 머물렀다.</p>
          <p contents-hash="c39d6a60a165558ac352ae8b74774fb37274230cfb2b6a5e81a3b12893911338" dmcf-pid="KxYunEDgSh" dmcf-ptype="general">연구진은 바이러스 설계를 위해 자연계의 DNA를 일종의 ‘언어’처럼 학습한 Evo를 사용했다. 챗GPT가 방대한 문장에서 단어들이 연결되는 규칙을 배우는 것처럼 Evo는 DNA를 구성하는 A·C·G·T 네 종류의 염기가 어떤 순서와 조합으로 배열돼야 생물학적으로 작동하는지를 학습한다. Evo1과 Evo2의 기본 모델은 사전에 200만개가 넘는 박테리오파지 유전체를 포함한 대규모 DNA 자료를 학습했다. 연구진은 여기에 약 1만5000개의 바이러스 유전체를 추가로 학습시켰다.</p>
          <p contents-hash="e1f777d9874a64e793e552183e7fa47a85511d98aa4a56655a5eded96084c1a1" dmcf-pid="9MG7LDwayC" dmcf-ptype="general">설계의 기준으로 삼은 바이러스는 ‘파이X174(ΦX174)’였다. 약 5400개의 염기로 구성된 작은 바이러스인데 대장균의 일종인 ‘C균주(E. coli C)’만을 숙주로 삼으며 사람에게 질병을 일으키지 않는다. 1977년 전체 DNA 유전체 서열이 해독됐고 이후 합성 유전체 연구의 대표적인 실험 모델로 사용돼 온 바이러스다.</p>
          <p contents-hash="35f288cb511425ec8e429c97790c94b9f13bc64643da9db6a09f62c230d82fd9" dmcf-pid="2RHzowrNSI" dmcf-ptype="general">연구진은 AI에 파이X174를 기본 틀로 삼되 자연에 있는 바이러스를 그대로 베끼지는 않도록 했다. 바이러스가 제대로 만들어질 수 있도록 유전체 길이와 DNA 구성에 기준을 두고, 대장균 C균주를 감염시키는 데 필요한 돌기 단백질은 파이X174와 어느 정도 비슷하게 유지했다. 대신 나머지 부분에는 차이를 두도록 해 자연계에 없는 새로운 유전체 조합을 만들게 했다.</p>
          <p contents-hash="bde44d69bdf6cc1b13a22abbffc45fcae3c7b9060e1d4749c67be4e482ebc730" dmcf-pid="V0AlBPQ9vO" dmcf-ptype="general">이 과정에서 Evo는 약 70만개의 후보 유전체를 생성했다. 연구진은 컴퓨터 분석을 거쳐 바이러스로 작동할 가능성이 높은 후보를 추렸고 최종적으로 302개를 실험 대상으로 선정했다. 이 가운데 DNA 합성이 가능했던 285개를 실제 분자로 만들었다. 합성한 DNA를 원형의 이중가닥 DNA 형태로 조립한 뒤 대장균 C에 넣었다. 바이러스 설계도가 제대로 작동한다면 세균 내부에서 바이러스 단백질과 유전체가 만들어지고 새로운 바이러스 입자가 조립돼 세포를 터뜨리고 밖으로 나와야 한다.</p>
          <div contents-hash="d6eaa37b5802bf12f25255aebccf2d4c7632d3354ea70fff320b09f18c422917" dmcf-pid="fpcSbQx2Ws" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>285개 중 16개 실제 바이러스로 증식</strong>
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3beada81d2c1eab2cb102e695752f1d50d4ff26303c5edaa7418613b574f3b1e" dmcf-pid="4UkvKxMVCm" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="스탠퍼드대 연구진이 사이언스에 발표한 논문" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/mk/20260807140606886ydul.png" data-org-width="565" dmcf-mid="ubv3ejAiTW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/mk/20260807140606886ydul.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            스탠퍼드대 연구진이 사이언스에 발표한 논문
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="7fba0cfc318ce8a75cb99579616553f4b4d14818b04cbb9af52480d51206e6f2" dmcf-pid="8uET9MRfSr" dmcf-ptype="general">
           실험 결과 285개 가운데 16개의 AI 유전체가 실제 증식 가능한 바이러스를 만들어냈다. Evo1이 만든 후보는 실험한 227개 중 12개인 5.3%, Evo2 후보는 58개 중 4개인 6.9%가 살아남았다. 연구진은 이 바이러스들을 ‘Evo-Φ’라고 이름 붙였다. 일부는 자연계에서 가장 가까운 바이러스와 비교해 수십~100개가 넘는 유전적 차이를 갖고 있었다. 가장 가까운 자연 바이러스와의 전체 유전체 유사도는 93.2~98.8%였다. 일부 분류 기준에서는 알려진 바이러스와 유전체가 95% 미만으로 일치하면 새로운 박테리오파지 종으로 볼 수 있다.
          </div>
          <p contents-hash="abb5593ad7a269b8db77a6c5821c9dc2d61d6f45beb7f3208be07cf0b5c0b18a" dmcf-pid="67Dy2Re4Ww" dmcf-ptype="general">단순히 ‘살아 있는’ 데 그치지도 않았다. AI 바이러스 가운데 Evo-Φ69, Evo-Φ100, Evo-Φ111 등은 같은 대장균을 놓고 자연 바이러스와 경쟁시키자 높은 증식 경쟁력을 보였다. 특히 Evo-Φ69는 감염 6시간 뒤 개체수가 약 10~41배 증가해 대부분의 다른 AI 바이러스와 파이X174를 앞섰다. 일부 AI 바이러스는 세균을 파괴하는 속도에서도 자연 바이러스에 뒤지지 않았다.</p>
          <div contents-hash="7eaed3bdbe951fde2019a5318f4f61170b370fe874551bdf9342804142b2cd12" dmcf-pid="PzwWVed8WD" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>항생제 내성균 뚫는 ‘AI 파지’ 가능성</strong>
           </div>의학적 활용 가능성을 보여주는 실험도 진행됐다. 박테리오파지는 세균만 골라 공격할 수 있어 항생제에 내성이 생긴 세균을 치료하는 ‘파지 치료’ 후보로 연구되고 있다. 하지만 세균 역시 진화하면서 특정 바이러스에 내성을 갖는다는 문제가 있다.
          </div>
          <p contents-hash="447450115bd8dd697951db266364c8fb84baab06d0431bfcdcb9124a8c6f72ce" dmcf-pid="QqrYfdJ6SE" dmcf-ptype="general">연구진은 파이X174에 내성을 가진 대장균 두 종류를 만든 뒤 자연 바이러스와 AI 바이러스를 각각 섞어 공격하도록 했다. 파이X174 단독이나 파이X174와 비슷한 자연 바이러스 16종을 섞은 조합은 다섯 차례 반복 감염 뒤에도 내성 대장균을 억제하지 못했다. 반면 AI가 만든 바이러스 16종과 파이X174를 섞은 조합은 첫 번째 내성균은 한 차례, 두 번째 내성균은 두 차례 반복한 뒤 감염에 성공했고 이후 최소 다섯 차례까지 억제 효과를 유지했다. 여러 AI 바이러스 사이에서 유전체 재조합과 추가 돌연변이가 일어나면서 세균의 방어를 다시 뚫은 것으로 분석됐다.</p>
          <p contents-hash="a864e25bb495c63945a9b4056885cadbfe8292e6d93a2b0ef310078f2110bb53" dmcf-pid="xBmG4JiPWk" dmcf-ptype="general">연구진은 이 결과가 AI를 이용해 다양한 바이러스를 빠르게 설계하면 항생제 내성균 치료에 활용할 수 있는 새로운 파지 치료법으로 이어질 가능성을 보여준다고 평가했다. 기존 합성생물학은 자연 바이러스에 무작위 돌연변이를 일으키거나 연구자가 알고 있는 생물학적 원리를 토대로 유전체를 하나씩 고치는 방식이 중심이었다면 AI는 인간이 모든 생물학적 상호작용을 이해하지 못하더라도 방대한 자연계 DNA에서 배운 규칙을 토대로 유전체 전체의 새로운 조합을 제안할 수 있다는 것이다.</p>
          <div contents-hash="ca09fba57ee71b45c62539bd0bc5f522f8776886b406d00d4fd980849aff80ed" dmcf-pid="yUkvKxMVlc" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>치료제인가, 위험한 병원체 설계도인가</strong>
           </div>하지만 이번 연구는 AI 생물학이 가진 ‘양날의 검’도 선명하게 보여준다. 이번에 만들어진 바이러스는 사람을 감염시키지 않고 비병원성 대장균을 숙주로 하는 파이X174 계열에 한정됐다. 연구진은 안전을 위해 Evo의 학습 자료에서 사람을 감염시키는 바이러스뿐 아니라 동물·식물·곰팡이를 감염시키는 유사 바이러스 자료도 제외했다. 논문에서도 기존 연구를 통해 이런 데이터 제외 방식이 Evo 2가 사람에게 병원성을 갖는 바이러스를 포함한 진핵생물 바이러스를 설계하지 못하도록 하는 효과가 확인됐다고 설명했다.
          </div>
          <p contents-hash="445b0780c00055b1e1a9a629920cd4ab857cf7a471460a2fb480391a185e06a8" dmcf-pid="WuET9MRfyA" dmcf-ptype="general">문제는 기술이 더 발전할 경우다. 현재는 약 5000개 염기의 작은 바이러스에서 성공했지만 더 긴 DNA를 다룰 수 있는 AI와 DNA 합성 기술이 발전하면 훨씬 복잡한 바이러스나 다른 생물학적 시스템으로 설계 범위가 확대될 수 있다. 연구진 역시 앞으로 더 큰 박테리오파지와 수십개 이상의 유전자를 가진 생물학적 시스템을 설계하는 방향으로 기술이 발전할 것으로 전망했다.</p>
          <p contents-hash="0cb7b7a73a1f0d77d43ee1e61dc5ffefb5f1588176e603e31f5c3ff4f5296875" dmcf-pid="Y7Dy2Re4lj" dmcf-ptype="general">논문은 이에 따라 AI를 이용한 완전한 유전체 설계가 ‘생물안전, 생물학적 격리, 생물보안에 중요한 문제를 제기한다’고 명시했다. 연구진은 향후 유전체 전체를 설계하는 연구에서는 프로젝트 전 과정에 안전, 보안 전문가가 참여해야 한다고 강조했다. AI가 DNA의 규칙을 이해해 새로운 생명 시스템을 설계하는 능력이 치료제 개발의 도구가 될 수 있는 동시에 통제가 제대로 이뤄지지 않을 경우 위험한 병원체를 설계하는 기술로 전용될 가능성도 배제할 수 없기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="1fe3b986d530da555a4718978c681ba6dab0934c75fd8526269dd7075a78da4f" dmcf-pid="GzwWVed8SN" dmcf-ptype="general">이번 연구가 당장 AI가 인간에게 위험한 신종 바이러스를 만들었다는 의미는 아니다. 그러나 ‘AI가 완전한 바이러스 유전체를 설계하고 그 설계도가 실제로 작동하는 바이러스가 될 수 있는가’라는 질문에는 처음으로 실험을 통해 ‘가능하다’는 답을 내놓은 셈이다. 연구진은 “생성형 AI가 진화의 설계 공간을 충분한 정확도로 학습해 실제 작동하는 박테리오파지 유전체를 만들어낼 수 있음을 보여줬다”며 “향후 유전체 설계가 유전체 해독·합성·편집에 이어 생명공학의 핵심 기술로 발전할 가능성이 있다”라고 밝혔다. [실리콘밸리 원호섭 특파원]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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