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[IT뉴스]자연에 없는 바이러스, AI가 만들었다…감염·증식도 가능

온카뱅크관리자

2026-08-07 15:17:31

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 <img alt="미국 연구팀이 인공지능을 이용해 자연에 없던 바이러스 유전체를 설계하고 실제 바이러스를 만드는 데 성공했다. AI 생성 이미지. 게티이미지뱅크 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/dongascience/20260807150811025gcdx.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="b0Z0khlwib" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/dongascience/20260807150811025gcdx.jpg" width="658">
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 미국 연구팀이 인공지능을 이용해 자연에 없던 바이러스 유전체를 설계하고 실제 바이러스를 만드는 데 성공했다. AI 생성 이미지. 게티이미지뱅크 제공
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 인공지능(AI)이 자연에 존재하지 않는 새로운 바이러스 유전체를 설계했다. 바이러스는 실제 감염·증식 능력이 있는 것으로 확인됐다.
 AI가 단일 유전자나 단백질을 설계하는 수준을 넘어 하나의 생명체에 가까운 바이러스 전체 유전체를 설계할 수 있다는 사실을 입증한 셈이다. 의료·바이오기술 활용 가능성과 함께 AI를 이용한 병원체 설계 위험에 대한 우려도 커진다.
 미국 스탠퍼드대와 비영리 연구기관 '아크 인스티튜트' 공동 연구팀은 유전체 설계 AI 모델 '이보(Evo) 1·2'를 이용해 새로운 바이러스 유전체를 설계·구현한 연구결과를 6일(현지시간) 국제학술지 '사이언스'에 발표했다.
 이보는 챗GPT와 유사하게 작동한다. 챗GPT가 방대한 문장을 학습해 단어가 이어지는 규칙을 익히듯 이보는 생물의 디옥시리보핵산(DNA) 염기 서열을 학습하도록 설계됐다. DNA는 A·C·G·T 네 종류의 염기로 구성된다. 유전자는 네 염기의 순서 배열에 따라 유전 정보가 달라진다.
 연구팀은 동식물·미생물·바이러스에서 확보한 약 9조개의 염기 서열 정보를 이용해 이보가 생명체의 유전체에 공통적으로 나타나는 패턴을 익히도록 학습시켰다. 학습 결과 이보는 패턴을 파악해 특정 기능을 수행하는 단백질을 만드는 유전자 설계도를 생성하는 데 성공했다.
 연구팀은 이보가 개별 유전자뿐 아니라 하나의 완전한 유전체도 설계할 수 있는지 확인했다. 실험 대상으로는 대장균만 감염하는 박테리오파지 '파이X-174'이 이용됐다. 파이X-174는 유전체 크기가 작고 사람을 감염시키지 않아 안전하게 실험할 수 있다.
 연구팀은 파이X174의 11개 유전자와 파이X174와 가까운 계통의 바이러스 약 1만5000종의 유전체를 이보에 추가로 학습시켰다. 학습이 끝난 뒤 이보에게 새로운 바이러스 유전체를 만들도록 지시하자 이보는 약 70만개의 후보 염기서열을 생성했다.
 연구팀은 후보 서열 중 285개를 선별해 실제 DNA로 합성했다. 합성한 DNA를 대장균에 넣어 실험한 결과 16개 유전체가 실제 바이러스를 생성했다. 바이러스는 대장균 안에서 단백질 껍질과 바이러스 유전자를 만든 뒤 세균을 파괴하고 밖으로 퍼져나와 다른 대장균을 감염시켰다. 일부 바이러스는 파이X174보다 더 빠르게 증식했다.
 올리버 크룩 영국 옥스퍼드대 화학과 연구원은 "이보가 완전히 새로운 생물학적 원리로 바이러스를 설계한 것은 아니다"라고 설명했다. 생성된 바이러스는 파이X174 계열 바이러스와 유전적으로 상당히 비슷하고 기본적인 작동 원리가 같다.
 크룩 연구원은 미국 '뉴욕타임스'와의 인터뷰에서 "바이러스는 유전자 치료제 운반체 등 의학·생명공학 분야에서 널리 활용된다"며 "특정 기능에 최적화된 바이러스를 AI가 직접 설계할 수 있다면 유용한 생명공학 도구가 될 것"이라고 말했다.
 마르크 구엘 스페인 폼페우파브라대 합성생물학 교수는 영국 'BBC'와의 인터뷰에서 "역사상 처음으로 컴퓨터에서 생명체를 설계했다는 점에서 매우 중요한 전환점"이라며 "유전질환 등 인류가 직면한 가장 큰 난제를 해결할 가능성을 제시했다"고 평가했다.
 AI를 이용해 위험한 병원체를 설계할 우려도 나온다. 연구팀은 이보 학습 데이터에서 인간을 감염시키는 바이러스는 제외했다. 인간 감염 유사 바이러스를 가진 동식물·균류 바이러스도 배제해 이보가 사람에게 위협이 될 바이러스 유전체를 생성하지 못하도록 제한했다.
 전문가들은 AI 기반 병원체 설계 기술의 발전 속도에 비해 관련 안전 규정 마련은 뒤처져 있다고 지적했다. 미국 국립보건원(NIH)은 최근 생물학적 물질의 위험성을 높이는 고위험 생명과학 연구를 제한하는 정책을 발표했지만 컴퓨터 상에서 AI로 새로운 바이러스 DNA를 설계하는 연구는 특정 위험 물질을 대상으로 하지 않는 한 규제 대상에 포함되지 않을 수 있다.
 모리스 한케 미국 존스홉킨스 보건안보센터 연구원은 "자연에 없던 AI 설계 바이러스의 위험성에 대한 가이드라인이 아직 없어 관련 안전 기준 마련이 필요하다"고 지적했다.
 필리파 렌초스 영국 킹스칼리지런던 과학국제안보 부교수는 AI 모델 자체만 규제해서는 안된다고 주장했다. 그는 "AI 모델 개발과 접근뿐 아니라 DNA 합성 단계 전 위험 서열 선별, 실험실 생물안전·생물보안 등을 함께 살펴야 한다"고 말했다.
 &lt;참고 자료&gt; doi.org/10.1126/science.aec2657
 [문혜원 기자 moony@donga.com]
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