항생제 내성으로 인한 ‘슈퍼버그’의 위협이 커지는 가운데, AI가 약물 개발 분야에서 새로운 돌파구로 떠오르고 있다. 펜실베이니아대의 César de la Fuente 교수 연구팀은 AI 모델을 활용해 먼 과거 생물체의 유전체와 고대 미생물에서 항균 펩타이드를 대량 발굴하는 데 성공했다. 그 결과, 230여 종의 고대 미생물 단백질에서 12,000여 개의 후보 항균 펩타이드 이른바 ‘archaeasins’를 식별했다.

이처럼 AI 기반 자동 탐색 시스템은 전통적인 실험 방식과 비교할 수 없을 정도로 빠르다. AI가 수시간 안에 수백만 개 후보를 제안하고, 고도화된 필터링으로 유망 후보군만 좁혀 실험 단계로 이어진다는 점에서 기존 프로세스 대비 비용과 시간을 대폭 단축할 수 있다.

또한, Nature Chemistry Biology에 나온 사례에서는 MIT Jameel Clinic이 AI를 활용해 치명성 높은 병원균 Acinetobacter baumannii에 효과가 있는 항생제 ‘abaucin’을 발굴하는 데 성공했다. 이는 AI 기술이 실제 약물 후보 식별에 실질적으로 기여할 수 있다는 가능성을 보여준다.

이처럼 AI는 항생제 개발의 혁신자로 떠오르고 있다. 그러나 AI가 제안한 후보물질의 안정성, 생체 내 처리 방식, 임상 최종 검증까지 넘어야 할 산은 여전히 많다. 전문가들은 “AI는 실험 속도를 가속하지만, 인간의 검증 없이 완전자율화될 수는 없다”며 연구의 윤리적·실행적 균형을 강조한다.

글 / 한만수 news@cowave.kr

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