약물 내성 황색포도상구균(MRSA) 박테리아에 대한 획기적인 개발에서 연구자들은 보다 투명한 딥 러닝 모델의 힘을 활용하여 새로운 종류의 항생제를 발견했으며, 이는 60년 만에 항생제 발견에 있어 처음으로 중요한 진전을 이루었다.

인공지능(AI)은 의학의 변혁적인 힘으로 등장하여 과학자들이 최신 항생제를 식별할 수 있도록 하는 데 중추적인 역할을 하고 있다. 매년 전 세계에서 수천 명의 사망자를 발생시키는 약물 내성 박테리아와 싸울 수 있는 새로 발견된 화합물은 항생제 내성과의 전쟁에서 잠재적인 전환점이 될 것.

MIT(매사추세츠 공과대학) 교수이자 Nature에 발표된 연구의 공동저자인 James Collins 교수는 다음과 같이 설명했다. "좋은 항생제가 될 것입니다.”

이 연구의 목표는 일반적으로 "블랙박스"로 간주되는 딥러닝 모델의 작동 방식을 밝히는 것이었다. 인공 신경망을 사용하는 이러한 모델은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터의 특징을 자동으로 학습하고 표현한다. 연구팀은 가벼운 피부 문제부터 폐렴, 혈류 감염과 같은 생명을 위협하는 질환에 이르기까지 다양한 감염을 일으키는 박테리아인 MRSA에 초점을 맞췄다.

딥 러닝 모델을 훈련하기 위해 연구원들은 데이터 세트를 확장하고 MRSA에 대한 항생제 활성에 대해 약 39,000개의 화합물을 평가했다. 결과 데이터는 화합물의 화학 구조에 대한 세부 정보와 함께 모델에 입력되어 내부 작동 방식을 밝히는 데 사용되었다.

주저자 중 한 명인 펠릭스 웡(Felix Wong)은 “이번 연구에서 우리가 하려고 한 것은 블랙박스를 여는 것”이라고 말했다. 연구팀은 세 가지 유형의 인간 세포에 대한 화합물의 독성을 평가하는 세 가지 추가 딥러닝 모델을 사용하여 잠재적인 약물 선택을 개선했다.

독성 예측과 항균 활성 데이터의 통합을 통해 인체에 대한 피해를 최소화하면서 미생물에 효과적인 화합물을 식별할 수 있었다. 연구자들은 상업적으로 이용 가능한 약 1,200만 개의 화합물을 선별하여 5가지 다른 클래스에서 유망한 항생제 후보를 식별했다.

MRSA에 대한 실험실 테스트에서 동일한 클래스의 두 가지 화합물이 특히 유망한 것으로 나타났다. MRSA 피부 및 전신 감염에 대한 마우스 모델을 사용한 실험에서 이 화합물은 MRSA 개체수를 크게 감소시켜 약물 내성 박테리아와 싸우는 데 AI 기반 항생제 발견의 잠재력을 보여주었다.

작성자: Impact Lab