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[노화역전]인공지능은 이제 며칠 만에 새로운 항생제를 설계할 수 있다. IBM의 새로운 AI 시스템은 또한 코로나19에 대한 치료를 설계하는 데 도움이 될 수 있다.

https://www.vox.com/future-perfect/22360573/ai-ibm-design-new-antibiotics-covid-19-treatments

JM Kim | 기사입력 2021/04/19 [00:00]

[노화역전]인공지능은 이제 며칠 만에 새로운 항생제를 설계할 수 있다. IBM의 새로운 AI 시스템은 또한 코로나19에 대한 치료를 설계하는 데 도움이 될 수 있다.

https://www.vox.com/future-perfect/22360573/ai-ibm-design-new-antibiotics-covid-19-treatments

JM Kim | 입력 : 2021/04/19 [00:00]

 

무서운 질병과 싸우기 위해 새로운 항생제를 찾아야하는 과학자라고 상상해보자 어떻게 찾겠는가?

 

일반적으로 필요한 박테리아를 죽이는 특성이 있는 분자를 찾을 때까지 실험실에서 많은 다른 분자를 테스트해야 한다. 박테리아를 죽이는 데 능숙한 경쟁자는 인간에게도 독성이 있음을 증명하기 때문에 사용할 수 없다는 사실을 깨닫게 될 수도 있다. 매우 길고 비용이 많이 들고 아마도 매우 악화되는 과정이다.

 

하지만 그 대신 원하는 속성을 컴퓨터에 입력하고 컴퓨터가 완벽한 분자를 설계하도록 할 수 있다면 어떨까?

 

이것이 IBM 연구원들이 새로운 항생제를 위한 분자 설계를 자동으로 생성할 수 있는 AI 시스템을 사용하는 일반적인 접근 방식이다. Nature Biomedical Engineering에 발표된 새로운 논문에서 연구원들은 생쥐의 다양한 병원체에 효과적인 두 가지 새로운 항균 펩타이드 (박테리아를 죽일 수 있는 작은 분자)를 신속하게 설계하는 데 이미 이를 어떻게 사용했는지 자세히 설명한다. 일반적으로 이 분자 발견 과정은 과학자들에게 몇 년이 걸린다. AI 시스템은 며칠 만에 해냈다.

 

좋은 소식이다. 새로운 항생제를 만드는 더 빠른 방법이 절실히 필요하기 때문이다.

 

 

 

항생제 내성이 큰 문제인 이유

 

새로운 항생제가 도입되면 생명을 구하는 훌륭한 결과를 얻을 수 있다. 페니실린이 1928년에 발견된 이래 항생제의 근대 시대를 시작한 이래로 우리는 항생제에 의존하여 결핵과 같은 살인자를 치료하고 제왕 절개 또는 관절 교체와 같은 시술을 받을 때 우리를 안전하게 지키게 되었다.

 

그러나 전문가들은 현재 우리가 기존 항생제가 거의 쓸모 없게 되는 시대인 포스트 항생제 시대에 접어 들고 있다고 경고했다. 우리는 작물, 가축, 인간을 치료할 때 항생제를 남용하여 이 위기를 만들었다.

 

우리가 항생제를 남용할수록 더 많은 박테리아가 우리의 약물에 적응할 수 있는 기회를 갖게 되어 우리 약물을 효과가 없게 만드는 항생제 내성 슈퍼 버그로 변하게 된다.

 

Pew Charitable Trusts의 새로운 보고서에 따르면 코로나19 대유행이 문제를 악화시켰다. 의사들은 환자에게 불필요하게 항생제를 처방하는 경향이 더욱 커졌다. 코로나19는 바이러스 성 질환이고 항생제는 바이러스에 효과가 없지만, 의사들은 환자가 감염 여부를 알기 전에도 병원에 있는 동안 2차 감염으로부터 보호하기 위해 환자에게 이러한 약물을 제공하고 있다.

 

요즘에는 이 기사를 읽는 데 걸리는 시간에 미국의 한 사람이 항생제 남용으로 인해 항생제가 더 이상 효과적으로 치료할 수 없는 감염으로 사망할 것이다. 그리고 한 해 동안 전 세계 70만 명이 약물 내성 감염으로 사망할 것이다. 유엔 주요 보고서에 따르면, 우리가 급진적 인 변화를 하지 않는 한 연간 사망자 수는 2050년까지 1,000만 명으로 늘어날 수 있다고 경고했다.

 

대형 제약 및 생명공학 회사는 연구 개발을 수행하는 데 수년과 많은 자금이 필요하기 때문에 새로운 항생제를 개발하지 않았다. 대부분의 새로운 화합물은 실패한다. 성공하더라도 그 대가는 적다. 항생제는 매일 복용해야 하는 약만큼 팔리지 않는다. 많은 제약 회사에게 재정적 인센티브가 없다.

 

하지만 AI를 사용하여 이 작업을 빠르고 저렴하게 수행할 수 있다면? 글쎄, 그것은 미적분을 바꿀 수도 있다.

 

 

 

IBM AI 시스템 작동 방식

 

IBM의 새로운 AI 시스템은 생성 모델이라는 것에 의존한다. 가장 간단한 수준에서 이해하기 위해 세 가지 기본 단계로 나눌 수 있다.

 

첫째, 연구자들은 알려진 펩타이드 분자의 방대한 데이터베이스로 시작한다.

 

그런 다음 AI는 데이터베이스에서 정보를 가져와 패턴을 분석하여 분자와 속성 간의 관계를 파악한다. 분자가 특정 구조 또는 구성을 가질 때 특정 기능을 수행하는 경향이 있음을 알 수 있다. 이를 통해 분자 설계의 기본 규칙을 "학습"할 수 있다.

 

마지막으로 연구자들은 새로운 분자가 갖기를 원하는 특성을 AI에게 정확히 말할 수 있다. 또한 제약 조건을 입력할 수도 있다 (: 낮은 독성, 제발!). 바람직하고 바람직하지 않은 특성에 대한 이 정보를 사용하여 AI는 매개 변수를 충족하는 새로운 분자를 설계한다. 연구원들은 그들 중에서 가장 좋은 것을 골라 실험실에서 생쥐를 테스트할 수 있다.

 

IBM 논문의 공동 저자 중 한 명인 Aleksandra Mojsilović "돌릴 손잡이가 있고 특성을 충족하는 분자를 얻을 수 있다."라고 말했다.

 

IBM 연구원들은 그들의 접근 방식이 새로운 항균 펩타이드를 설계하는 다른 선도적인 방법보다 10% 뛰어난 성능을 보였다고 주장한다. 그들은 병원 환자에게 감염을 일으키는 것으로 알려진 박테리아 인 다제 내성 K. pneumoniae를 포함하여 다양한 병원체에 대해 매우 강력한 두 가지 새로운 항균 펩타이드를 설계할 수 있음을 발견니다. 다행히도 펩타이드는 생쥐에서 테스트했을 때 독성이 낮았으며, 이는 안전성에 대한 중요한 신호이다 (생쥐에 해당하는 모든 것이 인간에게 일반화될 수 있는 것은 아니지만).

 

 

 

코로나19 치료에서 기후 변화 솔루션에 이르기까지 광범위한 응용 분야

 

인공지능이 생물학의 오랜 문제를 해결할 가능성을 보여준 것은 이번이 처음이 아니다. 작년에 AI 연구 실험실 DeepMind는 단백질이 접힐 3D 모양을 예측하는 문제인 "단백질 접힘 문제"를 해결했다. 이 문제는 50년 동안 생물학자들을 괴롭혔으며 신약 발견에 영향을 미쳤다. 또 다른 흥미로운 하이라이트는 MIT 연구원들이 AI를 훈련시켜 어떤 분자가 박테리아를 죽이는 특성을 가질 것인지를 예측함으로써 새로운 유형의 항생제를 발견했다.

 

IBM 연구는 중요한면에서 MIT와 다르다. MIT처럼 항균 특성이 있는 것으로 알고 있는 분자에 대해 AI를 교육하는 대신, IBM은 자연에 존재하는 모든 알려진 펩타이드에 대한 훨씬 더 광범위한 데이터베이스에서 AI를 교육했다. 이것이 약 100,000개의 데이터 포인트로 시작하는 것과 약 170만 개의 데이터 포인트로 시작하는 것의 차이이다.

 

Mojsilović에 따르면 후자의 장점은 "더 창의적이고 일반화 가능한"AI 시스템으로 끝날 수 있다는 것이다. “우리는 단지 항균제에만 국한되고 싶지 않다. 우리는 정말 다양한 방법으로 사용할 수 있는 매우 일반적인 도구를 만들고 싶다.”고 그녀는 말했다.

 

예를 들어 현재 그녀의 팀은 AI 시스템이 코로나19에 대한 치료를 설계하는 방법을 파악하기 위해 노력하고 있다. 전염병이 닥쳤을 때 그녀는 "우리는 계속해서 동일한 알고리즘을 사용할 수 있다고 말했지만 이제는 코로나 표적에 결합할 수 있는 분자처럼 보이는 것을 조금 다르게 검색할 것이다."고 설명했다.

 

블로그 게시물에서 IBM 연구원들은 AI 시스템이 잠재적으로 항생제 발견을 가속화하고 항생제 내성 박테리아를 막을 수 있는 방법에 대해 흥분하면서도 시스템이 훨씬 더 광범위한 애플리케이션을 가질 수 있기를 희망한다고 언급했다. 그들은 과학자들이 "질병에 대한보다 효과적인 약물과 치료법, 기후 변화에 대처하는 데 도움이 되는 탄소를 흡수하고 포집하는 물질, 보다 지능적인 에너지 생산 및 저장을 위한 물질 등을 위한 더 나은 후보를 발견하고 설계하는 데 도움이 될 것"이라고 생각한다.

 

AI 시스템이 이러한 문제를 마법처럼 스스로 해결할 수 있는 것은 아니다. 그러나 그것은 정말 흥미 진진한 이점을 가져다 줄 수 있고 많은 생명을 구할 수 있는 문제 해결을 위한 계산 전략을 발전시킨다.

 

 
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