"내성균 잡는 항생제 AI가 제안"…GIST, AI 모델 '램프' 개발

기사 원본: https://www.news1.kr/local/gwangju-jeonnam/5855917

출처: 뉴스 1

남호정 교수 공동연구팀 "독성·내성 강한 병원균에도 강력 효과"

(왼쪽부터)남호정·서지원 교수와 배대훈 석사, 김민상 박사과정생. (지스트 제공, 재판매 및 DB 금지)/뉴스1

(광주=뉴스1) 조영석 기자 = 국내 연구진이 내성균에 특화된 신약 후보를 신속히 발굴할 수 있는 인공지능(AI) 기반의 차세대 항생제 개발 기술을 선보였다.

광주과학기술원(GIST)은 전기전자컴퓨터공학과 남호정 교수와 화학과 서지원 교수 공동연구팀이 다양한 박테리아의 유전자 정보와 항균 펩타이드 간의 활성 관계를 분석해 항생제 후보물질을 제안하는 AI 모델을 개발했다고 23일 밝혔다.

이 모델은 감염병을 유발한 세균에 최적화된 항균 펩타이드를 선별, 균종 특이적 정밀의료는 물론 유전자 변이를 거쳐 기존 항생제에 내성을 지닌 병원균에도 대응할 수 있는 맞춤형 치료제 후보 도출이 가능하다.

지금까지의 AI 기반 항균 펩타이드 연구는 단순히 항균 활성 여부만을 예측하거나 표적 박테리아 종을 고려하지 않아 실제 활용에 한계가 있었다.

연구팀은 이를 극복하기 위해 대용량 펩타이드 데이터를 학습시키고 표적 박테리아 종의 게놈 정보를 활용하는 AI 모델인 '램프'(LLAMP)를 세계 최초로 개발했다.

램프는 특정 박테리아의 게놈 정보와 펩타이드 서열을 입력하면 해당 박테리아 종에 대한 펩타이드의 활성지표로서 최소억제농도(MIC)를 예측한다.

연구팀은 램프를 통해 자연계에 존재하는 약 500만 개의 펩타이드 서열을 스크리닝하고 어텐션 분석을 통해 항균 활성에 기여하는 특정 아미노산들을 확인했다.

분석 결과를 바탕으로 펩타이드를 재설계(서열 엔지니어링)해 항균 특성을 더욱 높였고 병원성 세균에 직접 적용해 항균 활성을 확인했다.

그 결과 병원균의 유전자 정보를 입력해 스크리닝한 후보물질들이 강한 독성과 내성을 지닌 병원균(ESKAPE)에 대해서도 최대 3.1 마이크로몰(μM)의 최소억제농도를 나타내며 강력한 항균 효과를 보였다.

아울러 적혈구에 대한 용혈독성 시험을 진행한 결과 실제 임상 3상까지 진행된 펩타이드 항생제 '펙시가난'과 비슷한 수준의 안전성(용혈독성)과 선택성을 보였다.

연구팀은 추가 연구를 통해 활성과 선택성이 우수한 항균 펩타이드가 세균의 세포막을 직접 파괴하는 메커니즘으로 작용한다는 사실도 밝혀냈다.

남호정 교수는 "새로운 내성균이 등장했을 때 그 유전자 정보를 기반으로 빠르게 항생제 후보물질을 제안할 수 있는 AI 기반 신약개발 체계를 구축한 것이 이번 연구의 핵심"이라며 "균종 특이적 펩타이드를 발굴해 내성균에 특화된 항생제를 개발할 수 있다는 점에서 기존 모델과 차별화된다"고 말했다.

남 교수와 서 교수가 지도하고 전기전자컴퓨터공학과 배대훈 석사, 화학과 김민상 박사과정생이 수행한 이번 연구 결과는 국제학술지 '브리핑스 인 바이오인포매틱스'(Briefings in Bioinformatics)에 지난 18일 온라인 게재됐다.