AI 과학자 모인 가상 연구소, 코로나 새 치료제 며칠 만에 개발

美 스탠퍼드대, 가상 연구소서 나노항체 설계 성공
AI 과학자는 여러 회의 동시 참석 가능, 몇 분 안에 끝내

AI들이 가상 연구소를 꾸려 코로나 변이를 치료할 나노항체를 며칠 만에 개발했다. 실제 실험에서 변이 바이러스는 물론 처음 퍼진 코로나바이러스에도 효과가 있는 것으로 나타났다./GeneOnline

사람 대신 인공지능(AI) 과학자가 이끄는 ‘가상 연구소’가 코로나 치료제 개발에서 성과를 내며 과학계의 주목을 받고 있다. 실제 연구실에서 이뤄지는 연구 과정을 정확하게 거쳤지만, 속도는 치료제 설계를 며칠에 끝낼 정도로 압도적으로 빨랐다.

제임스 조우(James Zou) 미국 스탠퍼드대 생의학데이터과학과 교수와 존 팩(John Pak) 챈 저커버그 바이오허브 박사 공동 연구진은 “AI 기반의 가상 연구소를 개발해, 코로나 치료제 설계와 같이 복잡한 과학 문제를 빠르게 해결하는 데 성공했다”고 30일 밝혔다. 연구 결과는 이날 국제 학술지 ‘네이처’에 게재됐다.

가상 연구소는 수석 연구자 역할을 맡는 AI를 중심으로 여러 AI 과학자가 각기 다른 전문 영역을 맡아 협업했다. 면역학자, 기계학습 전문가, 계산생물학자 역할을 하는 AI들이 팀을 이루고, 아이디어를 비판하거나 실수를 미리 경고하는 감시자 역할의 AI도 포함된다.

AI들은 사람처럼 아이디어 회의도 진행했다. 차이가 있다면 회의 시간이 짧으면 몇 초에서 길어야 몇 분이면 충분하고, 같은 AI들이 동시에 여러 회의를 진행할 수도 있다는 점이다. 조우 교수는 “좋은 연구는 서로 다른 분야 연구자들의 협업에서 나온다”며 “AI가 협업을 가로막는 장벽을 뛰어넘어 더 빠르고 창의적인 연구를 가능하게 한다”고 설명했다.

AI는 단지 질문에 답하는 챗봇이 아니다. 필요한 도구를 요청하고 데이터 분석도 직접 수행하며 실험 설계를 스스로 조정한다. 일부 AI는 자신에게 필요한 소프트웨어를 요청하기도 했다.

실제 실험에서는 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)의 변이에 대응할 수 있는 새로운 치료제를 개발하라는 임무를 제시했다. 단 비용이 많이 필요해 실제 연구실에서 검증하기 어려운 아이디어는 제외하도록 했다.

안데스 산맥에 사는 낙타과 동물인 라마는 사람 항체의 4분의 1 크기인 나노항체를 만든다. 과학자들은 이를 이용해 코로나 바이러스 침입을 차단하고 뱀독을 중화하는 연구를 하고 있다./영 옥스퍼드대

AI 연구소는 기존 항체보다 작은 나노항체(nanobody)를 기반으로 단 며칠 만에 새로운 나노항체 92종의 설계도를 제안했다. 나노항체는 라마 같은 낙타과 동물에서 발견된 소형 항체로, 길이가 인간 항체의 4분의 1에 불과하고, 무게는 10분의 1에 그친다. 크기가 작고 구조가 단순해 설계와 컴퓨터 실험이 쉽고 정확하다.

항체는 바이러스가 사람 세포에 결합하는 부분인 스파이크(돌기)에 달라붙어 인체 감염을 차단한다. 이른바 중화(中和) 항체다. 중화 항체가 결합된 바이러스는 다른 면역세포의 공격을 받아 파괴된다.

백신은 바이러스 자체나 그 일부를 약하게 경험해 인체가 중화 항체를 생산하도록 유도하는 원리이고, 항체 치료제는 인위적으로 중화 항체를 인체에 투입해 경증 코로나 환자가 중증으로 악화되는 것을 막는다. 이번 나노항체 설계에는 메타의 ESM과 구글 딥마인드의 알파폴드 멀티머, 워싱턴대의 로제타 등 단백질 구조를 분석하고 예측하는 AI들이 총동원됐다.

연구진이 AI가 제안한 나노항체들을 실험실에서 합성한 결과, 그중 2개가 코로나바이러스에 강력하게 결합했다. 바이러스 결합력은 항체가 바이러스에 얼마나 단단히 들러 붙는지 의미하는 지표로, 중화 효과를 결정하는 핵심 요소다.

반면 다른 물질에는 거의 반응하지 않아 부작용도 낮은 것으로 나타났다. 두 나노항체는 최근 등장한 변이 바이러스뿐 아니라 5년 전 발견된 초창기 코로나19 바이러스에도 강하게 반응해, 범용 치료제가 될 가능성도 확인됐다.

현재 연구진은 실험 데이터를 다시 AI 가상 연구실에 전달해 분자 설계를 더욱 정밀하게 다듬고 있다. 조우 교수는 “생물학과 의학 분야에서 수집하는 데이터 세트는 매우 복잡하다”며 “AI는 종종 연구자들이 발표한 내용을 넘어서는 새로운 결과를 도출해 낼 수 있어 정말 흥미롭다고 생각한다”고 밝혔다.

참고 자료

Nature(2025), DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09442-9

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