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인공지능을 통해 새로운 항생물질을 발견하는 법

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    어떻게 신종 코로나바이러스를
    이겨낼 수 있을까요?
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    우리가 가지고 있는 최고의 도구를
    사용하면 됩니다
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    바로 과학과 기술이죠.
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    제 연구소에서는 인공지능과
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    합성생물학을 사용해
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    이 판데믹을 더 빨리 이겨낼 수 있도록
    하고 있습니다.
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    원래 이 프로젝트의 목표는
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    항성물질 내성 문제를
    해결하는 것이었습니다.
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    이 프로젝트는 머신 러닝을 이용해
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    항생물질을 다시 확보하고
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    전세계를 초토화시킬
    포스트 항생제 시대를 막는 것이었습니다.
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    중요한 것은 이 똑같은 기술이
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    현재 판데믹을 종식시킬 수 있는
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    항생물질을 찾는데 도움을
    줄 수 있다는 것입니다.
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    머신 러닝은 의약 개발의 전통적인 모델을
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    완전히 바꾸어놓고 있습니다.
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    이 접근방식은
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    이미 존재하는 수 천 개의 물질이
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    효과가 있는지
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    연구실에서 하나 하나 실험하는 대신
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    그에 비해 훨씬 많은 양인
    합성 가능한 모든 물질을
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    컴퓨터가 한꺼번에
    확인하게 할 수 있습니다.
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    따라서 모래사장에서
    바늘을 찾는 것이 아니라
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    대형 자석이라고 할 수 있는
    컴퓨터의 힘을 이용해
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    여러 개의 바늘을 여러 모래사장에서
    동시에 찾을 수 있게 하는 것입니다.
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    이미 조기 성공한 사례가 있습니다.
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    최근에는 머신 러닝을 이용해
    새로운 항생 물질을 찾았습니다.
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    이는 SARS-CoV-2 감염과
    동시에 이루어질 수 있는
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    박테리아 감염을 막아줍니다..
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    두 달 전 TED의 Audacious Project가 저희에게
    재정 지원 허가를 내려 주셨는데
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    이를 통해 일의 스케일을 훨씬
    증대시킬 수 있게 되었습니다.
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    우리의 목표는 전세계 가장 치사율이 높은
    7개의 병균체를 치료할 수 있는
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    7 개의 새로운 항생제를
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    7년 내에 찾는 것입니다.
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    배경 지식을 좀 드리겠습니다.
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    지난 30년 동안 발견된
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    새로운 항생물질의 수는 0개입니다.
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    새로운 항생물질을 찾는 것이
    중기 목표이긴 하지만
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    신종 코로나 바이러스는 지금
    마주하고 있는 엄청난 위험입니다.
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    오늘 제가 하고자 하는 말은
    이 기술을 사용해서
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    이 바이러스를 이길 수 있는 치료법을
    찾을 수 있다는 것입니다.
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    그럼 어떻게 할 수 있을까요?
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    일단 우리는 훈련용
    화학물질 라이브러리를 만들어
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    공동 연구자들과 함께 이 분자들을
    SARS-CoV-2에 감염된 세포에 노출시켜
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    이 중 효과적인 활동을 보이는 물질이 있는지
    연구하고 있습니다.
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    이 데이터는 머신 러닝 모델을 훈련시키는 데
    사용될 것입니다.
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    이 모델은 수십억 개의 물질을 담은
    시뮬레이션 라이브러리에 적용되어
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    이 중 잠재적인
    신항생물질을 찾아낼 것입니다.
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    상위 예측 결과를 합성하고 실험해서
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    가장 가능성이 높은 후보들은
    임상 실험으로 보낼 것입니다.
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    불가능할 것 같은가요?
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    그렇지 않습니다.
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    항생제 AI 프로젝트는
    우리의 개념 증명 연구에서 비롯되어
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    할로신이라는 새로운
    광역항생물질을 찾아내는데
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    큰 기여를 했습니다.
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    할로신은 치료불가한
    전내성 감염을 포함한
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    거의 모든 항성물질 내성 병원균에
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    강력한 항균력을 보입니다.
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    또한 중요한 것은 현재
    존재하는 항생제와는 달리
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    박테리아가 할로신에
    내성을 가지게 되는 경우는
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    굉장히 적습니다.
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    우리는 박테리아가 할로신에 대한
    내성을 가지게 되는 것을
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    시프로와 비교해서 연구했습니다.
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    시프로의 경우
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    하루만에 내성이
    생긴 것을 발견했습니다.
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    할로신의 경우
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    하루가 경과했을 때
    내성이 생기지 않았습니다.
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    놀랍게도 30일 후에도
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    내성이 생기지 않았습니다.
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    이 시범 연구에서 우리는 먼저 대장균에
    2,500개의 물질을 실험했습니다.
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    이 훈련에는 시프로와 페니실린 등
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    이미 알려진 항생제와
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    항생제가 아닌 의약품도
    포함되어 있었습니다.
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    우리는 이 데이터를 사용해 모델이
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    항균력을 가진 물질의
    특성을 배우도록 했습니다.
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    우리는 이 모델을
    몇 천개의 물질들이 들어있는
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    신약재창출 라이브러리에 적용시켰습니다.
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    우리는 이 모델이 기존 항생제와는
    다르게 생겼지만
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    항균력을 가지고 있으리라고 예측되는
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    물질을 찾아내게 했습니다.
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    흥미롭게도 그 요건을 충족하는 물질은
    하나밖에 없었습니다.
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    바로 할로신이었습니다.
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    할로신은 기존의 그 어떤 항생제와도
    다르게 생겼기 때문에
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    항생제 전문가를 포함한 인간은
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    절대로 할로신을 찾아내지
    못했을 겁니다.
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    우리가 이 기술을
    SARS-CoV-2에 적용시킨다면
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    수많은 것들을 해낼 수 있을 것입니다.
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    그뿐만이 아닙니다.
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    우리는 합성생물학도 사용하고 있습니다.
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    유전자와 다른 세포질 조직을 변형시켜
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    코로나19를 이겨내는 등
    사람들을 위한 일을 하는 것입니다.
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    지금 우리는 빠른 진단 검사가 될 수 있는
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    마스크를 개발하는 중에 있습니다.
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    어떻게 그럴 수 있을까요?
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    우리는 최근 살아있는 세포에서
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    세포 조직을 꺼내 RNA센서와 함께
    종이에 건조동결시켜
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    에볼라나 지카 바이러스 등을 위한
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    저가 진단법을 만들 수 있다는 것을
    보여드렸습니다.
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    이 센서들은 예를 들면 피나 침 등
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    환자의 샘플로 재수화되면 활성화됩니다.
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    사실 이 기술은 종이 뿐만 아니라
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    천과 같은 다른 소재에도
    적용이 가능합니다.
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    코로나19 판데믹을 위해
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    우리는 바이러스를 발견할 수 있는
    RNA 센서를 만들어
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    필요한 세포 조직과 함께
    마스크 천 속에
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    동결건조시키고 있습니다.
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    숨만 쉬어도
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    그에 따라 나오는 수증기 때문에
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    센서가 활성화될 수 있습니다.
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    SARS-CoV-2 감염자라면
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    마스크가 형광 시그널을 보낼 것이고
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    이는 간단하고 저렴한 휴대 기계로
    확인할 수 있습니다.
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    따라서 한 두 시간 내에 환자를
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    안전하게 원격으로
    정확하게 진단할 수 있습니다.
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    우리는 또한 합성생물학을 이용해
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    코로나19의 백신 후보를
    만들고 있습니다.
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    우리는 백년 가까이
    결핵 백신으로 사용된
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    BCG 백신을 재창출하고 있습니다.
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    이 백신은 약독주인데
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    SARS-CoV-2 항원을
    만들어내도록 하고 있습니다.
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    그렇게 되면 면역 체계가
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    항체를 만들어낼 것입니다.
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    중요한 점은 BCG가
    확장, 축소가 가능하며
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    지금까지 알려진 가장 안전한 백신들 중
    하나라는 점입니다.
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    우리는 합성생물학과 인공지능을 이용해
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    신종코로나바이러스를
    이겨낼 수 있습니다.
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    아직은 초기 단계지만
    가능성은 확실합니다.
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    인간의 지혜와 수퍼버그
    유전자 사이의 전쟁에서
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    과학과 기술은 우리에게
    중요한 이점을 안겨줄 것입니다.
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    우리는 이겨낼 것입니다.
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    감사합니다.
Title:
인공지능을 통해 새로운 항생물질을 발견하는 법
Speaker:
짐 콜린스(Jim Collins)
Description:

코로나 바이러스 판데믹이 시작하기 전 생물공학가 짐 콜린스는 팀원들과 함께 인공지능에 합성생물학을 더해 앞으로 다가올 또다른 위기인 항성제 내성을 가진 슈퍼버그에 대비하기 시작했습니다. 콜린스 씨는 자신이 속한 팀이 어떻게 코로나19를 이겨낼 수 있는 여러 도구와 항생물질을 개발해냈는지에 대해 설명하고 다음 7년간 7개의 새로운 항생물질을 발견하겠다는 포부에 대해 말합니다. (이 야심찬 계획은 세계의 변화를 격려하고 지원하는 TED의 The Audacious Project에 속해 있습니다.)
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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
07:15

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