오늘 논문은 독(venom)을 가지고 향균 후보 물질을 찾아보는 내용의 연구를 가져와봤습니다. 제목은 Computational exploration of global venoms for antimicrobial discovery with Venomics artificial intelligence으로 독 단백질을 AI를 활용해서 분석해서 항균력이 있어보이는 후보를 추렸고, 이런 저런을 실험해봤다고 합니다.
실험 결과 박테리아 억세 효과가 보였고, 실험용 쥐들로 부터 눈에 띄는 부작용들도 없었다고 합니다. 곧 이런 AI를 활용하여 항생제 내성을 가지고 있는 슈퍼박테리아에 맞설 수 있는 무기를 찾을 수 있지 않을까 합니다. :)
DOI: 10.1038/s41467-025-60051-6
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이 연구는 인공지능을 활용하여 전 세계의 독을 탐색하여 항균 후보 물질을 발견하고자 하였습니다. 이를 통해 항생제 내성 문제를 해결할 수 있는 새로운 치료제의 가능성을 제시하였습니다.
1. **연구 배경**
- 항생제 내성균의 증가로 인해 새로운 치료제의 필요성이 대두되고 있습니다.
- 전통적인 항생제 발견이 정체된 상황에서, 독은 항균 잠재력을 가진 미개척 자원입니다.
2. **연구 방법**
- 딥러닝을 이용하여 16,123개의 독 단백질을 분석하여 406,262개의 독 암호화 펩타이드를 생성하였습니다.
- 이 중 386개의 후보 물질을 선정하여 구조적 및 기능적으로 기존 항균 펩타이드와 차별화되는 특성을 보였습니다.
3. **결과 및 의의**
- 실험 검증을 위해 선택된 58개의 펩타이드 중 53개가 강력한 항균 활성을 나타냈습니다.
- 이 연구는 독 펩타이드가 항균제로서의 가능성을 지니고 있으며, 인공지능과 대규모 계산 분석을 통한 항균제 발견의 가속화가 가능함을 보여줍니다.
다음은 사용자가 업로드한 논문 \*\*“Computational exploration of global venoms for antimicrobial discovery with Venomics artificial intelligence”\*\*에 대한 요약입니다. 블로그 게시를 염두에 두고, 생명과학을 전공하지 않은 일반 독자도 이해할 수 있도록 쉽게 풀어썼습니다.
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## 독이 약이 된다? 인공지능으로 밝혀낸 ‘독성 단백질’의 항균 효과
### 1. 연구 배경: 항생제는 점점 무력해지고 있다
매년 약 **500만 명**이 항생제가 듣지 않는 균에 의해 목숨을 잃습니다. 특히 **그람음성균**은 약에 잘 적응하며 내성을 키워 ‘슈퍼박테리아’로 알려져 있습니다. 문제는 새로운 항생제를 개발하는 속도가 그보다 훨씬 느리다는 점입니다. 비용도 많이 들고, 시간이 오래 걸립니다.
### 2. 연구 목적: 독(venom)에서 새로운 항균 물질을 찾다
뱀, 거미, 전갈, 바다달팽이 등의 독에는 수많은 생리활성물질이 들어 있습니다. 이 중 일부는 박테리아를 죽이는 성질도 있지만, 그동안 **독 안에 있는 항균 물질을 체계적으로 찾아낸 연구는 거의 없었습니다**. 연구진은 이 '보물창고'를 제대로 탐색하기 위해 인공지능을 이용했습니다.
### 3. 연구 방법: 전 세계 독성 단백질 데이터 + 인공지능 모델 APEX
* 연구진은 뱀, 거미, 바다달팽이 등에서 **16,000여 개의 독성 단백질을 수집**하고, 이를 분석해 \*\*4천만 개 이상의 짧은 펩타이드(단백질 조각)\*\*를 생성했습니다.
* 이후 **AI 모델 APEX**를 이용해 이들 중 항균 가능성이 높은 후보를 예측했고, 최종적으로 58개를 실제로 합성해 실험했습니다.
### 4. 연구 결과: 대부분이 실제로 항균 효과 있음
* 실험 결과, **58개 중 53개(91%)가 세균 억제 효과**를 보였습니다.
* 특히 거미에서 유래한 펩타이드는 모두 효과가 있었고, 일부는 기존 항생제 수준의 강력한 활성을 보였습니다.
* 실험용 생쥐에게 치명적인 균(Acinetobacter baumannii)을 감염시킨 뒤, 이 펩타이드를 바르자 **감염이 크게 억제**되었고, 독성도 거의 없었습니다.
### 5. 작동 원리: 세균 막을 파괴하는 방식
연구된 펩타이드들은 세균의 **세포막을 파괴하거나 탈분극**시켜서 세균을 죽입니다. 이는 기존 항생제와는 다른 방식이라, **기존 내성균에도 효과가 있을 가능성이 큽니다**.
### 6. 안전성: 사람 세포에도 거의 무해
* 일부 펩타이드는 고농도에서 사람 세포에 독성이 있었지만, **많은 수가 사람 세포나 혈액세포에 거의 영향을 주지 않았습니다.**
* 따라서 **추후 약물로 개발될 가능성이 있습니다.**
### 7. 이 연구가 중요한 이유
* **항생제 내성 문제는 전 세계적인 위기**입니다. 새로운 치료 전략이 시급한데, 이 연구는 그 해결책 중 하나로 **‘자연의 독’과 ‘인공지능’을 결합**한 방법을 제시했습니다.
* 이 연구는 **수천만 개의 생물학적 정보를 AI로 효율적으로 걸러내고, 실제 실험으로 검증하는** 모범적인 사례로, 향후 약물 개발에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
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💡 **한줄 요약**
“자연이 만든 독은 치명적이지만, 인공지능이 분석하면 인류를 살리는 항생제로 바뀔 수 있다.”
NotebookLM
다음은 업로드하신 논문 "독성 인공지능(Venomics artificial intelligence)을 활용한 항균 물질 발굴을 위한 전 세계 독소의 전산 탐색"의 내용을 생명과학 비전공 일반 성인 독자들을 대상으로 블로그에 올릴 수 있는 수준으로 요약한 것입니다.
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### **생명을 위협하는 슈퍼박테리아, 동물의 독에서 새로운 해답을 찾다!**
우리가 흔히 '독'이라고 하면 치명적이고 위험한 물질을 떠올립니다. 하지만 최신 과학 연구는 이 독 안에 숨겨진 놀라운 생명 공학적 잠재력을 밝혀내고 있습니다. 특히, 전 세계적으로 심각한 문제로 떠오른 **항생제 내성 슈퍼박테리아**에 맞설 새로운 무기를 찾기 위해 과학자들이 독에 주목하고 있습니다.
**1. 이 연구가 시작된 배경: 왜 새로운 항생제가 필요한가요?**
매년 약 500만 명의 사람들이 항생제 내성 감염으로 사망하고 있습니다. 특히 세계보건기구(WHO)가 우선순위 병원균으로 지정한 **그램 음성 박테리아**는 빠른 속도로 항생제에 내성을 가지며 치료를 어렵게 만듭니다. 지난 수십 년간 새로운 항생제 개발은 막대한 비용과 긴 시간 때문에 정체되어 왔습니다.
이런 상황에서 과학자들은 자연에서 해답을 찾고 있습니다. 수백만 년 동안 진화해 온 동물들의 독은 다양한 생체 활성 분자를 포함하고 있으며, 그중에는 강력한 항균 활성을 가진 펩타이드(작은 단백질)도 많습니다. 독 유래 펩타이드는 기존 항생제와 달리 **박테리아 세포막을 직접 파괴**하는 방식으로 작용하기 때문에, 박테리아가 내성을 개발하기 어렵다는 장점이 있습니다. 또한, 이 펩타이드들은 **넓은 범위의 박테리아에 효과**를 보이며, 약물의 안정성과 효과를 개선하기 위한 조작이 용이하여 차세대 항생제로 매우 유망합니다.
하지만 문제는 독의 복잡한 성분 구성과 수많은 펩타이드 중에서 항균 활성을 가진 물질을 일일이 찾아내는 것이 거의 불가능하다는 점입니다.
**2. 이 연구의 목표: 독 속 숨겨진 항균 물질을 찾아내다**
이 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 최신 **인공지능(AI) 기술, 특히 딥러닝**을 활용했습니다. 목표는 다음과 같습니다:
* 전 세계 동물의 독성 데이터를 광범위하게 분석하여 새로운 항균 물질 후보를 찾아내는 것.
* 독이 이전에 알려지지 않은 항균 물질의 풍부한 원천임을 증명하는 것.
* 대규모 컴퓨터 분석과 실험적 검증을 결합하는 것이 시급한 항생제 발굴을 가속화할 수 있음을 보여주는 것.
**3. 어떻게 연구했나요? (연구 방법)**
연구팀은 방대한 양의 독 정보를 체계적으로 탐색했습니다.
* **데이터 수집:** 콘 달팽이, 거미, 뱀, 전갈 등 다양한 동물의 독에 대한 펩타이드 정보를 **4개의 주요 데이터베이스**에서 수집했습니다. 총 **16,123개의 독 단백질**을 확보했습니다.
* **독 펩타이드 생성:** 이 단백질들에서 8~50개의 아미노산으로 구성된 작은 조각들, 즉 **'독 암호화 펩타이드(Venom-Encrypted Peptides, VEPs)' 4천만 개 이상**을 컴퓨터로 생성했습니다.
* **AI를 활용한 선별:** **APEX라는 딥러닝 모델**을 사용하여 이 4천만 개가 넘는 VEPs의 항균 활성을 예측했습니다. APEX는 각 펩타이드가 다양한 박테리아 균주에 대해 얼마나 효과적인지(최소 억제 농도, MIC)를 예측할 수 있습니다.
* **최종 후보 선정:** 예측된 항균 활성이 뛰어나고, 기존에 알려진 항균 펩타이드와는 다른 **386개의 독특한 VEP 후보 물질**을 선별했습니다.
* **실험적 검증:** 선별된 VEPs 중 58개를 실제로 합성하여 다양한 실험을 진행했습니다.
* **항균 활성 테스트:** 슈퍼박테리아를 포함한 11가지 임상 관련 박테리아 균주에 대한 항균 효과를 확인했습니다.
* **작용 메커니즘 분석:** 펩타이드가 박테리아 세포막을 어떻게 손상시키는지 확인했습니다.
* **세포 독성 평가:** 사람 세포에 독성을 나타내는지 평가하여 안전성을 확인했습니다.
* **동물 모델 테스트:** 가장 유망한 VEPs 3가지(UniProtKB-7, ConoServer-14, Arachnoserver-5)를 이용해 **항생제 내성 *아시네토박터 바우마니(Acinetobacter baumannii)* 균에 감염된 쥐 피부 감염 모델**에서 실제 감염을 치료하는 효과를 검증했습니다.
**4. 연구 결과: 독에서 강력한 항균 펩타이드를 발견하다!**
이 연구는 다음과 같은 놀라운 결과들을 도출했습니다.
* **새로운 항균 펩타이드 발굴:** 기존 항균 펩타이드와 **구조적, 기능적으로 구별되는 386개의 새로운 VEP 후보**를 발견했습니다. 이 펩타이드들은 박테리아 막 파괴에 유리한 **높은 순전하와 높은 소수성**을 가지고 있었습니다.
* **다양한 펩타이드 특성:** VEPs는 기존 항균 펩타이드와 비교했을 때 아미노산 구성 및 물리화학적 특성에서 독특한 차이를 보였으며, 특히 새로운 펩타이드 공간을 차지하고 있음을 확인했습니다.
* **뛰어난 항균 효과:** 실험적으로 검증된 58개의 펩타이드 중 **91.4%에 해당하는 53개가 강력한 항균 활성**을 보였습니다. 특히 거미 독 유래 펩타이드(Arachnoserver-derived peptides)는 모두 활성이 있었습니다.
* **세포막 파괴 메커니즘 확인:** VEPs는 주로 박테리아 **세포질 막을 탈분극시켜 손상시키는 방식**으로 항균 작용을 했습니다. 이는 기존 항균 펩타이드와 유사한 메커니즘으로, 박테리아가 내성을 갖기 어렵게 만듭니다.
* **안전성 및 생체 내 효과:** 쥐 피부 감염 모델에서 선별된 VEPs는 **독성 반응 없이 박테리아 감염을 크게 줄이는 효과**를 보였습니다. 치료받은 쥐의 체중 변화도 없어 전반적인 안전성이 확인되었습니다. 이 효과는 기존 항생제인 폴리믹신 B(polymyxin B) 및 레보플록사신(levofloxacin)과 비슷하거나 더 우수했습니다. 일부 VEPs는 세포 독성을 보였지만, 주요 후보 물질들은 사람 세포나 적혈구에 독성을 나타내지 않았습니다.
**5. 연구의 의의와 시사점: 미래 항생제 개발의 새로운 지평**
이 연구는 대규모 머신러닝을 이용한 독 단백질 탐색과 집중적인 실험 검증이 **미개척 항생제 원천을 발굴하는 데 얼마나 강력한지**를 보여줍니다. 이는 디지털 데이터와 AI 기술을 결합하여 항생제 발견을 가속화하는 새로운 패러다임을 제시합니다.
이번에 발굴된 VEPs는 독특한 서열과 물리화학적 특성을 가지면서도 기존 항균 펩타이드의 핵심적인 막 활성 메커니즘을 유지하고 있습니다. 이는 새로운 계열의 항생제 개발 가능성을 열었습니다.
물론, 앞으로 더 많은 연구가 필요합니다. 발견된 펩타이드의 안정성, 체내 흡수율, 그리고 특정 표적에 대한 선택성을 높이기 위한 화학적 변형 연구가 진행될 예정입니다. 또한, 일부 펩타이드는 이온 채널 조절 가능성이 예측되었으므로, 시스템 투여 시 발생할 수 있는 부작용을 면밀히 평가하기 위한 추가 실험도 필요합니다. AI 모델의 예측 정확도를 높이고 해석 가능성을 향상시키기 위한 추가적인 컴퓨터 모델 개선 작업도 병행될 것입니다.
**이 연구가 중요한 이유:**
이 연구는 매년 수백만 명의 생명을 위협하는 **항생제 내성 문제를 해결할 혁신적인 방법을 제시**한다는 점에서 매우 중요합니다. 독이라는 광대하고 아직 탐구되지 않은 자연의 보고를 AI 기술로 탐색함으로써, **기존의 느리고 비용이 많이 드는 항생제 개발 과정을 획기적으로 가속화**할 수 있음을 입증했습니다. 이는 인류의 건강과 미래를 위해 시급히 필요한 **차세대 항생제 개발의 새로운 지평**을 열었으며, 동물 독이 생명 의학 분야에서 얼마나 중요한 자원이 될 수 있는지를 다시 한번 강조합니다.
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동물 독에서 새로운 항생제를 찾아내는 연구: 쉽게 알아보는 요약
연구 배경
항생제 내성을 가진 세균, 특히 그람음성균(세균의 한 종류로, 항생제에 잘 저항하는 특징이 있음)이 빠르게 증가하면서 전 세계적으로 매년 약 500만 명이 세균 감염으로 사망하고 있습니다. 하지만 새로운 항생제를 개발하는 일은 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸려 지난 40년 동안 거의 진전이 없었습니다. 이에 따라 과학자들은 새로운 항생제를 찾기 위해 독특한 접근법을 모색하고 있습니다. 이번 연구는 동물의 독(예: 뱀, 거미, 전갈 등의 독)에 포함된 물질에서 항생제로 사용할 가능성이 있는 새로운 물질을 찾아내는 데 초점을 맞췄습니다. 동물 독은 다양한 생물학적 활성을 가진 물질로 가득 차 있어, 새로운 항생제의 보물창고로 주목받고 있습니다.
연구 목적
이 연구의 목표는 전 세계 동물 독 데이터베이스를 분석해 항생제로 사용할 수 있는 새로운 펩타이드(단백질의 작은 조각)를 찾아내는 것입니다. 연구팀은 인공지능(AI), 특히 딥러닝 기술을 활용해 독에서 유래한 펩타이드가 세균을 죽이는 능력이 있는지 예측하고, 이를 실험으로 검증했습니다. 특히, 기존 항생제와 다른 새로운 구조와 기능을 가진 펩타이드를 발굴해 항생제 내성 문제를 해결할 수 있는 새로운 치료법을 제안하는 것이 목표였습니다.
연구 방법
연구팀은 10,122개의 독 단백질과 그로부터 유래한 4,062만 개 이상의 펩타이드를 분석했습니다. 이 방대한 데이터를 처리하기 위해 딥러닝 기술을 사용해 항생제로 작용할 가능성이 높은 386개의 펩타이드 후보를 선별했습니다. 이 펩타이드들은 높은 전하(세균 막을 뚫기 쉬운 성질)와 소수성(물에 잘 녹지 않는 성질)을 가져 세균의 막을 파괴할 가능성이 높았습니다.
이후, 선별된 펩타이드 중 53개를 실험실에서 테스트해 항생 효과를 확인했습니다. 이들은 세균의 막을 파괴하거나 세균 내부의 전하 균형을 무너뜨리는 방식으로 작용하는지 확인했습니다. 또한, 16개의 펩타이드를 쥐를 이용한 감염 실험(아시네토박터 바우마니라는 세균 사용)에 적용해 효과와 독성을 평가했습니다. 모든 실험은 동물 윤리 지침을 준수하며 진행되었습니다.
연구 결과
분석 결과, 386개의 펩타이드 후보는 기존 항생제와는 다른 독특한 구조와 기능을 가졌습니다. 이들 중 53개는 실험실에서 강력한 항생 효과를 보였으며, 주로 세균의 막을 파괴하거나 세균 내부의 전하를 교란해 세균을 죽이는 방식으로 작용했습니다. 쥐 실험에서는 16개 펩타이드 중 14개가 아시네토박터 바우마니 감염을 효과적으로 줄였으며, 독성은 관찰되지 않았습니다. 이는 이 펩타이드들이 안전하면서도 효과적인 항생제 후보일 가능성을 보여줍니다.
구체적으로, 이 펩타이드들은 유연한 구조를 가지며, 세균 막과 비슷한 환경에서는 나선형 구조로 바뀌어 세균 막을 더 쉽게 파괴할 수 있었습니다. 또한, 이 펩타이드들은 인간 세포(HEK293T 세포)에 대한 독성이 낮아 부작용 가능성이 적다는 점도 확인되었습니다.
고찰
이번 연구는 동물 독이 새로운 항생제를 찾는 데 매우 유망한 자원임을 보여줍니다. 하지만 몇 가지 한계도 있습니다. 예를 들어, 이번 연구는 특정 세균(주로 아시네토박터 바우마니)에 초점을 맞췄기 때문에 더 다양한 세균에 대한 테스트가 필요합니다. 또한, AI 모델을 개선하기 위해 더 많은 데이터를 학습시키고, 펩타이드의 작용 메커니즘을 더 정밀하게 분석할 필요가 있습니다. 연구팀은 향후 더 정교한 AI 기술(예: 셀프 어텐션 메커니즘)과 다양한 데이터를 활용해 예측 정확도를 높이고, 펩타이드의 설계를 최적화할 계획입니다.
의의와 시사점
이 연구는 동물 독이라는 새로운 자원을 활용해 항생제 내성 문제를 해결할 가능성을 열었습니다. AI를 활용해 방대한 데이터를 빠르게 분석하고, 실험으로 검증함으로써 전통적인 항생제 개발의 한계를 극복할 수 있는 방법을 제시했습니다. 이는 특히 그람음성균과 같은 강력한 내성균에 맞서 싸울 수 있는 새로운 무기를 제공할 수 있습니다. 또한, 동물 독에서 유래한 펩타이드가 기존 항생제와 다른 방식으로 작용하기 때문에, 내성균이 쉽게 저항하지 못할 가능성이 높습니다.
왜 이 연구가 중요한가?
항생제 내성은 현대 의학의 가장 큰 도전 중 하나로, 새로운 항생제 개발이 시급합니다. 이 연구는 동물 독이라는 자연의 자원을 활용해 새로운 항생제를 빠르게 발굴할 수 있는 방법을 제시했습니다. 이는 감염병으로 인한 사망률을 줄이고, 기존 항생제가 듣지 않는 환자들에게 새로운 치료 옵션을 제공할 수 있습니다. AI와 생명과학의 융합은 미래 의약품 개발에 혁신을 가져올 가능성을 보여주며, 이 연구는 그 첫걸음이 될 수 있습니다. 궁극적으로, 이 연구는 생명을 구하고 공중보건을 개선하는 데 기여할 잠재력을 가지고 있습니다.
perplexity.ai
### 동물 독에서 새 항생제를 찾다: 인공지능이 발견한 희망
#### 연구 배경
항생제에 내성을 가진 박테리아(슈퍼박테리아)의 출현으로 기존 항생제만으로 감염병을 치료하는 데 큰 한계가 생겼습니다. 실제로 항생제가 듣지 않는 감염은 매년 약 500만 명의 사망과 연관될 정도로 심각한 문제가 되고 있습니다. 하지만 새로운 항생제 개발은 비용과 시간이 엄청나게 들고, 효율도 낮아 지난 수십 년간 획기적 신약이 거의 나오지 않았습니다.
이런 상황에서 연구진은 뱀, 거미, 전갈, 해양 연체동물 등 다양한 동물 독에 들어있는 물질들이 강력한 항균작용을 할 수 있다는 데 주목했습니다. 이미 동물 독에서 발견된 물질이 진통제와 혈압약으로 쓰인 사례가 있으므로, ‘동물 독 속에 숨겨진 항생제 찾기’는 매우 유망한 전략입니다.
#### 연구 목적
이 연구의 목적은 인공지능(머신러닝)을 활용해 수많은 동물 독 단백질을 분석하고, 기존 항생제와는 전혀 다른 새로운 항균 펩타이드를 효율적으로 발굴하는 것이었습니다.
#### 연구 방법
연구팀은 전 세계의 독 관련 데이터베이스 4곳에서 무려 1만6천여 종의 독 단백질을 수집했습니다. 이 단백질들을 8~50개의 아미노산 조각(‘펩타이드’)으로 쪼갠 뒤, 그 수가 총 4천만 개가 넘었습니다.
그리고 자체적으로 개발한 인공지능(AI) 프로그램 ‘APEX’를 이용해, 각각의 펩타이드가 박테리아에 대해 얼마나 효과적으로 작용할지 예측했습니다. 이후 기존에 알려진 항균 펩타이드와 지나치게 비슷하지 않으면서도, 예측 항균력이 뛰어난 386개의 후보를 추렸습니다.
여기서 가장 효과가 좋을 것으로 예상되는 58개 생합성 펩타이드를 실제로 합성해 실험적으로 그 효능을 검증했습니다.
#### 주요 결과
- **압도적인 항균성**: 실험에 사용된 58개 중 53개(91%)가 실제로 박테리아에 강한 억제 효과(MIC)를 보였습니다. 특히 독특한 성질을 지닌 펩타이드가 기존 항균제와는 전혀 다른 구조와 작용기전을 가진 것이었습니다.
- **박테리아 막을 직접 공격**: 이 펩타이드들은 박테리아의 세포막을 직접 교란(탈분극)하여 사멸시키는 방식이 많았습니다. 이렇게 표적이 막 구조 그 자체이기 때문에, 박테리아가 저항력을 갖추기 어려운 강점이 있습니다.
- **검증된 생체 내 효과**: 실험용 쥐의 피부 감염 모델(특정 박테리아 감염)에 이 펩타이드를 바르자, 감염된 부위의 세균 수가 크게 줄었으며, 눈에 띄는 부작용(독성)도 없었습니다.
- **안전성 고려**: 일부 펩타이드가 인간 세포에 비교적 독성이 있었으나, 최종적으로 선별된 펩타이드는 인체 세포와 적혈구에는 거의 무해했습니다.
#### 고찰 및 시사점
- **다양성의 보물창고, 동물 독**: 지금까지 항생제 개발은 한정된 후보물질에서 출발했으나, 본 연구는 생물 다양성의 보고인 동물 독에서 미개척된 후보물질을 효과적으로 파헤칠 수 있음을 보여줍니다.
- **AI 활용이 바꾼 판**: 총 4천만 개라는 엄청난 수의 펩타이드 후보를 일일이 실험하는 것은 불가능하지만, 인공지능을 활용하면 후보를 효율적으로 추리고 실험효율을 극대화할 수 있습니다.
- **새로운 항생제의 원천**: 기존 항생제와 완전히 다른, 즉 기존 내성으로부터 자유로운 신규 약물 후보를 현실적으로 찾을 수 있다는 희망을 제시합니다.
- **기술·실험 융합**: AI 예측과 실제 실험검증을 융합한 전략은 신약 개발 전반에 혁신을 불러올 수 있습니다.
#### 왜 이 연구가 중요한가?
슈퍼박테리아로 인한 사망이 지속적으로 늘고 있지만, 새 항생제는 잘 나오지 않고 있습니다. 이 연구는 동물 독이라는 자연의 거대한 저장고에서, 인공지능과 실험기법을 결합해 인간이 상상하지 못했던 차별화된 항균 후보를 실제로 발견하고 검증했다는 점에서 깊은 의미가 있습니다. 앞으로 항생제 개발 난항, 내성 문제에 지친 인류에게 새로운 돌파구와 희망을 제공할 대표적인 사례가 될 수 있습니다[1].
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| 출처: @ye._.vely618 |
