AI가 DNA 시퀀스를 설계해 생명공학의 새로운 시대를 열다

한때 바이오디자인은 정교한 분자생물학 연구실의 영역이었습니다. 이제 인공지능(AI)은 새로운 분야, 즉 계산 바이오디자인을 열어주었습니다.

과학자들은 수년간 전통적인 생물학을 실험할 필요 없이 이제 소프트웨어를 작성하듯이 생물체를 "프로그래밍"할 수 있으며, AI는 그러한 획기적인 발전을 가속화하는 도구입니다.

AI가 DNA 시퀀스를 설계한다: 시뮬레이션에서 창조까지

Tuoi Tre Online 에 따르면, DNA 해독은 한때 생물학에서 위대한 업적이었지만, 이제는 시작에 불과합니다. AI의 도움으로 이 과정은 유전 암호를 "읽는" 것에서 "쓰는" 것으로 전환되었습니다. 딥러닝 모델은 수백만 개의 유전자 서열을 학습하여 구조와 기능을 인식하고 세포 내에서 유전자가 어떻게 작용하는지 예측할 수 있습니다.

대표적인 예로 ProGen과 같은 도구가 있습니다. ProGen은 ChatGPT와 유사하게 작동하는 유전 언어 모델이지만, 텍스트를 생성하는 대신 새로운 단백질 서열을 생성합니다. 이러한 AI는 유전자를 "구성"할 뿐만 아니라, 유전자의 접힘, 생물학적 활성, 그리고 유용성을 평가합니다.

중요한 것은 AI가 과학자를 대체하는 것이 아니라 , 테스트 및 최적화 시간을 크게 단축하는 데 도움을 준다는 것입니다. DNA 시퀀스는 수십억 가지의 다양한 조합을 가질 수 있으며, 이를 수동으로 테스트하는 것은 거의 불가능합니다. AI는 가장 실현 가능한 조합을 훨씬 더 빠르고 정확하게 선택할 수 있도록 도와줍니다.

큰 기회, 큰 도전

AI 덕분에 생명공학 회사들은 플라스틱을 분해할 수 있는 박테리아, 가뭄에 더 강한 작물, 심지어 각 사람을 위한 개인화된 백신까지 개발하고 있습니다.

의학에서 AI는 종양 용해 효소, 매우 특이적인 항체 또는 조기 암 진단에 사용되는 생체 분자를 코딩합니다.

그러나 많은 전문가들은 이 기술이 악용될 가능성도 있다고 경고합니다. AI는 잘못된 손에 들어갈 경우 위험한 바이러스나 생물학적 작용제를 설계하는 데 사용될 수 있습니다. 따라서 개발 속도와 더불어 윤리적 통제, 교육 데이터 출처의 투명성, 그리고 생물안전 모니터링의 필요성이 절실히 요구됩니다.

또한, 이 기술은 여전히 데이터 의존적이기 때문에 AI의 힘은 정확하고 다양한 생물학적 데이터의 양에 따라 결정됩니다. 아직 연구가 충분히 이루어지지 않은 분야에서는 AI가 여전히 "잘못된 설계"를 만들어내거나 실제 생활과 생물학적으로 관련성이 없는 설계를 만들어낼 수 있습니다.

마지막으로 유전적 저작권 문제도 있습니다. AI가 전례 없는 DNA 시퀀스를 생성할 때, 그 소유권은 누구에게 있을까요? 연구자일까요, 회사일까요, 아니면 AI 모델일까요?