인공지능(AI)은 항생제 발견 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. 최근 몇 년간 현대 항생제의 발견은 침체되어, 항균제 내성 증가에 대한 우려가 커지고 있습니다. 세계 보건 기구는 이 위기를 전 세계적인 공중보건 위협 중 하나로 선정했습니다. 그렇다면 적절한 항생제 치료 후에도 종종 감염이 재발하는 이유는 무엇일까요?
하나의 가능한 설명은 박테리아가 대사적으로 무기능 상태로 전환되어 전통적인 항생제의 감지를 회피함으로써 나타납니다. 이 비활성 박테리아들은 나중에 재활성화되어 재발성 감염을 일으킬 수 있습니다. 이 비활성 상태를 식별하고 대응하는 것이 항생제 내성 위기와의 싸움에서 중요합니다.
MIT-Takeda 펠로우인 Jackie Valeri는 Collins Lab 출신으로 이 문제를 밝혀냈습니다. Valeri는 최근 발표한 Cell Chemical Biology 논문에서 인공지능을 활용하여 비활성 상태의 박테리아를 효과적으로 살균할 수 있는 화합물을 선별하는 것을 제안했습니다. 인공지능의 힘을 활용함으로써, 연구진들은 이러한 저항성 있는 비활성 박테리아를 대상으로 할 수 있는 잠재적인 항생제를 발굴하려 합니다.
비활성 상태의 박테리아의 내구성은 새로운 현상이 아닙니다. 과거 1억 년 된 고대 박테리아 균주들이 태평양 해양 해저에서 여전히 에너지 절약 상태로 살아 있다는 사실이 발견되었습니다. 박테리아의 비활성 상태에 대한 메커니즘을 이해하는 것은 효과적인 항생제 개발에 중요합니다.
의료 공학 및 과학 분야의 중요 인물인 제임스 J. 콜린스가 이끄는 MIT의 Jameel Clinic for Machine Learning in Health는 인공지능을 활용하여 항생제 발견에 큰 발전을 이루고 있습니다. 그들의 연구목표는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 새로운 종류의 항균 화합물을 식별함으로써 기존의 항생제 전쟁 무기고를 확장하는 것입니다.
The Lancet에 발표된 연구에 따르면, 2019년에는 사용 가능한 약물에 내성이 있는 감염으로 인해 수백만 명의 예방 가능한 사망이 발생했습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ):
Q: 박테리아가 전통적인 항생제에 내성을 갖는 이유는 무엇인가요?
A: 박테리아는 반복적인 노출을 통해 항생제에 내성을 획득할 수 있습니다. 항생제의 남용과 오용이 내성 항생제 균주의 진화를 이끌어가는 선택적 압력을 가합니다.
Q: 박테리아의 비활성 상태란 무엇인가요?
A: 박테리아의 비활성 상태는 박테리아가 대사적으로 비활동 상태로 진입하여, 활성 대사 과정을 타겟하는 항생제에 취약성을 줄이는 상태를 말합니다. 이 비활성성은 박테리아가 불리한 조건에서 생존하고 나중에 활성화되어 재발하는 것을 가능케 합니다.
Q: 항생제 발견에 인공지능이 어떻게 활용되고 있나요?
A: 인공지는은 잠재적인 항생제를 신속하게 선별함으로써 항생제 발견 분야를 혁신하고 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하고 효과적인 화합물을 식별해 냄으로써 새로운 종류의 항생제를 발견할 가능성을 높일 수 있습니다.
Q: 그람 음성 박테리아를 대상으로 하는 것의 중요성은 무엇인가요?
A: 그람 음성 박테리아는 많은 전통적인 항생제에 내재적으로 내성을 갖고 있습니다. 그람 음성 박테리아를 효과적으로 대상으로 하는 약물을 발견하는 것은 이러한 박테리아에 의한 내성 항생제 감염으로 인한 어려움에 대처하는 중요한 단계입니다.
Q: 새로운 항생제 발견의 중요성은 무엇인가요?
A: 항균 제 내성의 증가는 전 세계적으로 공중 보건에 상당한 위협을 제공합니다. 새로운 항생제의 발견은 내성 항생제 감염과 신종 감염성 질병에 대처하기 위한 효과적인 치료 옵션을 보장하는 데 중요합니다.
출처: The Lancet – URL: www.thelancet.com
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