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[IT뉴스]인공지능으로 ‘자연에 없는’ 바이러스 만들었다…괜찮을까?

온카뱅크관리자

2026-08-07 15:47:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 미 과학자들, 유전정보 생성해 배양…증식 성공 확인 
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 <img alt="박테리아세포에 달라붙은 박테리오파지 바이러스의 전자현미경 사진. 위키미디어 코먼스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/hani/20260807154653920illy.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="Q4iFdAcnmq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/hani/20260807154653920illy.jpg" width="658">
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 박테리아세포에 달라붙은 박테리오파지 바이러스의 전자현미경 사진. 위키미디어 코먼스
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 과학자들이 인공지능(AI)이 설계한 유전정보를 이용해 자연에 존재하지 않는 바이러스를 만들어냈다. 만성질환 치료 등 “생명공학의 새로운 도구”라는 긍정적인 평가와 “위험한 병원균을 만들어낼 수 있다”는 우려가 엇갈린다.
 지난 6일(현지시각) 브라이헌 하이 미국 스탠퍼드대 교수(화학공학)와 아크연구소 등이 주도하는 연구진은 유전체의 염기서열을 언어처럼 읽어내는 인공지능 모델(‘유전체 언어모델’)을 활용해 대장균을 감염시키는 효과를 내는 인공 바이러스 16종을 만들어냈다는 연구 결과를 국제학술지 ‘사이언스’에 논문으로 발표했다. 이 연구 결과는 지난해 사전출판논문 공유집 ‘바이오아카이브’에 발표돼 알려졌는데, 이번에 정식 논문으로 출간된 것이다.
 연구진이 사용한 유전체 언어모델은 이보1(Evo1)과 이보2(Evo2)다. 스탠퍼드대, 아크연구소, 엔비디아 등이 공동 개발한 이 인공지능은 DNA, RNA, 단백질 염기서열을 인간의 언어처럼 읽어내어 학습하고, 이를 바탕으로 실제 작동 가능한 새로운 유전체를 설계하거나 합성할 수 있다. 이보는 수백만 종의 동물·식물·미생물·바이러스에서 추출한 유전정보를 받아, 9조개에 달하는 유전자 데이터를 스스로 학습했다.
 연구진은 대장균을 감염시키는 박테리오파지(박테리아를 숙주로 삼는 바이러스)인 ‘파이엑스174’(ΦX174)란 이름의 바이러스를 설계 대상으로 삼고, 파이엑스의 유전자 11개와 그와 가까운 1만5천여개의 유전자 데이터를 사용해 이보를 학습시켰다. 이를 바탕으로 이보는 수천 개의 염기서열 데이터를 생성했는데, 연구진은 이중 가능성이 높아 보이는 300여개를 골라내 화학적으로 합성했다. 이들을 숙주 박테리아에 삽입해 증식하는지까지 검증한 결과, 최종 16개가 대장균을 감염시키며 생존한 것으로 나타났다. 이들 중 일부는 자연적으로 존재하는 파이엑스174보다 더 빠르게 증식하기도 했다. 인공지능을 활용해, 의도한 특성을 지닌 완전한 바이러스를 만들어낸 것이다.
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 연구진은 유전자를 “신속하게 설계”하고 특정 세균에 맞게 내성을 극복하도록 조정하는 능력이 “‘파지 치료법’(박테리오파지를 이용해 몸속의 나쁜 세균을 죽이는 방법)을 혁신하고 생명공학의 도구를 확장할 수 있다”고 밝혔다.
 그러나 이번 연구 성과에 대해서는 기대만큼 우려 또한 깊다. 사이언스는 이번 논문에 대한 미국 존스홉킨스대 보건안보센터의 톰 잉글스비, 모리츠 한케 박사의 평론을 함께 실었다. 이들은 연구진이 만든 기술이 “생명과학 분야에 유망하지만, 동시에 시급한 생물안전·생물보안 문제를 제기한다”며, “이제 생성형 인공지능으로 바이러스 유전체를 합성할 수 있는 능력을 갖게 됐지만, 이를 안전하게 관리할 수 있는 체계는 아직 마련되지 않았다”고 우려했다. 질병을 치료하는 목적으로 바이러스를 인공적으로 합성할 수 있다면, 사람을 해치는 목적으로도 그렇게 하는 것이 가능하단 얘기다. 한케 박사는 “유전체 언어모델에게 ‘전염성이 더 강하거나 치사율이 더 높은 인플루엔자 유전체를 만들어 줘’라고 말할 수도 있는 것”이라고 미국 ‘뉴욕타임스’에 말했다.
 물론 연구진은 이보를 훈련시킬 때 인간에게 위해가 될 만한 정보들을 아예 제공하지 않았다고 한다. 인간뿐 아니라 다른 동물, 식물, 균류를 감염시킬 우려가 있는 바이러스는 모두 제외하는 ‘예방’ 조처를 한 것이다. 다만 ‘무엇이 위험한가’에 대해서는 확정적인 답이 존재하지 않는다는 것이 문제다. 천연두같이 자연적으로 존재하는 바이러스의 위험성은 쉽게 판단할 수 있지만, 아예 존재한 적 없는 바이러스의 위험성은 누구도 알 수 없단 것이다. 미국 국립보건원(NIH)는 최근 위험도가 높은 생명과학 연구를 금지하는 새로운 정책을 발표했는데, 생성형 인공지능 등 컴퓨터를 활용하는 연구는 금지 대상에서 제외되어 있다고 한케 박사는 뉴욕타임스에 지적했다.
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 <img alt="인공지능 기반 박테리오파지 유전체 설계를 위한 프레임워크. 논문 갈무리" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/hani/20260807154656501pply.jpg" data-org-width="970" dmcf-mid="ygMY8inQO7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/hani/20260807154656501pply.jpg" width="658">
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 인공지능 기반 박테리오파지 유전체 설계를 위한 프레임워크. 논문 갈무리
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 반면 영국 임페리얼 칼리지 런던의 톰 엘리스 교수(합성유전체 공학)는 영국 ‘가디언’에 “인공지능이 바이러스나 박테리아의 유전체를 설계하고 생성하는 데에 따르는 위협은 과장된 측면이 있다”고 말했다. 이전에 없었던 유전체를 만들어내는 것보다, “기존 병원균에서 기능을 향상시키는 방식으로 유전체 변형을 가하는 것이 훨씬 쉽고 실제 위협이 될 가능성이 훨씬 더 크다”는 것이다.
 같은 대학의 필리파 렌초스 교수(과학 및 국제안보)는 인공지능의 유전정보를 만들어내는 시점보다 유전체를 실제로 제조하는 시점에 대한 개입이 더 중요하다고 지적했다. 그는 “인공지능 모델에만 초점을 맞출 것이 아니라, 모델의 개발·접근, 연구 심사, 합성에 대한 검증, 실험실 생물안전·생물보안 등 다층적인 접근 방식으로 더 큰 관리 체계를 만들 필요가 있다”고 가디언에 말했다.
 최원형 기자 circle@hani.co.kr
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