AI가 설계한 박테리오파지: 완전한 바이러스 유전체의 첫 실증

2026년 8월 6일 학술지 *사이언스*는 논문 「Generative design of bacteriophages with genome language models」(DOI 10.1126/science.aec2657)를 게재했다. 제1저자는 Samuel H. King이고, 연구를 이끈 것은 스탠퍼드 화학공학 조교수인 Brian Hie(Arc Institute)다. DNA 서열로 학습한 언어 모델 Evo 1과 Evo 2가 개별 유전자가 아니라 박테리오파지의 유전체 전체를 생성한 것은 이번이 처음이다.

두 모델은 Microviridae 과의 유전체 약 1만 5000개로 미세조정된 뒤, 자연 파지 ΦX174(유전체 5,386 nt)의 단편을 단서로 삼아 설계를 만들어냈다. Arc Institute의 공식 자료에 따르면 합성·시험된 유전체 설계는 285건이며, 보도자료와 언론 보도는 “약 300”이라고 적는다. *사이언스* 논문은 유료이며 세부 수치는 프리프린트에 관한 연구소 공식 자료와 스탠퍼드 보도자료를 인용한 기사에서 나온 것이다. 이 가운데 16건이 실제로 작동했고 서열로도 확인됐다. 자연 참조 유전체 대비 변이는 67개에서 392개였고, 그중 13건은 알려진 어떤 자연 서열에도 없는 변이를 지니고 있다(Arc Institute). 이 16종 파지를 섞은 “칵테일”은 ΦX174에 내성을 갖게 된 *대장균* 균주의 저항을 뚫었다. 돌파된 균주는 2개(*사이언스* 논문) 또는 3개(Arc Institute 자료)이며, 1~5회 계대 만에 이루어졌다.

설계된 박테리오파지가 공격하는 것은 세균이지 사람이나 동물, 식물이 아니다. 저자들에 따르면 Evo의 학습 데이터에서는 사람을 감염시키는 바이러스의 서열이 의도적으로 배제됐다. 실험은 병원성이 없는 실험실 균주(E. coli C)를 대상으로 전용 생물안전 작업대 안에서 진행됐다.

함께 실린 사설 「AI-designed viral genomes」(DOI 10.1126/science.aej8512)는 존스홉킨스대 Center for Health Security의 Thomas V. Inglesby와 Moritz S. Hanke가 썼다. 사설은 합성 핵산 주문에 대한 심사를 법으로 의무화하고—서열과 주문자의 신원을 모두 확인하도록—AI가 설계한 유전체를 탐지할 수 있는 방법을 시급히 개발해야 한다고 강조한다. 연구진 자신도 새로운 파지 유전체를 생성할 수 있다는 사실이 중대한 생물보안·생물격리 문제를 제기한다고 경고하며, 프로젝트 전 주기에 걸쳐 전문가 자문을 받을 것을 권고한다(King et al., *사이언스*). 명시된 한계로는, ΦX174 유전체의 길이(5,386 nt)가 현재 DNA 합성 비용에서 사실상의 상한이라는 점, 그리고 겹치는 해독틀 때문에 표준 유전자 예측이 11개 유전자 중 7개만 찾아냈다는 점이 있다.

요컨대 이 개념 증명은 AI가 완전한 바이러스 유전체를 설계할 수 있음을 보여주며, 내성균을 겨냥한 향후 파지 응용의 문을 열었다. 다만 생체 내 데이터의 부재, 합성된 유전체 수의 불확실성, 그리고 명확한 생물보안 규칙의 필요성은 임상 사용까지 갈 길이 아직 멀다는 것을 말해준다. — Pixie