구글 AI, 97개 아미노산 항균 펩타이드 후보 선별…실험실 검증 중

구글 딥마인드가 인공지능 에이전트로 호흡기 감염 관련 세균에서 길이 97개 아미노산인 항균 펩타이드 후보를 찾아냈다.

구글 딥마인드는 10월 15일 공개한 기술 시연에서 연구자가 앤티그래비티(Google Antigravity)와 AI 에이전트를 이용해 Streptococcus pseudopneumoniae의 단백질을 조사했다고 밝혔다.

항균 펩타이드는 아미노산이 짧게 연결된 사슬이다. 일부는 세균의 성장을 억제하며, 이번 연구에서는 새 항균 물질이 될 가능성이 있는 단백질 후보를 찾는 데 초점을 맞췄다.

연구진은 공개 단백질 데이터베이스 유니프로트(UniProt)에 등록된 기능 미분류 단백질 서열 수백만 개를 살폈다. 아미노산 서열에서 생물학적 기능을 예측하는 구글의 ProtNLM 모델을 활용했다.

연구자는 분석 목표와 확인할 증거를 정했고, AI 에이전트는 여러 데이터베이스를 오가며 후보 검색과 구조 분석, 문헌 검토를 도왔다. 구글은 연구자와 에이전트가 여러 차례 주고받으며 분석 방향을 정하는 과정을 시연했다.

에이전트는 수백만 개의 서열에서 검토할 후보를 추렸다. 구글이 제시한 후보는 박테리오신 계열의 97개 아미노산 단백질로, 유니프로트 등록 번호는 A0A0U0D591이다.

연구자는 후보가 기존에 알려진 단백질과 얼마나 다른지 살폈다. 수동 검토된 단백질을 모은 스위스프로트(Swiss-Prot) 데이터와 대조한 결과, 의미 있는 서열 유사성을 보이는 단백질이 없었다고 구글은 설명했다.

이어 알파폴드(AlphaFold) 데이터베이스에서 후보의 3차원 예측 구조를 불러와 실험으로 구조가 확인된 단백질과 비교했다. 구글은 후보의 구조가 이미 알려진 박테리오신과 유사해 기능 예측을 뒷받침했다고 밝혔다.

분석은 단백질 자체의 서열과 구조에 그치지 않았다. 연구진은 후보 유전자 주변의 다른 유전자도 살폈고, 후보가 ABC 수송체 관련 유전자와 다른 박테리오신 유전자 등이 놓인 영역에 있다는 점을 항균 기능 가설을 뒷받침하는 단서로 제시했다.

문헌 검토를 통해 세균의 세포 분열을 방해하는 작용 가능성도 세웠다. 여러 약제 내성 세균에 작용할 수 있다는 예측 역시 문헌과 계산 분석에 기반한 가설이다.

구글은 후보 단백질을 생산한 뒤 항균 감수성, 표적 작용, 시험관 내 독성을 확인하는 실험 계획을 마련했다. 이 절차는 컴퓨터 분석 결과를 실제 생물학적 실험으로 확인하기 위한 단계다.

후보 물질과 같은 절차로 찾은 다른 물질들도 현재 실험실 검증을 받고 있다. 구글은 이번 시연에서 후보의 실험 결과를 제시하지 않았으며, 항균 활성은 후속 시험으로 확인해야 한다고 밝혔다.

이번 작업은 구글이 과학 연구용으로 소개한 사이언스 스킬스(Science Skills)와도 연결된다. 구글은 공식 발표에서 이 도구 묶음이 유니프로트와 알파폴드 데이터베이스 등을 포함해 생명과학 데이터베이스와 도구 30여 종을 연결한다고 설명했다.

구글은 사이언스 스킬스의 초기 시험에서 통상 몇 시간이 걸리는 복잡한 분석을 몇 분 안에 마친 사례를 공개했다. 해당 사례는 AK2 유전자 돌연변이와 관련된 희귀 유전 질환의 잠재적 작용 기전을 살핀 별도 분석으로, 이번 항균 후보의 효능이나 신약 개발 기간을 측정한 결과는 아니다.

구글은 이번 시연에서 단백질 후보 탐색과 후속 실험 계획 수립 과정을 공개했다.