인공지능이 바이러스가 세포에 침투하는 것을 막는 '취약점'을 발견했습니다.

인공지능 덕분에 미국 과학자들은 헤르페스 바이러스가 세포를 침입하려 할 때 즉시 바이러스를 무력화시키는 핵심 분자 '스위치'를 발견했습니다.

미국 과학자들이 인공지능을 이용해 세포 침투 관문에서 바이러스를 차단하는 "핵심 스위치"를 발견했습니다. - 사진: FREEPIK

미국 워싱턴 주립대학교 과학자들이 인공지능(AI)을 활용하여 헤르페스 바이러스가 세포에 침투하는 데 사용하는 숨겨진 분자 "스위치"를 찾아내는 데 획기적인 진전을 이루었습니다. 이 약점을 차단함으로써 바이러스의 침입 경로에서 감염을 성공적으로 차단했으며, 이는 향후 항바이러스 치료법 개발에 새로운 가능성을 열어줍니다.

나노스케일(Nanoscale) 저널에 발표된 이번 연구는 바이러스의 세포 침투 메커니즘을 규명하고 무력화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 연구의 주저자인 진 류(Jin Liu) 교수는 바이러스가 "영리하다"며, 수많은 분자 상호작용을 포함하는 매우 복잡한 세포 침투 과정을 가지고 있다고 지적했습니다. 이러한 복잡한 과정 속에서 대부분은 사소하고 중요하지 않은 상호작용이지만, 바이러스의 생존을 결정짓는 핵심적인 요소들이 존재합니다.

연구팀은 헤르페스 바이러스가 세포막을 융합하고 숙주 세포로 침투하는 데 사용하는 "융합 단백질"에 집중했습니다. 이 단백질의 복잡성과 유연한 형태 변화 능력 때문에 헤르페스 바이러스에 대한 효과적인 백신이나 치료법을 개발하는 것은 오랫동안 의학계의 주요 과제로 남아 있었습니다.

이 어려운 문제를 해결하기 위해 연구진은 정밀한 분자 시뮬레이션과 머신러닝 알고리즘을 결합했습니다. 수천 번의 시행착오 실험을 하는 대신, 인공지능을 활용하여 단백질 구조 내 수천 가지의 잠재적 상호작용을 분석하고 선별했습니다.

이 기술은 잡음 신호를 분리하여 바이러스 침입 과정에서 "핵심" 역할을 하는 단일 아미노산을 정확히 찾아내는 데 도움이 됩니다.

인공지능이 전략적 위치를 정확히 파악한 후, 연구팀은 미생물학 실험실에서 실제 환경 테스트를 진행했습니다.

특정 아미노산에 표적 돌연변이를 유도함으로써, 연구진은 바이러스가 세포막과 융합하는 능력을 완전히 상실한다는 사실을 발견했습니다. 그 결과, 바이러스는 세포 외부로 침투하지 못하고 감염을 일으킬 수 없게 되었습니다.

류 교수에 따르면, 이론과 실험 계산의 결합은 놀라운 결과를 가져왔습니다. 과학자들이 실험실에서 각 상호작용을 개별적으로 검증하는 전통적인 시행착오 방식에만 의존했다면, 유사한 결과를 얻는 데 수년이 걸렸을 것입니다. 하지만 컴퓨터를 활용하여 탐색 범위를 좁힘으로써 상당한 시간과 자원을 절약할 수 있었습니다.

연구팀은 이러한 결정적인 약점을 발견했음에도 불구하고, 분자 수준의 작은 변화가 바이러스 단백질의 전체 구조에 어떤 연쇄적인 영향을 미칠 수 있는지에 대해서는 아직 연구 해야 할 부분이 많다고 밝혔습니다.

하지만 이러한 성공은 생물의학 분야에서 인공지능의 위력을 입증했으며, 항바이러스제 설계에 완전히 새로운 방향을 제시했습니다. 즉, 수동적인 탐색에서 컴퓨터 시뮬레이션을 기반으로 한 능동적이고 정밀한 설계로의 전환을 가능하게 한 것입니다.

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VNA

출처: https://tuoitre.vn/ai-tim-ra-tu-huyet-ngan-vi-rut-xam-nhap-te-bao-20251217075536258.htm