동물을 사용하지 않는 연구: 생물의학의 미래를 여는 기술

công nghệ - Ảnh 1. — 생물의학 연구에서 동물을 사용하는 것은 수세기 동안 존재해 왔습니다. - 사진: AI

동물 모델의 한계

쥐, 토끼, 원숭이, 그리고 다른 많은 동물들은 여러 세대에 걸쳐 실험실의 동반자였습니다. 약물 독성 시험, 질병 연구, 그리고 새로운 치료법 시험에 활용됩니다. 그러나 점점 더 많은 과학적 증거들이 동물 연구가 인간의 생물학적 반응을 항상 정확하게 반영하는 것은 아니라는 점을 시사하고 있습니다.

미국 식품의약국(FDA)에 따르면, 동물 실험에서 긍정적인 결과를 보인 약물의 최대 90%가 인간 실험에서는 실패합니다. 이는 인간과 동물 간에 유전자, 생물학적 구조, 면역 체계의 현저한 차이로 인해 동물에서 얻은 데이터를 효과적으로 전달하는 것이 어렵기 때문입니다.

더욱이 동물 연구 모델을 유지하는 것은 시간과 비용이 많이 들고 윤리적 논란을 야기합니다. 이것이 과학자들이 대안을 모색하는 이유이며, AI는 유망한 분야 중 하나입니다.

인공지능: 데이터 필터링 및 생물학적 시뮬레이션

AI는 인간이 단시간에 처리할 수 없는 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 생물의학 연구에서 AI는 수십만 건의 과학 논문을 검토하고, 수만 가지 화합물의 분자 구조를 분석하며, 동물 실험 없이도 약물의 인체 독성, 효능 및 작용 기전을 예측할 수 있습니다.

최근 미국에서 진행된 연구에 따르면 AI는 화합물의 간 독성을 최대 87%의 정확도로 예측할 수 있으며, 이는 기존의 여러 시험 방법보다 훨씬 높은 수치입니다. 과학자들은 컴퓨터 시스템에서 10만 마리 이상의 "가상 마우스"를 시뮬레이션하여 약물의 효능을 시험하기도 했는데, 이는 윤리적, 재정적 이유로 현실 세계 에서는 불가능한 일입니다.

AI는 COVID-19 백신 연구에도 활용되어 개발 시간을 크게 단축하고 있습니다. AI의 도움으로 과학자들은 면역 반응을 유발할 가능성이 높은 바이러스 단백질 영역(에피토프)을 신속하게 파악하여 초기 단계에서 기존 마우스 모델을 사용하지 않고도 효과적인 백신을 설계할 수 있습니다.

AI는 단독으로 작동하지 않고, 오가노이드, 3D 프린팅 조직, 또는 다중 장기 시스템(Body-on-Chip)과 같은 생명공학 기술과 결합되는 경우가 많습니다. 이러한 모델은 인간 세포를 이용하여 간, 심장, 뇌 등의 생물학적 기능을 시뮬레이션합니다. AI와 결합하면 인체와 매우 유사한 환경에서 복잡한 약물이나 질병 반응을 분석할 수 있습니다.

예를 들어, SARS-CoV-2 바이러스 침투 수준을 평가하기 위해 AI에 연결된 인공 폐 조직은 마우스 실험과 동일한 결과를 제공하면서도 훨씬 빠르고 정확한 결과를 제공했습니다. 이를 통해 기존처럼 표준화된 동물 모델을 사용하는 대신, 환자 본인의 줄기세포를 기반으로 개인 맞춤형 검사를 수행할 수 있습니다.