유전체 언어 모델인 Evo 2는 박테리오파지 ΦX174의 새로운 기능성 유전체를 설계했습니다. AI가 생성한 약 300개의 설계안을 화학적으로 합성하여 실험실에서 테스트했습니다. 합성된 파지 중 16개가 생존 가능했으며, 내성 대장균 C에 효과적인 것으로 확인되어 파지 치료법이 세균 내성 문제 해결의 하나의 선택지가 될 수 있음을 시사합니다. 과학계에 있어 중요한 이정표가 될 이번 연구는 언어 모델이 전체 유전체 수준에서 생물학적 기능을 설계한 최초의 사례입니다.
진화는 약 3억 년 동안 무작위적인 돌연변이와 선택을 통해 자연 속 생물 시스템을 설계해 왔습니다. 인류는 오랫동안 인공 선택을 이용하여 식물과 동물의 생물학적 특성을 만들어 왔습니다. 지난 수십 년간 분자생물학의 발전 덕분에 유전공학은 생물 시스템 설계를 위한 확립된 도구로 자리 잡았습니다. 이를 위해서는 기능적이고 생존 가능한 설계의 구조적 세부 사항을 예측해야 하는데, 이는 복잡하고 어려운 과제입니다. 관련 진화 및 유전 데이터로 적절히 훈련된 현대 LLM의 막대한 컴퓨팅 능력은 기능적인 생물학적 설계를 찾는 데 큰 도움이 되고 있습니다.
최근 들어 생성형 인공지능은 개별 유전자와 단백질 규모의 복잡한 생물학적 시스템을 설계하는 데 활용되고 있습니다. 2025년에는 진화 데이터를 기반으로 대규모로 학습된 언어 모델이 새로운 기능성 단백질을 생성할 수 있음을 연구진이 보여주었습니다. 그들은 요청에 따라 단백질 구조와 아미노산 서열을 생성하는 단백질 언어 모델인 ESM3를 발표했습니다. 단백질 서열은 단백질의 3차원 구조와 세포 기능을 결정합니다.
게놈 언어 모델은 모든 생명 영역의 수백만 개의 게놈으로 구성된 대규모 DNA 코퍼스를 기반으로 훈련됩니다. 그 결과, 이러한 모델은 자연에서 DNA 서열을 형성하는 진화적 제약 조건을 학습합니다. 그렇다면 게놈 언어 모델은 완전한 기능성 게놈을 생성할 수 있을까요?
2026년 8월 6일에 발표된 최근 연구에서 연구진은 게놈 언어 모델인 Evo 1과 Evo 2를 사용하여 실제 유전적 구조와 숙주 세균인 대장균 C 에 대한 특이성을 갖는 박테리오파지 ΦX174의 완전한 게놈을 성공적으로 생성했습니다 . 연구진은 자연적으로 존재하는 파지 ΦX174를 설계 템플릿으로 사용했습니다. 생성된 수천 개의 게놈을 평가한 결과, 약 300개를 화학적으로 합성하여 실험실에서 테스트했습니다. 그 결과 16개의 파지가 생존 가능한 것으로 확인되었습니다. 생존 가능한 파지들은 새로운 유형이었으며, ΦX174 내성 대장균 균주에 대한 저항성을 빠르게 나타내는 것으로 테스트되었습니다.
이 연구는 유전체 언어 모델이 DNA 서열의 진화적 제약을 충분한 정확도로 포착하여 완전한 기능성 유전체를 생성할 수 있음을 보여줌으로써 유전체 언어 모델을 한 단계 더 발전시켰습니다. 또한 이는 내성 세균에 대한 박테리오파지 치료법 개발의 기초를 마련합니다.
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참조 :
- 헤이즈 T. 및l. 2025. 언어 모델을 이용한 5억 년 진화 시뮬레이션. Science. 2025년 1월 16일. 제387권, 제6736호, 850-858쪽. DOI: https://doi.org/10.1126/science.ads0018
- 킹 SH 및l. 2026. 게놈 언어 모델을 이용한 박테리오파지의 생성적 설계. 과학2026년 8월 6일. 제393권, 제6811호. DOI: https://doi.org/10.1126/science.aec2657
- Inglesby TV 및 Hanke MS, 2026. AI가 설계한 바이러스 유전체. 과학. 2026년 8월 6일. 제393권, 제6811호, 563-564쪽. DOI: https://doi.org/10.1126/science.aej8512
- 인공지능이 새로운 대장균 살균제를 개발했다. 스탠포드 리포트. 2026년 8월 6일. 다음에서 확인할 수 있습니다. https://news.stanford.edu/stories/2026/08/evo-2-ai-tool-e-coli-killer-bacteriophages
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