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"생물학 교과서 뒤집혔다" AI가 만든 19개 아미노산 생명체

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.05.01 08:31

기사 3줄 요약

1 AI 활용 통한 20개 유전암호의 축소 성공
2 이소류신 배제한 대장균의 생명 활동 유지
3 생명 기원 및 합성생물학의 새로운 경로 제시

생물학의 근본 법칙이 인공지능에 의해 다시 쓰여지고 있습니다. 연구팀은 생명의 기본 설계도인 유전암호를 20개에서 19개로 줄이는 실험에 성공했습니다. 이는 현대 생물학의 보편적인 상식을 뒤흔드는 성과로 평가받습니다. 이번 연구는 컬럼비아대와 하버드대 연구진이 공동으로 수행했습니다. 이들은 생명체 유지에 필수적인 아미노산 중 하나인 이소류신을 제거하는 도전에 나섰습니다. 그 결과 유전암호의 유연성이 생각보다 훨씬 크다는 사실을 증명했습니다. 인공지능 도구는 이 과정에서 핵심적인 역할을 담당했습니다. 수많은 단백질 구조를 분석하며 이소류신을 대체할 최적의 경로를 찾아냈습니다. 과학자들은 이를 기반으로 새로운 생명 설계의 가능성을 열었습니다.

이소류신 없이도 살아 움직이는 대장균

연구팀은 대장균의 필수 유전자들을 대상으로 실험을 진행했습니다. 이소류신을 비슷한 구조를 가진 발린으로 교체하는 작업을 반복했습니다. 실험 결과 36개의 필수 유전자 중 상당수가 교체 후에도 정상적으로 작동했습니다. 특히 단백질 제조 공장이라 불리는 리보솜을 재설계하는 데 집중했습니다. 리보솜은 생명 활동의 가장 핵심적인 하드웨어와 같습니다. AI는 리보솜 단백질에서 이소류신을 제거하는 복잡한 계산을 수행했습니다. 실험군은 기존 대장균보다 성장 속도가 다소 느려지는 모습을 보였습니다. 하지만 400세대가 지난 뒤에도 변함없이 19개의 아미노산만 사용했습니다. 이는 인위적으로 바꾼 유전 체계가 안정적으로 유지될 수 있음을 보여줍니다.

인공지능이 제시한 비직관적인 생명 설계

연구에 활용된 AI는 생물학자들이 예상하지 못한 답변을 내놓았습니다. 구조가 비슷한 아미노산 대신 전하를 띤 전혀 다른 종류를 추천하기도 했습니다. 이러한 비직관적인 제안이 오히려 단백질의 안정성을 높이는 결과로 이어졌습니다. AlphaFold 2와 같은 고성능 도구가 단백질의 3차원 구조를 정확히 예측했습니다. 연구진은 AI가 제안한 서열을 실제 대장균 유전체에 적용했습니다. 인간의 직관을 뛰어넘는 인공지능의 분석력이 연구의 성공을 이끌었습니다. 다만 현재의 기술 수준으로는 모든 의사결정 과정을 이해하기 어렵습니다. AI가 왜 특정 아미노산을 선택했는지에 대한 논리적 설명이 부족한 경우도 있었습니다. 이는 과학자들이 앞으로 풀어야 할 새로운 과제로 남게 되었습니다.

생명의 기원을 찾는 새로운 이정표

이번 성과는 지구상 모든 생명의 공통 조상을 이해하는 데 중요한 단서를 제공합니다. 초기 생명체가 지금보다 적은 수의 유전암호로 기능했을 것이라는 가설을 뒷받침합니다. 20개의 아미노산 체계가 절대적 진리가 아님을 실험으로 확인했습니다. 합성생물학 분야에서도 새로운 지평이 열릴 것으로 기대됩니다. 특정 아미노산을 배제하거나 추가하여 새로운 기능을 가진 생명체를 만들 수 있기 때문입니다. 이는 효율적인 산업용 미생물을 개발하는 기초 기술이 될 수 있습니다. 연구팀은 앞으로 전체 유전체에서 특정 아미노산을 제거하는 연구를 이어갈 계획입니다. 생명 시스템 전체를 재설계하는 작업은 여전히 거대한 도전 과제입니다. 이번 연구는 생명 과학의 한계를 확장하는 중요한 첫걸음이 되었습니다.