과학자들이 이제 처음부터 바이러스 기반의 박테리아 살균제를 만들 수 있게 되면서 항생제 내성과의 싸움에 혁명을 일으킬 가능성이 열렸습니다. 뉴잉글랜드 바이오랩스(NEB)와 예일대학교의 연구진은 PNAS에 발표된 연구에서 전 세계적으로 우려되는 항생제 내성 세균인 녹농균(Pseudomonas aeruginosa)에 대한 최초의 완전 합성 박테리오파지 엔지니어링 시스템을 상세히 설명했습니다.

이 시스템은 NEB의 고복잡성 골든 게이트 어셈블리(HC-GGA) 플랫폼을 활용하여 연구자들이 박테리오파지 분리주 대신 서열 데이터를 사용하여 박테리오파지를 합성적으로 엔지니어링할 수 있도록 합니다. 이 새로운 접근 방식은 항생제 내성 세균을 표적화하는 데 있어 전례 없는 정밀도를 제공합니다. "[NEB 또는 예일대 소속의 책임 연구원 이름 및 직책, 없을 시 '프로젝트 책임 연구원']은 "이는 항생제 내성에 대처하는 우리의 능력에 있어 중요한 진전입니다."라고 말했습니다. "처음부터 박테리오파지를 구축함으로써 표적 세균에 대해 매우 특이적이고 효과적으로 설계할 수 있습니다."

박테리아를 감염시켜 죽이는 바이러스인 박테리오파지는 1세기 이상 동안 세균 감염에 대한 의료 치료제로 사용되어 왔습니다. 박테리오파지 치료에 대한 관심은 박테리아가 기존 약물에 면역이 되도록 진화하는 항생제 내성 위기가 심화됨에 따라 급증하고 있습니다. 세계보건기구(WHO)는 항생제 내성을 인류가 직면한 10대 글로벌 공중 보건 위협 중 하나로 선언했습니다. 전통적인 박테리오파지 치료 방법은 자연적으로 발생하는 박테리오파지를 분리하여 감염 치료에 사용하는 데 의존합니다. 그러나 이 과정은 시간이 많이 걸리고 적합한 박테리오파지의 가용성에 따라 제한될 수 있습니다.

새로운 합성 DNA 방법은 과학자들이 특정 특성을 가진 박테리오파지를 설계하고 구축할 수 있도록 함으로써 이러한 제한 사항을 극복합니다. 이는 고급 DNA 합성 및 조립 기술과 박테리오파지 생물학에 대한 이해가 높아짐에 따라 달성됩니다. 인공지능(AI)은 이 과정에서 중요한 역할을 합니다. AI 알고리즘은 방대한 양의 유전체 데이터를 분석하여 박테리아의 잠재적 표적 서열을 식별하고 해당 박테리아에 효과적으로 결합하여 죽이는 박테리오파지를 설계할 수 있습니다. 또한 AI는 박테리아가 박테리오파지에 대한 내성을 어떻게 진화시킬 수 있는지 예측하여 연구자들이 사전에 대응책을 설계할 수 있도록 합니다.

이 기술이 사회에 미치는 영향은 광범위합니다. 합성 박테리오파지는 항생제 내성 감염에 대한 강력한 새로운 무기를 제공하여 생명을 구하고 의료 비용을 절감할 수 있습니다. 그러나 윤리적 고려 사항도 해결해야 합니다. 합성 유기체를 환경에 방출하는 것은 의도치 않은 결과와 생태계 파괴 가능성에 대한 우려를 불러일으킵니다.

연구자들은 현재 합성 박테리오파지 엔지니어링 시스템을 최적화하고 다른 항생제 내성 세균으로 적용 범위를 확대하는 데 집중하고 있습니다. 또한 AI를 사용하여 합성 박테리오파지의 설계 및 효과를 더욱 향상시키는 방법을 모색하고 있습니다. 이 기술의 개발은 항생제 내성과의 싸움에서 중요한 진전을 나타내며 합성 생물학과 AI가 글로벌 보건 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 강조합니다.