케임브리지 대학의 '세계 최초' AI 설계 백신 — 임상시험이 밝힌 실체

39명의 지원자, 마이크로 제트, 그리고 주장: 케임브리지 대학, AI가 설계한 '세계 최초' 백신이라 명명

이것은 기존 방식의 단순한 개선이 아니기에 세부 사항이 중요합니다. 케임브리지 연구팀은 다수의 코로나바이러스에서 얻은 바이러스 유전 데이터를 머신러닝 파이프라인에 입력하고, 알고리즘을 통해 바이러스 계열 전반에 걸쳐 공유되는 특징, 즉 바이러스가 쉽게 변형할 수 없는 부분을 표적으로 하는 소형 항원을 출력하도록 했습니다. 백신 자체는 바늘이 없는 마이크로유체 제트를 이용해 DNA 형태로 피부에 전달되었으며, 연구팀은 이러한 전달 방식이 제조 속도를 높이고 기존 주사기 사용 시 발생하는 공급망 병목 현상 일부를 피할 수 있다고 설명합니다.

AI가 설계한 '세계 최초' 백신: 케임브리지가 실제로 시험한 것

Journal of Infection에 기술된 1상 임상시험에는 50명 미만의 인원이 참여했으며, 공개된 보고서는 케임브리지와 사우샘프턴에서 시험에 참여한 39명의 수혜자에 초점을 맞추고 있습니다. 이번에 사용된 플랫폼은 AI가 설계한 항원을 암호화하는 DNA 구조체이며, 이를 머리카락처럼 가는 고압 액체 제트를 통해 피부 세포 내부로 밀어 넣는 방식입니다. 이 방식은 코로나19 팬데믹 기간 동안 널리 사용된 mRNA 지질 나노입자 접근법과는 다릅니다.

케임브리지 측은 이 핵심 분자를 "슈퍼 항원"이라 부르는데, 이는 코로나바이러스 계열의 보존된 여러 조각을 단일 표적으로 묶었기 때문입니다. 동물 실험에서 이 구조체는 여러 코로나바이러스에 대해 광범위한 반응을 유도했으며, 인간 대상 시험의 주요 목표는 안전성과 내약성이었습니다. 면역원성은 측정 가능했으나 '완만하다(modest)'고 평가되었습니다. 이는 과학자들이 의도적으로 사용하는 표현으로, 면역 신호가 나타나기는 했지만 아직 강력한 보호 효과를 기대할 수 있는 수준에는 도달하지 못했음을 의미합니다.

중요한 점은 연구팀이 이미 수백 명의 참가자를 모집할 예정인 더 큰 규모의 2상 프로그램을 시작했다는 것입니다. 다음 단계에서는 백신이 더 다양한 인구 집단에서 인간의 면역 체계를 얼마나 잘 훈련시키는지, 그리고 투여량이나 전달 방식에 따라 항체 또는 T세포 반응이 증가하는지 조사할 예정입니다.

AI는 어떻게 '슈퍼 항원'을 찾아냈는가 (그리고 왜 그것이 완성된 백신은 아닌가)

가장 단순하게 말하면, 케임브리지의 시스템은 패턴 탐색기입니다. 연구진은 공공 및 감시 바이러스 서열 데이터베이스를 통합한 뒤, 머신러닝을 사용하여 많은 코로나바이러스 전반에 공통적으로 존재하면서도 생물학적으로 제약이 있는 영역, 즉 바이러스가 기능을 유지하기 위해 반드시 필요하며 쉽게 바꿀 수 없는 부분을 식별했습니다. 이후 알고리즘은 이러한 보존된 모티프들을 면역 체계가 인식할 수 있는 단일 인공 항원으로 조합했습니다.

이것이 마법의 지팡이는 아닙니다. 보존된 영역은 면역 체계가 무시하거나 항체가 접근하기 어려운 단백질 부위에 위치하는 경우가 있어 때로는 좋지 않은 표적이 되기도 합니다. 이것이 바로 실질적인 백신 설계에 여전히 인간의 판단이 필요한 이유입니다. 즉, 어떤 보존 부위를 제시할지, 형태를 안정화할지, 보조제가 필요한지, 어떤 전달 플랫폼이 인간의 면역 체계를 자극할지 등을 결정해야 합니다. AI는 탐색 속도를 높이고 후보를 제안하지만, 어떤 후보를 테스트할지 결정하는 것은 여전히 습식 실험 면역학의 몫입니다.

알고리즘을 일련의 주택에서 하중을 견디는 벽을 찾아내는 숙련된 정찰병이라고 생각하면 됩니다. 이는 실험실 작업 시간을 수 주 또는 수개월 단축해주지만, 폭풍우 속에서도 건물이 무너지지 않도록 비계를 어떻게 고정할지 결정하는 것은 여전히 엔지니어의 역할입니다.

AI가 설계한 '세계 최초' 백신: 안전성, 임상시험, 그리고 "완만한" 면역 반응의 의미

AI는 정말로 백신 개발 속도를 높일 수 있는가 — 그리고 그것이 산업적 방정식을 바꾸는가?

그렇습니다. 두 가지 측면에서 그렇습니다. 첫째, AI는 탐색 범위를 줄여줍니다. 수개월에 걸친 반복적인 실험실 작업 대신, 잘 훈련된 모델은 몇 시간이나 며칠 안에 유망한 설계를 제안할 수 있습니다. 이는 최초의 인체 대상 시험까지 도달하는 시간을 단축해 줍니다. 둘째, AI는 인간이 직관적으로 시도하지 않았을 조합(모자이크)을 탐색하여 더 광범위한 면역을 유도하는 항원 형태를 찾아낼 가능성이 있습니다.

하지만 설계 단계의 속도가 항상 대량 생산의 속도로 이어지는 것은 아닙니다. DNA 구조체를 제조하거나 새로운 전달 장치를 검증하려면 여전히 시설, 원자재, 규제 당국의 승인이 필요합니다. 특히 유럽은 생산 시설과 조달 당국이 파편화되어 있어, 신속한 배포를 위해서는 조직적인 계약과 비축 전략이 필요합니다. 요컨대, AI는 상류 공정의 일정을 단축할 수 있지만, 공장, 규제 승인, 콜드체인 등 하류 공정의 병목 현상이 여전히 백신이 대중에게 도달하는 속도를 결정합니다.

유럽의 정책과 산업: 케임브리지의 성과가 EU의 대비 태세에 중요한 이유

쾰른에서 케임브리지까지, 산업적 현실은 익숙합니다. 혁신적인 연구실은 존재하지만, 실험용 백신을 수백만 회분으로 생산하는 것은 공급망의 문제입니다. 케임브리지의 연구는 바이러스 계열 전체를 보호하려는 플랫폼이 조달 산법을 변화시키기 때문에 EU 보건 기관과 자금 지원 기관의 관심을 끌 것입니다. 하나의 광범위한 백신이 있다면 27개 국가 보건 시스템 전체에서 매년 반복되는 백신 재조제 및 복잡한 조달 주기의 필요성을 줄일 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 유럽의 규제 경로와 영국의 규제 경로는 다릅니다. 영국 의약품건강관리제품규제청(MHRA)이 초기 영국 연구를 감독했지만, 범유럽적 사용을 위해서는 유럽의약품청(EMA)과 각국 예방접종위원회의 참여가 필요합니다. 학술적 이정표를 대륙적 차원의 대비 태세로 전환하려면 브뤼셀이 호라이즌 펀드, 공동 조달 프레임워크, 민관 제조 파트너십을 적극 활용해야 할 것입니다.

다음으로 주목해야 할 것

몇 가지 구체적인 신호가 이 연구의 향방을 결정할 것입니다. 2상 면역원성 데이터: 더 크고 다양한 집단에서 항체 역가와 T세포 반응이 증가하는가? 제조 계획: DNA 구조체와 마이크로유체 전달 장치에 대한 확장 가능한 공정이 존재하는가? 그리고 투명성: 연구팀이 AI 설계 파이프라인과 훈련 데이터를 공개하여 독립적인 그룹이 이를 검증하고 확장할 수 있게 할 것인가?

기술적으로 다른 그룹들도 이미 인플루엔자와 출혈열에 대해 유사한 아이디어를 시도하고 있으며, 케임브리지 측은 여러 팀이 해당 분야에서 연구를 진행 중이라고 밝히고 있습니다. 만약 여러 독립적인 그룹이 동일한 보존 표적에 도달한다면, 이는 해당 접근 방식이 고립된 성공 사례가 아닌 견고한 방식임을 보여주는 더 강력한 증거가 될 것입니다.

현재로서는 머신러닝과 신속 전달 플랫폼이라는 새로운 도구 체인을 인체에 테스트했다는 점에서 이번 성과가 주목받고 있습니다. 지금까지의 결과는 안전성 측면에서 유망하고 면역학적으로 유익한 정보를 제공합니다. 하지만 이것이 팬데믹 기간 동안 사람들이 의존했던 기존의 검증된 백신 생산 방식을 대체하는 것은 아직 아닙니다.

유럽에는 면역학자와 바이오테크 허브가 있습니다. 이제 남은 과제는 어느 자본이 백신 물량을 보증할지, 그리고 첫 번째 배포 차질이 발생했을 때 어느 규제 당국이 책임을 지게 될지 결정하는 것입니다.

출처

• Journal of Infection (1상 임상시험 논문)
• 케임브리지 대학교 (바이러스 인수공통전염병 연구실)
• DIOSynVax (산업 파트너)
• 사우샘프턴 대학교 (임상시험 현장)
• 옥스퍼드 백신 그룹 (외부 전문가 논평)
• 영국 국립보건연구원(NIHR) 성명서