[ET단상]생물다양성과 유전체 데이터 그리고 인공지능 생태계

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손장혁 인포보스 상임고문

생물 다양성에서 모든 생물은 치밀한 연결고리로 상호의존 관계에 있으며, 인간의 안전하고 지속 가능한 삶을 위해서는 긍정 측면에서 올바른 이용이 필요하다.

인간은 생물 다양성을 이루는 구성 요소 가운데 하나의 종이다. 인간게놈 프로젝트는 10년 이상 진행된 연구 결과로 질병의 원인이 되는 유전자 염색체 상에서 위치를 파악할 수 있게 됐지만 상호작용에서 해결해야 하는 문제는 아직도 숙제로 남아 있다.

특정 종(생물)의 유전체 빅데이터는 해당 생물 내에 존재하는 모든 유전 정보를 지니고 있다. 인간유전체 연구와 더불어 이와 관련된 모든 생물의 유전체 연구가 이들 간 상호작용 이해에 중요한 수단이 될 수 있다고 생각한다.

인류 질병의 역사는 식물을 약용으로 활용한 역사와 함께한다고 해도 과언이 아니다. 시대를 거듭하면서 환경이 변화함에 따라 새로운 질병도 발생한다. 생물 다양성에서 질병을 일으키는 원인도 환경에 따라 진화하고 있다.

현재 코로나19와 싸워 이기기 위해 전 세계 유수의 바이오 회사가 엄청난 시간과 노력을 들이고 있다. 어찌됐든 바이러스도 살아 있는 생물로 바라보고 이것을 조화롭게 퇴치하기 위한 다른 관점으로 자연에서 얻을 수 있는 자원의 활용을 생각해 보면 좋지 않을까.

지구상의 식물 가운데에는 전통지식 또는 경험과 실험을 통해 항바이러스 효능을 보여 주는 식물이 최소 196종(74과 150속)으로 매우 다양한 분류학 분포를 보여 준다.

이 식물은 다양한 종류의 항바이러스 물질을 만들어 내는 것으로 확인됐으며, 각각의 물질이 특정 바이러스에 대응하는 능력이 있다는 연구 논문이 지속해서 나오고 있다.

예를 들면 국내 자생종 가운데 하나인 질경이와 누리장나무에서 악테오시드라는 물질이 발견됐고, 이것이 호흡기세포융합바이러스(RSV)를 감소시키는 효능을 보이는 것으로 동물 실험 결과 확인됐다.

추가로 국내 고유종인 미선나무의 유전체를 해독하고 인공지능(AI) 기반 솔루션인 '메타프리 AI'를 활용해 악테오시드 생산 가능성을 예측해서 이를 실험으로 확인, 국내 자생식물의 유용성 및 잠재된 경제 가치를 확인했다.

196종 가운데 국내에서 재배 및 귀화 식물이 총 25종, 자생식물이 16종이었다. 이처럼 국내 자생종을 활용한 항바이러스 물질을 확보하고 발굴하는 작업은 현재 코로나 바이러스에 대응하기 위한 중장기 항바이러스 물질 발굴 작업에 문제가 없을 것으로 예상된다.

특히 식물 유전체를 해독해서 기존에 알려진 물질의 생산 여부를 높은 정확도로 예측할 수 있고, 국내 자생식물 유전체 해독 결과를 제품화하고 있는 기업이 있어 이 분석 결과와 국내 자생식물을 다양하게 활용할 수 있는 기초 빅데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

AI 산업은 한국이 지향하는 4차 산업혁명 산업 가운데 하나다. AI 기반 기술을 활용해 다양한 데이터 세트와 정확한 목표 설정으로 정보와 정보 간 연관 관계를 들여다볼 수 있는 시스템이 만들어진다면 인간이 풀지 못하는 문제를 다양한 관점에서 해결할 기회를 맞지 않을까.

생물 다양성에서 인간이 관계된 생태계의 연관 관계를 자연에서 찾아본다면 훨씬 수월하게 해결점에 접근할 수 있을지도 모른다.

손장혁 인포보스 상임고문 jasonshon@infoboss.co.kr


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