CJ바이오사이언스가 오는 11일부터 15일(이상 현지시간)까지 오스트리아 빈에서 열리는 2025 유럽임상미생물감염학회(ESCMID)에서 인공지능(AI) 기반 차세대 감염진단 기술 연구성과를 발표한다고 10일 밝혔다.
ESCMID는 120여개국 1만3000명 이상의 감염병·임상 미생물학 연구자가 참가하는 세계적인 감염학회다. CJ바이오사이언스는 감염진단 핵심 과제인 신속한 균주 분류와 정확한 항생제 내성 예측을 AI로 해결하는 접근법을 공유한다.
CJ바이오사이언스는 42개 주요 병원성 세균의 유전체 정보를 기반으로 계층적 분류 시스템을 개발했다. 이 시스템을 활용하면 일반 균주 분류부터 감염병 확산을 추적할 수 있는 정밀 역학조사까지 다양한 수준의 분석을 신속 수행할 수 있다. 기존 균주 판별 방식은 역학적으로 연관된 균주를 찾기 위해 모든 균주간 비교 분석이 필요했다.
항생제 내성 예측 모델에는 각 유전자를 둘러싼 주변 유전자 분포까지 고려하는 AI 언어 모델링을 도입했다. 이 예측 모델은 14개 세균 속(genus)과 39개 항생제에 대해 최대 0.99의 예측성능을 보였다. 기존 항생제 내성 유전자 데이터 베이스 기반 내성 예측 방식보다 높다.
CJ바이오사이언스는 개발한 방식을 활용하면 아직 파악하지 못한 미지의 내성 유전자도 파악할 수 있다고 강조했다. 동일한 내성 유전자라도 주변 유전자 분포에 따라 내성이 달라지는 현상인 '맥락 의존적 내성 현상'도 예측한다.
CJ바이오사이언스 관계자는 “이 기술을 활용하면 의료현장에서 감염 확산을 조기에 확인할 수 있어 감염 관리에 도움된다”면서 “어떤 항생제가 효과적인 항생제인지를 정확히 예측할 수 있는 항생제 내성 예측 기술은 감염 치료에 기여할 것”이라고 말했다.
송윤섭 기자 sys@etnews.com
