영국 케임브리지대학교 연구팀은 최근 인공지능(AI)을 이용해 설계한 새로운 DNA 백신이 첫 번째 인간 실험을 완료했다고 발표했다. 단일 백신 접종을 통해 알려진 모든 인간 코로나바이러스 변종 및 잠재적으로 박쥐에서 인간으로 전염될 수 있는 관련 바이러스에 대해 광범위한 보호를 제공하는 것을 목표로 합니다.

연구자들은 이 백신을 AI로 완전히 설계된 핵심 항원 구성 요소를 갖춘 "근본적으로 새로운" 유형의 백신으로 설명합니다. 전통적인 백신은 일반적으로 특정 바이러스를 표적으로 삼고 면역 체계가 하나 또는 몇 가지 바이러스 단백질을 인식하도록 훈련시킵니다. 그러나 바이러스는 계속해서 돌연변이를 일으킵니다. 돌연변이 범위가 충분히 커지면 원래 백신의 보호력이 크게 감소합니다. 이것이 인플루엔자 백신이 매년 업데이트되어야 하는 이유이며, 2021년부터 새로운 코로나바이러스 백신의 공식이 여러 번 업데이트되었습니다. 연구팀은 AI가 이 문제에 대한 새로운 해결책을 제공한다고 지적했습니다. 수천 개의 관련 바이러스의 유전 데이터를 분석함으로써 AI는 다양한 변종 중에서 고도로 보존되고 진화 중에 변화가 쉽지 않은 서열 단편을 선별할 수 있으므로 알려진 특정 변종에 국한되지 않고 "전체 바이러스 계열"을 대상으로 하는 백신 설계의 목표를 제공할 수 있습니다.

특히 케임브리지 팀은 AI를 사용하여 SARS 및 COVID-19를 유발하는 바이러스와 일련의 동물 코로나바이러스를 포함한 "사르베코바이러스" 아속을 스캔하여 장기적인 진화 동안 거의 변하지 않은 공통 특징을 찾았습니다. 이러한 안정한 영역은 결국 새로운 백신의 면역 표적으로 사용되었습니다. 연구자들은 돌연변이가 발생하기 쉽지 않은 이러한 '공통 약점'을 가두어 향후 새로운 관련 바이러스가 등장할 때 여전히 어느 정도 교차 보호를 유지할 수 있기를 바라고 있으며, 이를 통해 알려지지 않은 전염병에 대응할 귀중한 시간을 벌 수 있습니다.

이번 백신은 대중에게 더 익숙한 mRNA 코로나19 백신과 달리 DNA 기술을 활용한다. mRNA 백신과 비교하여 DNA 백신은 일반적으로 보관 및 운송이 더 안정적이며 낮은 저온 유통 조건을 요구합니다. 이는 저온 유통 인프라가 제한적인 저소득 국가에 특히 중요합니다. 또한 백신에는 전통적인 바늘 주사가 필요하지 않습니다. 대신 백신은 고압의 유체 흐름을 통해 피부에 주입됩니다. 이러한 무바늘 전달 방식은 접종 시 통증을 줄이는 동시에, 대규모 유행 시 신속한 배치가 용이하고 접종 효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

공중 보건 관점에서 연구자들은 이러한 기술적 접근 방식이 효과적인 것으로 입증된다면 광범위한 스펙트럼의 백신이 인간이 새로운 전염병에 대응하는 방식을 바꿀 것으로 기대된다고 강조합니다. 광범위한 스펙트럼의 백신은 바이러스 계열 내의 여러 변종에 걸쳐 공유되는 특성을 목표로 설계함으로써 전염병 초기에 아직 발견되지 않은 새로운 바이러스에 대한 기본적인 보호를 제공하여 전염병이 발생하기 전에 공중 보건 당국이 전염 사슬을 중단할 수 있도록 할 것으로 예상됩니다. 동일한 아이디어는 인플루엔자 분야에서도 잠재적인 "게임 체인저"로 간주됩니다. 현재 과학자들은 각 인플루엔자 시즌의 주요 변종을 미리 예측해야 합니다. 예측이 틀리면 백신의 보호 효과가 크게 감소합니다. 여러 인플루엔자 변종의 공유된 특성을 표적으로 삼는 '만능인플루엔자 백신'이 개발된다면 매년 열리는 '추격전'은 끝날 것으로 예상된다.

최근의 에볼라 전염병은 이러한 방향의 실질적인 시급성을 강조합니다. 최근 콩고민주공화국과 우간다에서 발생한 발병은 주로 Bundibugyo 계통에 의해 발생했으며, 이는 기존 백신의 보호를 회피하여 지역 사회를 더 높은 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 연구자들이 이 특정 변종에 대한 새로운 백신을 긴급하게 개발하고 있는 동안, 전체 바이러스군에 대한 광범위한 백신을 미리 배치한다면 "균주 교체 - 백신 지연"이라는 유사한 수동적 상황을 피할 수 있을 것입니다.

이번 최신 인간 실험에서 연구자들은 이것이 인간에게 테스트된 세계 최초의 AI 설계 백신이라고 보고했습니다. 그 결과, DNA 백신이 피험자의 면역 체계를 자극하고 여러 사르베코바이러스를 인식할 수 있는 항체를 생산할 수 있는 것으로 나타났습니다. 또한 이 시험에서는 이 기술 경로가 일반적으로 안전하고 피험자 사이에서 잘 견디는 것으로 나타났습니다. 연구팀은 이 결과가 AI가 잠재적인 미래 유행병 병원체에 대해 "돌연변이 저항성"을 갖춘 새로운 백신을 설계하는 데 중요한 잠재력을 갖고 있으며 바늘 없는 약물 전달 시스템이 전 세계적 규모의 백신 접종 홍보에 추가적인 이점을 제공한다는 것을 보여준다고 믿습니다.

그러나 연구자들은 이러한 진전이 아직 진정한 '만능 백신'과는 거리가 멀다는 점도 인정합니다. 이번 연구에서 관찰된 면역반응은 광범위하지만 전반적인 수준은 여전히 ​​중간 수준이다. 보호 효과가 얼마나 오랫동안 유지될 수 있는지, 추가 부스터 주사가 필요한지는 아직 불분명하다. 또한 백신이 실제 상황에서 다양한 바이러스 감염을 실제로 예방하거나 완화할 수 있는지 확인하려면 대규모 임상 시험이 필요합니다.

전문가들은 널리 쓰일 수 있는 만능백신이 수년 안에 완전히 성숙되기는 어려울 것이라고 지적한다. 새로운 백신은 안전성, 유효성 및 장기적인 보호 능력을 입증하기 위해 다단계, 대규모 샘플 임상 시험을 거쳐야 합니다. 그럼에도 불구하고, 이 연구는 AI의 도움으로 과학계가 점차 이 목표에 가까워지고 있으며, 알고리즘의 도움을 받아 대규모 바이러스 계통에 대한 체계적인 분석과 신속한 설계가 차세대 백신의 개념에서 임상 적용까지의 시간을 크게 단축할 수 있음을 보여줍니다.