KAIST·세브란스 병원과 공동으로 슈퍼박테리아
발생 기전 규명 위한 기계학습 모델 개발 추진
에이아이트릭스(AItrics)는 KAIST 및 연세대 세브란스 병원과 공동으로
진행하게 될 ‘슈퍼박테리아 발생 기전 규명을 위한 기계학습 모델
개발’ 연구가 2017년 하반기 삼성전자 미래기술육성사업 지원 과제(연구 책임자 KAIST 전산학부 양은호 교수)로 선정됐다고 10일 밝혔다.
인공지능(AI) 기반 의료 솔루션 개발 기업 에이아이트릭스는 이번 과제 선정에 따라 슈퍼박테리아의 유전자 정보와 다양한 의료 빅테이터를 분석해 슈퍼박테리아의
발생, 전이, 치료 단계에 관여되는 인자들을 밝혀낼 예정이다.
현재 전 세계에서 슈퍼박테리아 감염으로 사망하는 사람은 연간 70만명 정도다. 영국에서 발표한 항생제 내성(AMR: Antimicrobial Resistance)에 관한 연구 보고서에 따르면 2050년 기존 항생제로
치료 불가한 슈퍼박테리아 때문에 사망하는 사람이 한 해 1000만명 이상일 것으로 예측됐다.
항생제 개발은 인류의 질환 치유 능력을 대폭 제고했으나, 현존하는 가장 강력한 항생제에도 내성을 가진 ‘슈퍼박테리아’가 출현 하면서 인간의 생존은 위협받고 있다. 현재는
슈퍼박테리아 대항책으로 더 강력한 항생제를 개발하는데 초점이 맞춰져 있지만 이는 또 다른 내성균을 탄생시킬 뿐 근본적인 해결책이 될 수 없다.
이렇듯 슈퍼박테리아는 전 세계적으로 같이 고민해야 할 인류의 공동 문제로, 한국 정부도 이러한 항생제 내성 문제를 인식하고 있다. 최근 과학기술정보통신부에서 ‘문재인 정부의 과학기술·ICT 국제협력 방향’에 슈퍼박테리아를 전략과제로 지정한 바 있다.
연구 독창성과 탁월성을 중점으로 국내외 심사를 거쳐 엄격히 선정된 이번 연구에서는 슈퍼박테리아의
한 종류인 카바페넴계 항생제 내성균(CRE)의 발생과 발전 기전을
정확하게 파악할 수 있는 기계학습 모델을 개발해 예방 및 치료에 활용할 방침이다.
에이아이트릭스 관계자는 “다양한 의료 데이터와 슈퍼박테리아의 유전 정보 분석을 통해 슈퍼박테리아의 발생 기전을 정확하게 밝혀낸다면 수많은 감염 환자의 생명을
구할 수 있을 것으로 기대된다”고 전했다.
