‘기계학습’•‘게임이론’ 채택, 93%~99% 정확도로 판단
항균내성 환자, 더 많은 도움 받을 수 있을 것으로 전망

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(AI타임스=양태경 기자) 워싱턴주립대학교 연구진이 이전에 인식되지 않았던 박테리아 내 항생제 내성 유전자를 식별하는 새로운 방법을 개발했다고 사이언스데일리가 지난 9일(현지시간) 전한 가운데, 항균내성 환자들의 귀중한 생명을 더 많이 살릴 수 있을 것으로 전망돼 화제다.

연구진은 인공지능(AI)의 한 분야인 ‘기계학습’(machine learning)과 경제학에서 사용되는 ‘게임이론’(game theory)을 채택해 세 종류의 박테리아에 항생제 내성 유전자가 존재하는지 93%에서 99%의 높은 정확도로 판단을 내릴 수 있었다고 전해진다.

워싱턴주립대 전기컴퓨터공학부 대학원생 아부 세이드 초두리와 시라 브로샤트 교수 그리고 폴 앨런 글로벌동물보건대학원 더글러스 콜 교수 등으로 구성된 연구진에 의해 진행된 이 연구는 자연과학 유명 학술지인 사이언티픽리포츠(Scientific Research)에 실렸다.

연구진은 최근 몇 년 동안 항생제 내성 유전자 식별을 위해 의료분야 공공 데이터베이스를 활용, 유사한 유전자 배열을 찾아내기 위해 게놈 배열을 이용했다. 하지만 이 방법은 잘 알려진 항생제 내성 유전자를 식별하는 데에는 효과가 있었지만, 새롭거나 특이한 유전자에 대한 정보는 찾을 수 없었다고 전했다.

이에 연구진은 흥미롭게도 항생제 내성 유전자 식별을 위해 특히 경제학에서 사용되는 모델인 ‘게임이론’(game theory)을 사용하기로 결정했다.

‘게임이론’이란, 경제행위에 참가하고 있는 한 참가자의 행동이 다른 참가자의 행동에 어떻게 영향을 미치는지 그리고 또 그 참가자의 이 행동에 다른 참가자가 어떤 영향을 받는지를 규명하하기 위해 경제학에서 사용되는 응용수학의 한 분야로 생물학, 정치학, 컴퓨터공학, 철학 등의 분야에서 광범위하게 사용되고 있다.

우리에게는 미국의 수학자이자 노벨 경제학상 수상자인 존 포브스 내쉬 주니어(John Forbes Nash, Jr.)가 연구한 분야로, 그의 삶에 영감을 얻어 제작 2002년 개봉된 러셀 크로우 주연의 미국 영화 ‘뷰티풀마인드’(A Beautiful Mind)로 더 잘 알려져 있다.

또한 연구진은 ‘게임이론’ 접근법에 인공지능(AI)의 한 분야인 ‘기계학습’(machine learning) 알고리즘을 결합해 단순히 배열 유사성보다는 그 구조와 단백질 배열의 생리학적, 진화적, 구성적 특성을 포함하는 유전물질의 몇 가지 특징적 상호작용을 살펴보려 하였다.

브로샤트 교수는 "이 새로운 ‘게임이론’ 접근법은 유전물질 간 관련성과 상호의존성을 모두 고려해 여기서 관찰되는 특성들이 전체적으로 얼마나 유기적으로 조합돼 항균 저항 유전자를 식별하는지 판단하기 때문에 특히 강력하다"며 “연구진은 상당히 높은 정확도를 가진 이 접근법을 사용해 항균 저항 유전자를 확인할 수 있었다”고 말했다.

이어 그는 "항균 저항성과 사용 가능한 배열 게놈의 수가 증가함에 따라, ‘기계학습’을 사용해 항균 저항을 예측하는 것은 연구 현장에 새롭고 더 정확한 도구를 제공하는 데 있어 중요한 발전을 의미한다"고 덧붙였다.

또한 연구에 참여한 콜 교수는 "자연계에는 항생제 내성 유전자가 방대한 것으로 보인다"면서 "이 접근법을 사용하면 공공 데이터베이스에서 발견할 수 있는 단순한 배열 비교에 근거해 인식할 수 없을 것으로 추정되는 내성 유전자를 식별할 수 있다"며 연구성과를 설명했다.

항생제 내성 박테리아의 확산은 전세계적으로 증가하고 있는 문제다. 매년 수백만 명의 미국인들이 내성 병원균에 감염되고 또, 수천 명의 사람들이 치료가 불가능해지는 폐렴이나 혈류감염으로 사망하고 있어 이번에 보고된 연구진의 성과를 통해 항균 내성으로 고통받는 이들의 귀중한 생명을 더 많이 살릴 수 있을 것으로 전망된다.

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