이는 기존 방식보다 훨씬 빠른 속도로, 바이러스 연구에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다.
연구팀이 개발한 AI 도구는 머신러닝 알고리즘을 사용해 바이러스의 유전자 서열과 단백질 구조 정보를 분석한다. 이 도구는 1초 이내에 RNA 바이러스 여부를 판별할 수 있어, 기존 방식보다 정확도와 효율성이 훨씬 뛰어나다.
이번 연구는 바이러스 다양성 이해, 질병 예방, 생태계 연구에 기여할 것으로 기대된다. 특히, 온천과 같은 극한 환경에서도 바이러스가 존재한다는 사실을 밝혀내 바이러스 생태 연구에 새로운 전기를 마련했다.
중국의 이번 성과는 전 세계적으로 진행되고 있는 AI를 활용한 바이러스 연구 경쟁에서 주목할 만한 진전으로 평가받고 있다.
미국에서는 MIT와 하버드 대학 연구팀이 2021년 AI를 이용해 항생제 내성 박테리아를 퇴치할 수 있는 새로운 항생물질을 발견한 바 있다.
유럽의 경우, 영국 옥스퍼드 대학과 독일 막스플랑크 연구소가 협력하여 AI를 활용한 바이러스 변이 예측 모델을 개발 중이다.
일본 과학기술청(JST)도 최근 AI를 이용한 바이러스 게놈 분석 프로젝트를 시작했으며, 이를 통해 신종 감염병에 대한 조기 경보 시스템 구축을 목표로 하고 있다.
이러한 국제적 연구 동향 속에서 중국의 이번 성과는 특히 처리 속도와 발견된 바이러스의 수 면에서 두각을 나타내고 있다. 그러나 전문가들은 각국의 연구가 서로 다른 목표와 방법론을 가지고 있어 직접적인 비교는 어렵다고 지적한다.
리 자오롱 알리바바 클라우드 인텔리전스 연구원은 "이번 연구는 딥러닝 알고리즘이 생물학적 탐구 작업을 효과적으로 수행할 수 있음을 보여줬다"며 "AI 기술을 지속적으로 발전시켜 바이러스 연구에 더 많은 기여를 할 것"이라고 말했다.
전문가들은 이번 연구가 바이러스 연구의 새 장을 열었다고 평가하며, AI를 활용한 바이러스 연구가 더욱 활발해질 것으로 전망했다. 한국도 AI 기술을 바이러스 연구에 적극 활용하여 감염병 예방 및 치료 연구에 박차를 가해야 한다는 의견이 제기되고 있다.
향후 연구에서는 발견된 바이러스들의 특성과 잠재적 위험성, 그리고 이들이 생태계와 인간 건강에 미칠 수 있는 영향에 대한 더 깊은 분석이 필요할 것으로 보인다. 또한, 국제 협력을 통해 각국의 AI 기술과 바이러스 연구 노하우를 공유하는 것이 전 지구적 감염병 대응 능력을 높이는 데 중요할 것으로 예상된다.
박정한 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com