인공지능, '슈퍼버그' 예방 치료법 개발할 수 있다

클리블랜드 클리닉(Cleveland Clinic)의 연구원들은 특정 노출에서 박테리아 성장 속도만을 토대로 박테리아 감염을 치료하기 위한 약물 처방에 대한 최상의 조합과 시기를 결정할 수 있는 인공 지능(AI) 모델을 개발했습니다. Jacob Scott 박사와 중개 혈액학 및 종양학 이론 부서의 실험실이 이끄는 팀은 최근 Proceedings of the National Academy of Sciences에 결과를 발표했습니다.피>

항생제는 미국에서 기대 수명을 거의 10년 연장시키는 것으로 알려져 있습니다. 이 치료법은 현재 우리가 사소한 상처나 부상으로 간주하는 건강 문제로 인한 사망률을 감소시켰습니다. 그러나 항생제는 널리 사용되면서 더 이상 예전처럼 잘 작동하지 않습니다.

Scott 박사는 “세계 보건 기관은 우리가 항생제 이후 시대로 진입하고 있다는 점에 동의합니다.”라고 설명합니다. “박테리아와 싸우는 방식을 바꾸지 않으면 2050년에는 암으로 인한 사망보다 항생제 내성 감염으로 사망하는 사람이 더 많아질 것입니다.”

박테리아는 빠르게 증식하여 돌연변이 자손을 낳습니다. 항생제를 남용하면 박테리아가 치료에 저항하는 돌연변이를 일으킬 기회를 얻게 됩니다. 시간이 지남에 따라 항생제는 취약한 박테리아를 모두 죽이고 항생제가 파괴할 수 없는 더 강한 돌연변이만 남깁니다.

박테리아 감염 치료를 현대화하기 위해 의사들이 사용하는 한 가지 전략은 항생제 순환입니다. 의료 서비스 제공자는 특정 기간 동안 서로 다른 항생제를 번갈아 사용합니다. 서로 다른 약물을 전환하면 박테리아가 특정 종류의 항생제에 대한 내성을 개발할 시간이 줄어듭니다. 회전으로 인해 박테리아가 다른 항생제에 더 취약해질 수도 있습니다.

연구의 제1저자이자 의대생인 데이비스 위버(Davis Weaver) 박사는 “약물 순환은 질병을 효과적으로 치료하는 데 가능성이 있음을 보여줍니다.”라고 말합니다. “문제는 우리가 최선의 방법을 모른다는 것입니다. 어떤 항생제를, 얼마나 오랫동안, 어떤 순서로 주어야 하는지 기준이 없다.”

연구 공동 저자이자 Cleveland Clinic의 박사후 연구원인 Jeff Maltas 박사는 컴퓨터 모델을 사용하여 박테리아가 한 항생제에 대한 내성이 어떻게 다른 항생제에 약해지는지 예측합니다. 그는 위버 박사와 협력하여 박테리아 진화의 무작위적 특성에도 불구하고 데이터 기반 모델이 항생제 내성을 최소화하고 항생제 감수성을 최대화하는 약물 순환 패턴을 예측할 수 있는지 여부를 조사했습니다.

박사님 Weaver는 컴퓨터가 실수와 성공으로부터 학습하여 작업을 완료하기 위한 최선의 전략을 결정하도록 가르치는 약물 순환 모델에 강화 학습을 적용했습니다. Drs에 따르면. Weaver와 Maltas의 이번 연구는 강화 학습을 항생제 순환 요법에 적용한 최초의 연구 중 하나입니다.

도식적 진화 시뮬레이션 및 테스트된 최적화 접근 방식. 출처: 국립과학원회보(2024). DOI: 10.1073/pnas.2303165121

"강화 학습은 박테리아가 얼마나 빨리 자라는지만 알면 되기 때문에 이상적인 접근 방식입니다. 상대적으로 판단하기 쉽습니다."라고 Weaver 박사는 설명합니다. “변형과 인적 오류의 여지도 있습니다. 매번 성장률을 밀리초 단위까지 측정할 필요가 없습니다.”

연구팀의 AI는 다양한 종류의 대장균을 치료하고 약물 내성을 예방하기 위한 가장 효과적인 항생제 순환 계획을 알아낼 수 있었습니다. 이 연구는 AI가 항생제 치료 일정 계산과 같은 복잡한 의사 결정을 지원할 수 있다는 것을 보여준다고 몰타스 박사는 말합니다.

박사님 Weaver는 팀의 AI 모델이 개별 환자의 감염을 관리하는 것 외에도 병원이 감염을 전체적으로 치료하는 방법을 알려줄 수 있다고 설명합니다. 그와 그의 연구팀은 또한 박테리아 감염을 넘어 다른 치명적인 질병으로 연구 범위를 확대하기 위해 노력하고 있습니다.

“이 아이디어는 박테리아에만 국한된 것이 아니라 치료에 대한 내성이 생길 수 있는 모든 것에 적용될 수 있습니다.”라고 그는 말합니다. "미래에는 이러한 유형의 AI가 치료 저항성 암을 관리하는 데 사용될 수 있다고 믿습니다."