CJ바이오사이언스, AI 기반 차세대 감염진단 기술 연구성과 발표

'ESCMID 2025'…미지의 내성 유전자까지도 확인 가능

CJ바이오사이언스가 11~15일 오스트리아 빈에서 열리는 '2025 유럽임상미생물감염학회(ESCMID)'에서 AI 기반 차세대 감염진단 기술 연구성과를 발표한다.

10일 회사 측에 따르면 이번 행사에서 감염진단의 핵심 과제인 '신속한 균주 분류'와 '정확한 항생제 내성 예측'을 AI로 해결하는 새로운 접근법을 소개할 예정이다.

42개 주요 병원성 세균 유전체 정보를 기반으로 '유전체 기반 계층적 분류 시스템'을 개발해 '신속한 균주 분류' 과제를 해결해 냈다는 게 회사 측 설명이다. 이 시스템을 활용하면 일반적인 균주의 분류부터 감염병 확산 시 추적을 할 수 있는 정밀한 역학조사까지 다양한 수준의 분석을 신속하게 수행할 수 있다고 회사 측은 강조했다.

기존 균주 판별 방식은 역학적으로 연관된 균주를 찾기 위해 모든 균주간 비교 분석이 필요했지만 이 시스템을 활용하면 유사도가 높은 균주를 한 번에 판별해주기 때문에 기존 방식 대비 빠르게 균주를 확인할 수 있다고 회사 측은 덧붙였다.

회사 측은 "항생제 내성 예측 모델은 각 유전자를 둘러싼 주변 유전자 분포까지 고려하는 AI 언어 모델링 방식을 도입, 14개 세균 속과 39개 항생제에 대해 최대 0.99의 높은 예측성능을 보였다"며 "이는 기존 항생제 내성 유전자 데이터 베이스 기반 내성 예측 방식보다 월등히 향상된 성능"이라고 강조했다.

회사 관계자는 "이 방식을 활용하면 아직 파악하지 못한 미지의 내성 유전자도 파악이 가능하다"며 "동일한 내성 유전자라도 주변 유전자 분포에 따라 내성이 달라지는 현상인 '맥락 의존적 내성 현상'까지도 예측이 가능하다"고 덧붙였다.