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케임브리지대 연구진, AI를 활용하여 약물 내성 박테리아 식별 속도를 혁신적으로 단축

 

• 영국 케임브리지대학(University of Cambridge) 연구진들은 새로운 머신러닝 도구를 통해 AI를 사용하여 현미경 이미지만으로 약물 내성 박테리아를 정확하게 식별할 수 있는 기술을 개발함
• 케임브리지대 의학과 투안-안 트란(Tuan-Anh Tran) 외 11인의 연구진은 항생제 내성(AMR: Antimicrobial resistance)*의 세계적인 위험성을 인지하고 박테리아 감염을 빠르게 식별하고자 연구를 진행했으며, 내성 균주와 감수성 균주를 구분하는 데 며칠간 소요되던 기존 진단기간을 몇 시간으로 단축함
  항생제 등 항균제의 남용으로 항균제에 민감한 균들은 죽고 내성을 보이는 균들이 살아남아 증식하면서 발생하는 질병
• 연구원들은 위장관 및 장티푸스 발병, 생명에 심각한 영향을 미칠 수 있는 박테리아인 살모넬라 티피무리움(Salmonella Typhimurium)을 중점으로, 일반적인 항생제인 시프로플록사신(Ciprofloxacin)에 노출된 박테리아의 현미경 이미지를 분석하여 AI 알고리즘이 시각적으로 감지할 수 있도록 훈련함
• 16개 샘플 이미지 데이터를 사용한 훈련을 통해 AI는 인간의 눈이 감지할 수 없는 차이점을 식별하며 박테리아의 내성상태를 정확하게 예측함
• ­ 연구진 중 수슈미타 스리다르(Sushmita Sridhar)는 아직 모든 박테리아를 대상으로 솔루션을 배포할 수 없지만, 박테리아의 모양과 구조에 대한 몇 가지 매개변수만 포착할 수 있다면 약물 내성을 쉽게 예측할 수 있을 것이라고 밝힘
• 연구진들은 향후 다양한 박테리아 종을 분석할 수 있도록 범위를 확장하고, 더 광범위한 임상 응용 프로그램을 위해 AI 모델을 개선할 것이라고 언급함