[메디컬투데이=이호빈 기자] CJ바이오사이언스는 이달 11일부터 15일까지 오스트리아 빈에서 열린 '2025 유럽임상미생물감염학회(이하 ESCMID)'에서 AI기반 차세대 감염진단 기술 연구성과를 발표한다고 10일 밝혔다.

ESCMID는 120여개국에서 1만3000명 이상의 연구자들이 참석하는 세계 최대 규모의 감염학회다. CJ바이오사이언스는 감염진단의 주요 과제인 '신속한 균주 분류'와 '정확한 항생제 내성 예측'을 해결할 수 있는 새로운 접근법을 발표할 예정이다.

CJ바이오사이언스는 42개 주요 병원성 세균의 유전체 정보를 바탕으로 한 ‘유전체 기반 계층적 분석 시스템’을 개발하여 균주의 신속한 판별을 가능하게 했다. 이를 통해 일반적인 균주 분류뿐 아니라 감염병 확산 시 정밀 역학조사까지 다양한 수준의 분석을 수행할 수 있다. 기존 방식은 모든 균주를 비교 분석해야 했으나, 이번 시스템은 유사도가 높은 균주를 빠르게 판별할 수 있다.

또한, '항생제 내성 예측 모델'은 AI 언어 모델링 방식을 도입해 각 유전자의 주변 분포까지 고려했다. 이 모델은 14개 세균 속과 39개 항생제를 대상으로 최대 0.99의 예측 성능을 보이며, 기존 데이터베이스 기반 방식보다 향상된 성능을 보인다. 특히 미지의 내성 유전자와 맥락 의존적 내성 현상까지도 예측잉 가능하다.

CJ바이오사이언스 관계자는 "AI 기술로 의료 현장에서의 감염 확산 조기 확인 및 효과적인 항생제 예측으로 감염 관리에 도움을 줄 것"이라고 밝히며, "어떤 항생제가 효과적인지 항생제인지를 정확히 예측할 수 있는 항생제 내성 예측 기술은 감염 치료에 실질적인 도움을 줄 것으로 기대한다"고 밝혔다.