AI가 씨앗 직접 설계…15년 걸리던 품종개량 '5.0 시대'

생성형 인공지능(AI)을 이용해 자연에 없는 새로운 작물을 설계하는 '육종 5.0' 시대가 제시됐다. 기존 10년 이상 걸리던 품종 개량 기간을 획기적으로 단축할 수 있을 것으로 보인다.

26일 중국농업대학교 왕샹펑 교수와 얀준 부교수가 이끄는 연구팀은 국제학술지 '사이언스 차이나 생명과학'(SCIENCE CHINA Life Sciences)에 이 같은 내용의 리뷰 논문을 발표했다.

전통적인 품종 개량은 우수한 종자를 선별하고 교배하는 방식으로 10~15년이 소요됐다. 이후 분자 마커, 유전체 선별, 빅데이터 기술이 도입됐지만 복잡한 형질 개선과 기후 변화 대응에는 한계가 있었다.

연구팀은 생성형 AI가 기존 품종 중 최고를 고르는 '판별형 AI'를 넘어, 방대한 생물학적 데이터 패턴을 학습해 새로운 DNA 서열이나 단백질을 직접 제안할 수 있다고 설명했다. 이는 지능형 정밀 설계 육종이라는 새로운 패러다임의 시작이다.

연구팀은 이를 가능하게 하는 핵심 생성형 AI 기술로 변이형 오토인코더(VAE), 생성적 적대 신경망(GAN), 확산 모델(DM), 거대언어모델(LLM) 등 네 가지를 꼽았다.

생성형 AI는 ▲유전자 조절 요소 설계 ▲기능성 단백질 혁신 ▲소분자 생성 ▲유전자 편집 도구 최적화 ▲단일 세포 모델링 ▲교차 영역 지식 통합 등 6가지 핵심 분야에 적용될 수 있다.

연구팀은 이런 기술을 실제 육종에 적용하기 위한 '디자인'(DESIGN) 프레임워크를 제안했다. 이는 발견(Discover), 공학(Engineer), 시뮬레이션(Simulate), 통합(Integrate), 생성(Generate), 탐색(Navigate)의 6단계로 구성된다.

이 프레임워크는 '학습-설계-구축-테스트'(LDBT)라는 순환 고리의 일부로 작동한다. 실험 단계마다 생성된 데이터가 모델에 다시 입력돼 설계안을 반복적으로 최적화하는 방식이다.

연구팀은 작물 데이터 파편화, 제한적인 실험 처리량, 모델 해석 가능성 등의 과제가 남아있다고 지적했다. 이어 "AI가 육종가를 대체하는 것이 아니라, 육종가가 전략적 목표를 설정하고 AI가 분자 수준의 복잡성을 해결하는 긴밀한 협력이 미래 성공의 열쇠"라고 강조했다.