MIT, 생성형 AI를 활용한 제초제 설계에 ARPA-H로부터 최대 5,290만 달러 확보

MIT는 2026년 11월 10일 미국 보건고등연구계획국(ARPA-H)으로부터 최대 5,290만 달러의 지원을 받아 생성형 AI로 더 안전한 제초제를 설계하고 농업용 화학물질을 분해하는 생물학적 시스템을 개발하는 프로젝트를 주도한다고 발표했다.

정밀 표적 잡초 방제 학습(PLOW)이라는 이름의 이 프로젝트는 ARPA-H의 효율적인 농업 투입재 관리 추적 및 회복력 시스템(STREAM) 프로그램에 속한다. MIT 생물공학과 학과장 Christopher Voigt가 책임연구자를 맡고, MIT가 주관 수혜기관으로 참여한다. ARPA-H는 2026년 9월 18일을 지원금 지급 시작일로 명시했다.

잡초 방제에 새로운 화학 물질이 필요한 이유

이 프로젝트는 미국 농업의 상충하는 과제를 해결하고자 한다. 상당한 작물 손실을 막고 토양을 보호하는 재생 농법을 가능하게 하기 위해 매년 10억 파운드가 넘는 제초제가 사용되지만, 반복적인 사용으로 일부 잡초에 저항성 돌연변이가 생겼다. 글리포세이트가 이러한 문제를 잘 보여 준다. 식물이 몇 가지 중요한 아미노산을 만드는 데 필요한 효소인 EPSP 합성효소의 작용을 방해해 잡초를 죽이는데, 저항성이 생기면 이 작용의 효과가 떨어진다.

건강에 대한 우려도 설계상의 제약 조건을 더한다. MIT의 발표에 따르면 제초제에 노출되면 암, 대사 및 내분비 질환과 그 밖의 부정적인 건강 결과가 발생할 위험이 커질 수 있다. 농업 종사자는 제초제를 자주 사용하면서 노출될 수 있고, 미국 주민 다수는 식품과 식수를 통해 소량에 노출된다. 따라서 연구진은 잡초 제거 효과뿐 아니라 인체와 생태계에 미치는 피해도 후보 물질 선정 기준에 포함한다.

공급망 안정성 확보도 또 다른 목표다. 대체 물질은 글리포세이트의 핵심 원료인 인의 수입 의존도를 낮추기 위해 개발된다. Voigt는 저항성 문제와 불안정한 전구물질 공급망이 겹치면 미국에 “현재 미국이 누리는 높은 작물 수확량과 경제적인 가격을 실현하는 데 절대적으로 필수적인” 농약이 부족해질 수 있다고 말했다.

실험적 선별과 연계하는 생성형 AI

PLOW의 첫 번째 연구 그룹은 글리포세이트와 다른 제초제가 표적으로 삼는 식물 효소의 작용을 방해하도록 설계된 화합물 또는 소형 간섭 RNA(siRNA) 분자를 제안하는 모델을 구축한다. 이 연구는 MIT의 Connor Coley와 Regina Barzilay, University of North Carolina의 Alexander Tropsha가 이끈다. 이들 모델은 효과뿐 아니라 합성 비용, 저항성을 유발할 위험, 인체에 해를 끼치거나 생태계 피해를 일으킬 위험을 낮추도록 후보 물질을 최적화하는 데 활용될 예정이다.

연구팀은 모델이 수십억 개의 후보 물질을 생성할 것으로 예상한다. 이런 규모 때문에 다음 단계가 핵심이 된다. MIT의 Angela Koehler와 Broad Institute의 Jaime Cheah가 어떤 분자가 표적에 작용하는지 확인하기 위한 고속 선별을 이끈다. 선별 결과는 다시 컴퓨터 모델 연구팀에 전달되어 모델을 개선하는 데 쓰인다. 이로써 AI가 내놓은 결과물을 완성된 제초제로 간주하는 대신, 설계와 시험을 반복하는 순환 과정이 만들어진다.

후보 물질의 범위를 좁힌 뒤에는 세 번째 그룹이 온실 실험을 통해 여러 농업 조건에서 각 분자를 평가한다. 이 그룹은 University of Tennessee at Knoxville의 Neal Stewart와 Scott Lenaghan, University of Illinois at Urbana-Champaign의 Patrick Tranel, UNC의 Tim Willson, 그리고 Robigo의 창립자 겸 CEO인 Andee Wallace가 이끈다. RNA 간섭(RNAi)에 기반한 초기 후보 물질의 첫 온실 시험은 프로그램 첫해가 끝날 때까지 완료될 것으로 예상된다.

새 물질 발굴과 화학물질 분해를 함께 추진

이 프로젝트는 이미 사용 중인 화학물질도 다룬다. PLOW 연구진은 조작된 세균과 곰팡이가 농약과 제형 성분을 바이오매스로 전환하는 살아 있는 미생물 시스템을 개발할 계획이다. 이 시스템은 해당 물질이 식품과 토양, 수로에 도달하기 전에 작용한다. 이 접근법은 환경과 인체의 노출을 줄일 수 있는 확장 가능한 방법을 제공하는 것을 목표로 한다.

PLOW의 물질 발굴 및 분해 연구는 함께 STREAM 프로그램 계획의 네 가지 기술 분야 중 두 가지에 해당한다. 하나는 AI를 활용한 차세대 제초제 발굴이고, 다른 하나는 농업용 화학물질의 제거 또는 분해다. 나머지 분야는 레이저 절제와 소형 자율 제초기를 포함한 정밀 잡초 방제 및 비화학적 잡초 방제, 그리고 제초제와 관련 화학물질의 모니터링 개선이다. 미국 보건복지부는 2026년 8월 17일 STREAM을 출범시키며, 작물 수확량을 유지하면서 농업 종사자와 소비자, 환경을 보호하는 사업이라고 설명했다.

이번 지원은 생성형 AI의 효용성을 까다로운 실험으로 검증하는 데 초점을 둔다. 대규모 후보 물질 라이브러리는 선별 및 온실 실험을 통해 농업 조건에서 효과가 있고 비용, 저항성, 안전성 기준을 충족하는 분자를 찾아낼 때에만 유용하다. PLOW의 분해 연구는 문제의 다른 측면을 다루며, 새로운 대체 물질을 개발하는 동안 기존 농약에 대한 노출을 줄이는 것을 목표로 한다.