▲지난 3일 서울경찰청 광역수사단 마약범죄수사대는 마약류 관리에 관한 법률 위반 및 약사법 위반 혐의로 13명을 검거하고 이 중 4명을 구속해 송치했다고 밝혔다. 사진은 필로폰 제조도구 및 유해물질 보관창고 내부.서울경찰청
AI가 6시간 만에 화학무기 4만 개를 설계했다
지난 3일 서울경찰청은 감기약을 원료로 필로폰을 제조한 일당 13명을 검거했다고 발표했다. 압수된 필로폰은 시가 42억 원 상당인 1.36kg으로 4만 명이 동시에 투약할 수 있는 양이다. 이들이 사들인 감기약은 1만 610통, 63만 6600정에 달했다. 경기 평택의 빈 아파트에서 감기약으로부터 슈도에페드린 성분을 추출한 뒤 황산과 염산 등을 이용해 가공한 것으로 조사됐다.
슈도에페드린은 코막힘에 쓰는 비충혈제거제이다. 코 점막의 혈관을 수축시켜 부은 점막을 가라앉힌다. 환절기 약국에서 가장 자주 권하는 성분 가운데 하나이고, 국내에서는 저함량 복합제에 한해 처방 없이 구입할 수 있다. 그 약이 1년여에 걸쳐 마약 제조의 원료가 된 것이다.
▲원자 하나의 차이. 감기약 성분에서 산소 하나가 떨어져 나가면 마약류가 된다. AI 생성 이미지.송해진
슈도에페드린과 필로폰의 성분명인 메스암페타민은 화학 구조가 거의 같다. 슈도에페드린 분자에 붙어 있는 수산기에서 산소 하나가 떨어져 나가면 메스암페타민이 된다. 코막힘을 완화하는 물질과 중추신경을 흥분시키는 마약의 차이가 원자 하나인 셈이다.
이런 일은 감기약에 국한되지 않는다. 치료에 쓰는 약과 사람을 해치는 물질이 사실상 같은 구조를 공유하는 사례는 적지 않은데, 모르핀과 날록손이 그중 한 경우이다.
모르핀은 마약류관리법으로 지정된 마약이다. 과량 투여하면 호흡 중추가 억제되어 숨이 멎는데, 이때 투여하는 해독제가 날록손이다. 날록손은 1960년대 초 모르핀 계열 화합물의 질소 부위에 붙어 있던 작은 원자 무리(메틸기)를 조금 더 큰 원자 무리(알릴기)로 바꿔 만들어졌다.
이 작은 변화 하나로 정반대의 물질이 탄생했다. 두 물질은 신경세포의 같은 수용체 자리에 달라붙지만, 모르핀은 수용체를 작동시켜 호흡을 멈추게 하는 반면 날록손은 작동은 시키지 않은 채 자리만 차지해 모르핀을 밀어낸다. 숨을 멎게 하는 독과 숨을 되살리는 약의 차이가 곁가지 하나인 셈이다.
▲곁가지 하나의 차이. 1960년대 초, 이 교체 하나로 진통제가 해독제가 됐다. AI 생성 이미지.송해진
조건 하나를 뒤집은 실험
2022년 3월 국제 학술지 <네이처 머신 인텔리전스>에 짧은 논평 한 편이 실렸다. 제목은 '인공지능 기반 신약개발의 이중용도'. 미국 노스캐롤라이나의 신약개발 기업 콜라보레이션스 파마슈티컬스 연구진이 자사에서 벌어진 일을 보고한 글이다.
이 회사는 인공지능(AI)으로 희귀질환 치료 후보물질을 찾는다. 질환 표적에 얼마나 잘 작용할지, 독성은 어느 정도일지를 예측하는 기계학습 모델을 만들고, 분자 생성 프로그램이 그 예측값을 점수로 삼아 새로운 분자를 설계하는 방식이다.
계기는 초청장 한 장이었다. 화학·생물무기 관련 기술 동향을 점검하는 스위스 연방 핵·생물·화학 방호연구소의 회의에서 신약개발용 AI가 악용될 가능성을 발표해 달라는 요청이었다.
연구진은 발표를 준비하며 프로그램이 분자를 채점하는 방식을 들여다봤다. 이 프로그램은 분자를 하나 만들어낼 때마다 두 가지 기준으로 점수를 매긴다. 하나는 이 분자가 얼마나 치명적일지를 예측해 반영하는 독성 기준이고, 다른 하나는 목표로 삼은 효소에 얼마나 잘 달라붙을지를 보는 표적 기준이다. 평소에는 독성이 높게 예측되면 점수를 깎고 표적에 잘 붙을 것으로 예측되면 점수를 주는 방식으로 채점했다.
이때 연구진은 독성 기준만 반대로 돌렸다. 치명적일수록 점수를 더 주도록 바꾼 것이다. 코드에서 0과 1을 맞바꾸는 수준의 작업이었다고 담당 연구원은 이후 인터뷰에서 밝혔다. 표적 기준은 평소 신경계 질환 치료 후보물질을 찾을 때 쓰던 것을 그대로 두었다.
두 기준을 함께 적용하면 양쪽에서 모두 높은 점수를 받는 분자가 남는다. 목표 효소에 잘 달라붙으면서 동시에 치명적인 분자, 곧 신경작용제(신경 전달을 교란해 사망에 이르게 하는 화학무기)가 그런 물질이다. 특정 물질을 만들라고 지시한 것이 아니라, 바뀐 채점 기준이 그 영역을 가리킨 것이다.
여섯 시간이 지나기 전에 기준을 넘는 분자 4만 개가 생성됐다. 계산은 사내 서버에서 이뤄졌고, 학습에 쓴 독성 자료는 누구나 내려받을 수 있는 공개 데이터였다. 생성된 구조를 공개 화학 데이터베이스와 대조하자 이미 화학무기로 지정된 물질들이 확인됐다. 그중 VX가 있었다. 화학무기금지협약이 규제하는 신경작용제로, 6~10mg이면 성인 한 명이 사망한다. 나머지는 세상에 없던 분자들이었고, 그중 상당수가 VX보다 독성이 강할 것으로 예측됐다.
독성을 채점한 모델은 살충제와 환경 유해물질, 의약품의 치사량 자료로 학습한 것이었다. 화학무기는 그 안에 없었다. 알고 있던 물질을 꺼내놓은 것이 아니라, 독성이 높은 분자가 갖는 구조적 특징을 학습한 뒤 그 특징에 맞는 분자를 새로 설계해낸 것이다.
이중용도 기술이라는 조건
▲지난 8월 하버드대 벨퍼센터가 발표한 보고서 'AI 기반 생명공학의 이중용도 최전선'하버드대 벨퍼센터
이 실험에서 치료 후보물질을 설계하던 프로그램과 신경작용제를 설계해낸 프로그램은 별개가 아니었다. 같은 모델과 같은 공개 데이터였고, 달라진 것은 점수를 매기는 기준 하나였다.
이는 한 회사의 특수한 사정이 아니다. 하버드대 벨퍼센터가 지난 8월 발표한 보고서 'AI 기반 생명공학의 이중용도 최전선'은 AI와 생명공학이 결합한 기술 전반을 이중용도 기술로 규정했다. 신약 개발에 드는 시간과 비용, 전문성의 문턱을 낮추는 기술은 생물학적 무기를 만드는 데 드는 것들도 그만큼 낮춘다는 것이다. 개발 속도를 높이는 능력과 위험을 키우는 능력이 분리되지 않는다는 뜻이다.
앞서 실험을 보고한 연구진은 논문에서 구체적인 제안을 함께 내놨다. ▲ 학계와 산업계가 이 문제를 공론의 장으로 끌어올릴 것 ▲ 화학 분야의 헤이그 윤리지침처럼 AI 신약개발 기업들이 따를 행동강령을 마련할 것 ▲ 모델을 외부에 공개할 때 접근을 통제할 수 있는 형태로 제공할 것 ▲ 비치료 목적의 독성 분자 설계를 인지했을 때 알릴 수 있는 체계를 둘 것 ▲ 대학이 과학과 컴퓨팅 전공 학생에게 기술 오용에 관한 교육을 강화할 것. 기술 개발과 나란히 갈 관리 체계를 지금 만들자는 요구였다.
사실 의약품 관리 제도 자체가 그런 요구에서 출발했다. 허가 심사에서 유효성과 안전성을 함께 따지는 것도, 마약류를 별도로 관리하고 오남용 우려가 있는 성분의 판매를 제한하는 것도, 하나의 물질이 약도 독도 될 수 있다는 전제 위에 수십 년에 걸쳐 쌓아 올린 체계이다. 이번 감기약 사건은 그 체계의 빈틈이 드러난 사례이기도 하다.
그렇다면 AI 신약개발에 대해서는 어떤 준비가 이뤄지고 있는가. 과학기술정보통신부는 올해 첨단바이오 분야 연구개발 투자를 전년보다 23% 늘린 8023억 원으로 책정하고, AI로 신약 개발 기간을 10분의 1로 단축해 2035년까지 혁신신약 10개를 창출하겠다고 밝혔다.
실제로 AI가 표적을 발굴하고 분자 구조까지 설계한 특발성 폐섬유증 치료 후보물질이 표적 확인에서 전임상 후보물질 확정까지 18개월 만에 도달했다고 개발사는 밝혔고, 올해 3상 시험에 진입했다. 마땅한 치료제가 없던 질환에서 나온 의미 있는 성과이다. 그러나 제시된 목표는 개발 기간 단축과 신약 개수에 집중되어 있을 뿐, 그 속도에 상응하는 안전장치를 어떻게 설계할 것인지는 과제로 남아 있다.
하나의 물질이 약도 독도 될 수 있다는 것은 약물학의 오래된 전제이다. 이를 잊은 채 기적의 치료제를 만들 수 있다는 기대만으로 앞만 보고 질주한다면, 우리가 먼저 마주하게 될 것이 약일지 독일지는 누구도 장담할 수 없을 것이다.
미래의 결과는 예측할 수 없지만, 그 결과가 놓일 조건은 지금 정할 수 있다. 기술 개발에 투입되는 공적 자금을 어떤 연구에 어떤 순서로 배분할지, 거기서 나온 성과를 누구의 몫으로 돌릴지, 위험이 드러났을 때 개발한 쪽에 무엇을 물을지. 적어도 이 물음들은 지금 공론장에 올릴 수 있을 것이다.
덧붙이는 글 [참고 자료]
1. 최영배, "감기약 1만통으로 4만명 투약분 필로폰 제조, 한약사 포함된 일당 검거", 주간경향, 2026. 11. 3.
2. Naloxone, Wikipedia(1961년 Jack Fishman·Mozes Lewenstein 특허).
3. Urbina F, Lentzos F, Invernizzi C, Ekins S, , Nature Machine Intelligence 4, 189–191, 2022.
4. "Researchers Flip Pharmaceutical AI to Create 40,000 Biowarfare Agents", Vice, 2022. 3.
5. Medical Management Guidelines for Nerve Agents (VX), 미국 질병통제예방센터(CDC).
6. Florescu-Ciobotaru A, Workman C, "The Dual-Use Frontier of AI-Enabled Biotechnology", 하버드케네디스쿨 벨퍼센터, 2026. 8. 13.
7. 김이슬, "AI·바이오에 8000억 확대…신약개발 '10배 속도' 승부수", 약사공론, 2026. 4. 2.
8. 성재준, "인실리코, AI 발굴 폐섬유증 신약 후보 '렌토서팁' 3상 돌입", 더바이오, 2026. 7. 8.