2017년에 바이오테크 분야에서 주의 깊게 살펴보아야 할 세 가지 기술동향.
딥러닝 알고리즘의 도입으로 보건 분야에 기계 지능이 활약하게 된다.
입력 : 2017.03.16 12:34 박영숙 세계미래보고서2055 저자
2017년에 바이오테크 분야에서 주의 깊게 살펴보아야 할 세 가지 기술동향. 딥러닝 알고리즘의 도입으로 보건 분야에 기계 지능이 활약하게 된다.
바이오테크 부문에서 2017년의 새로운 트렌드가 이미 등장하고 있다. 정치적 상황은 계속 변화하지만 과학과 기술은 계속 앞으로 나아가고 있다.
1. 세포치료와 재생의학
우리들은 미래의 의사가 장기를 재성장시키고 교체하는 것을 보여주는 공상 과학 영화를 보았다. 주노(Juno, 공학적으로 처리된 T세포로 치료에 저항성을 가진 백혈병을 앓고 있던 두 명의 영아를 치료한 회사)와 같은 회사, 노벨상을 수상한 과학자인 야마나카 신야가 개척한 신체의 어떤 세포로도 분화할 수 있는 유도다능성 줄기세포(iPS), 인공장기 배양, 재생 기관 등 이러한 공상과학 소설은 점차 현실이 되어가고 있다.
차세대 재생 치료에 초점을 두고 있는 바이오테크 회사들이 많다. 유나이티드 테라퓨틱스(United Therapeutics)는 제노그래프 모델(돼지)에서 인간 장기를 배양하는 것을 목표로 하고 있다. 원스킨(OneSkin)은 인간의 피부를 성장시키고 재생시키는 데 중점을 두고 있다. 스케일드 바이오랩스(Scaled Biolabs)는 실험실에서 신장 기관을 배양시키고 있다.
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2. 뇌의 시대가 시작되었다.
대만의 연구원들은 지난 10년 동안 과일 파리의 뇌의 절반 정도를 단일 뉴런 해상도로 배열하는데 성공했다. 각각 1기가바이트의 해상도를 가진 60,000개의 뉴런을 해독한 것이다. 인간의 뇌는 이에 비하면 8.600만 개의 뉴런을 가지고 있다. 같은 이미징 프로토콜을 이용한다면 인간의 뇌를 이미지화하는데 걸리는 시간은 1,700만 년으로 추정된다. 하지만 기술은 발전하고 있고 신경과학부문의 기술 발전도 가속화되고 있다.
다른 종에 대한 지식의 지속적인 발전과 머신러닝과 결합된 MRI, CAT 스캔, 뇌파 스캔 해상도의 발전으로 인해 인간의 뇌에 대한 이해가 크게 향상되었다.
트루스트(Truust)와 같은 회사는 에너지 흐름에 대한 이해를 높이기 위해 CERN 입자 가속기에서 모델링한 뇌 내부의 에너지 흐름에 대한 고차원 3D 표현을 이용하는 기술을 개발했다. 인간 두뇌 커넥톰은 매핑되고 있으며 고전적인 치료방법과 전기 자극 방법만이 아니라 초음파와 자기 자극을 이용한 치료법에 대한 연구가 이루어지고 있다.
또한 우울증, 외상 후 스트레스 장애(PTSD), 불안 장애와 같은 질병의 치료를 위해 LSD, 실로시빈, 케타민 등 정신에 작용하는 화학물질 사용을 연구하고 있다. 한 연구에서 실로시빈 치료 저항성 우울증을 완화시켜주는 결과를 나타냈다.
뇌 장애에 대한 이해와 치료 방법 외에도 인간-기계간의 직접적인 인터페이스 기술이 향상되어 인간의 기능 개선을 주도하고 있다. 브라이언 존슨은 이식할 수 있는 뇌-기계 인터페이스를 만드는 회사인 커널(Kernel)을 설립했다. 앞으로 몇 년 이내에 인간의 뇌 기능 증강이 이루어지게 된다.
3. 인공지능이 바이오테크 분야에 진입한다.
세계를 집어삼키게 되는 것은 소프트웨어가 아니라 지능이다. 몇 년 전부터 머신러닝이 바이오테크 연구개발에 침투하기 시작했다. 인공지능을 이용하여 가설을 테스트하고 실행할 수 있었기 때문에 플라나리아(반으로 잘라도 재생될 수 있는 생명체)의 새로운 재상 경로를 발견할 수 있었다.
올해 초에 심장 상태를 진단하기 위한 최초로 딥러닝 응용 프로그램이 FDA에서 승인을 받았다. 인간 전문가들이 1건의 사례에 대한 결과를 분석하는데 30분에서 1시간 정도 소요되는 반면 아터리스(Arterys) 시스템은 평균 15초가 소요된다. 더 많은 데이터가 있을수록 심장전문의 시스템인 아터리스는 더욱 성능이 좋아진다.
멘델.에이아이(Mendel.ai)와 같은 회사들은 머신러닝을 이용하여 먼저 개별적인 암 사례들을 이해하고 임상 실험을 추천하고 있다. 이러한 회사들은 최종적으로 가장 최신에 출판된 데이터에 의한 지식을 바탕으로 환자에게 종양전문의보다 더 나은 치료 방법을 추천하는 것을 목표로 하고 있다.
'아톰와이즈(Atomwise)', ‘GEA 엔자임스(GEA enzymes)’, A2A와 같은 회사들은 딥러닝 기술을 활용해 인실리코(in-silico, 컴퓨터 시뮬레이션과 같은 가상 환경 실험 방식)방식으로 신약과 효소, 펩타이드를 개발하려는 시도를 하고 있다.
그러나 이러한 시도는 식품, 소비자 제품, 병원 정보학, 물류, 진단, 치료, 역학에 이르는 모든 분야에 영향을 미치는 기계 지능의 시작 단계일 뿐이다. IBM의 왓슨은 이제 과거이다. 구글의 텐서플로우(TensorFlow)와 새로운 스핀오프인 버릴리(Verily, 구글의 생명과학 연구 회사, 싱가포르의 투자업체로부터 8억 달러를 투자받았다)가 개발한 딥러닝 알고리즘은 보건 분야에 지능을 도입하게 된다.
Image Credit: Shutterstock
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