미래보고서2050

암, 심장병, 치매보다 노화를 공략한다

'안티 에이징'은 과학 분야에서는 환영받지 못하는 단어이다. 이 분야는 오랫동안 사기꾼이나 가짜 의사들과 연계되어 있었다. 과학자들에게는 '장수 약품'을 기초연구 대상으로 삼는 것이 엄격하게 금지되어 있었다. 노화의 패러다임은 단순하고 일관되어 있다. 서로 다른 유전자와 단백질을 다루는 모델 유기체를 연구하는 과학자들은 노화의 신호를 유도하거나 역전하는 분자 메커니즘을 차차 밝혀내고 있다. 그러나 이러한 메커니즘이 인간에게 작용한다고는 장담할 수 없다.
 그렇더라도 분명 유익한 연구들이 있었다. 많은 약품 후보 중 다수들은 일관되게 노화 관련 질병들의 진행을 늦추고 초파리와 선충류, 쥐의 수명을 늘려준 것으로 판명되었다. 그러나 인체 실험은 아직 멀어 보인다. FDA가 '노화'분야를 제약 개발의 정식 목표로 인식하지 않는한 연구자들은 합법적인 범위 안에서 인간을 대상으로 임상시험을 진행할 방법이 없다. 지금까지는 그랬다.
 2015년에 들어 FDA는 인간의 수명을 40% 늘리고 노화 관련 질병에 걸릴 위험을 감소시켜주는 약품에 관해 3,000명의 지원자를 대상으로 실험하겠다는 과감한 제안을 승인했다. TAME이라 불리는 이 실험은 이중맹검 방식, 다중 센터 실험 방식으로 이루어지며, 이 실험의 목적은 노화를 질병으로 취급해 이를 약품으로 해결하겠다는 것이다.

이 실험에 성공하면 세계 최초로 노화를 약으로 치료할 수 있게 된다. 미국노화연구재단의 과학책임자인 스티븐 오스타드 박사는 이렇게 말했다. “우리는 이 실험은 획기적인 것이며 어쩌면 패러다임을 바꿀 수 있는 것으로 생각합니다.”

TAME은 임상시험 영역에서 특이한 경우다. 알베르트 아인슈타인 의과대학의 니르 바르질라이 박사가 이끄는 TAME 실험은 오로지 학계의 아이디어이며 비영리기관인 미국노화연구재단의 지원을 받고 있다.

만약 이 약이 인간에게 효과가 있다면, 이것이 과학적으로 입증된 최초의 장수 약품이 될 것이며 수십억 달러의 가치가 있는 양약이 되겠지만 팀원 중 누구도 돈을 벌지는 못할 것이다. 임상시험의 대상인 메트포르민은 한 알에 몇 센스에 불과한 일반 당뇨병 약이기 때문이다.

여기에는 돈보다 더 중요한 것이 있다. 일리노이 대학교의 생리인구통계학자이며 TAME연구팀의 일원인 스튜어트 올샨스키 박사는 그것이 “노화와 질병을 바라보는 관점을 완전히 변화시킬 수 있는 아이디어”라고 답했다. 이 아이디어는 가장 큰 사망원인인 암, 심장병, 치매를 공략하는 대신 노화를 공략하는 것이다.

TAME은 수십 년에 걸친 노화연구를 기반으로 한다. 노화 연구는 대부분 생명이 짧은 초파리, 선충류, 쥐와 같은 모델 유기체를 대상으로 한다. 과학자들은 개체의 유전자를 수정해 수명과 건강수명에 미치는 영향을 측정함으로써 노화를 가져오는 분자의 경로를 파악하고 있다.

지난 몇 년 동안 이 분야에서는 노화 과정의 이론적 체제를 굳건히 구축했다. ‘노화의 주축’이라고 부르는 이론적 체제에는 신진대사, 스트레스 반응, 염증, 줄기세포 품질과 단백질의 항상성 등이 포함되어 있다. 그러나 과학자들은 아직 소위 ‘핵심 조절자’ 또는 노화를 주도하고 서로 다른 경로를 이어주는 중앙 교차점에 대해 완전히 밝히지는 못했다.

어떤 과학자는 일부 사람들의 경우 뇌가 핵심 조절자이고 시상하부의 감염 과정이 신체 노화과정에 충분한 임무를 수행한다고 주장한다. 또 다른 과학자들은 안티 에이징 약품에는 항우울제가 포함되어 있으며, 이 약품들이 뇌에 작용해 신체의 유전자 발현을 조절하며 스트레스 내성을 키우고 수명을 연장시킨다고 주장한다. 이와 대조적으로 혈액 속의 노화를 촉진하는 인자들이 뇌의 노화를 가져온다고 주장하는 이들도 있다. 2014년에 젊은 혈액의 회복 효과에 관해 획기적인 연구들이 있었다. 연구원들이 늙은 쥐의 혈액에 젋은 쥐의 혈액을 주입하자 늙은 쥐의 뇌와 혈관, 근육이 젊은 상태로 되돌아가는 것이관찰되었다.

연구자들은 핵심 조절자는 아직 찾지 못했지만 후보 약품 목록을 밝혀냈다. TAME 실험에 사용되는 약인 메트포르민이 그 목록의 선두를 굳건히 지키고 있다. 증세시대부터 인간이 광범하게 사용해온 메트포르민은 혈당을 감소시키고 세포 성장, 감염, 신진대사 등 노화의 주축을 이루는 다양한 경로에 작용한다. 많은 연구를 통해 메트포르민이 암과 치매의 위험을 줄이는 것으로 나타났다. 나아가 2014년에 제2형 당뇨병을 앓고 있는 사람들이 그렇지 않은 사람보다 평균적으로 더 오래 사는 것으로 나타났다.

TAME 연구팀이 노화 관련 임상시험의 허가를 받을 수 있었던 데는 두 가지 요인이 더 있다. 첫째, 이 약이 매우 안전하다는 것이다. 처방된 대로 복용하면 부작용이 적으며 어떤 효과가 나타나는지에 대해 잘 문서화되어 있다. 둘째, 이 약은 수명을 늘려줄 뿐 아니라. 장기기관들을 건강하게 유지시켜주는 시간을 의미하는 건강수명 또한 연장 해준다. 이것이 TAME 실험의 핵심이다. 식이제한과 같은 처방이 동물들의 수명을 더 늘릴 뿐 아니라, 늘어난 기간에 정신적으로나 신체적으로 건강한 상태가 유지되도록 도움을 준다는 것이다. 이것이 인간에게도 적용된다면 보건 시스템을 근본적으로 변화시킬 것이라고 올샨스키 박사는 말했다.

바르질라이 박사는 노화를 목표로 한 약품 실험을 FDA에 신청하는 대신 노화에 따라 만성질황의 발생 빈도가 높아지는지를 관찰하기로 했다.

 연구 목표는 메트포르민이 나이에 관련된 만성질환의 시작을 지연시키는지를 관찰하는 것이다. 올샨스키와 그의 동료들은 2006년에 처음 이러한 전략을 제안하며 이를 '장수 배당'이라고 명명했다. 그들의 개념에 의하면 노화 과정을 늦추는 것은 건강과 개인의 재산 그리고 전체적으로 보건 경제에 상당한 이익을 가져온다.

 

2013년에 <헬스 어페어스>에 발표한 논문에서 올샨스키 박사는 숫자를 이야기했다. 동물 모델에서 약간의 노화 지연이 2.2년의 평균 수명연장을 가져왔으며 연장된 기간에 건강한 상태를 유지했다. 50년 이상으로 보면 노화 연기의 경제적 가치는 7.1조 달러로 추정된다.

 만약 TAME 실험이 제대로 이루어진다면 그것은 인류가 노화를 대상으로 싸우는 첫 번째 발걸음이 될 것이다. TAME 연구팀은 메트포르민 효과 실험과 함께 자원자들을 대상으로 약 복용 전후 근육과 지방 생체검사를 진행할 계획이다. 연구팀은 RNA 딥시퀀싱이라고 부르는 빅 데이터 기술을 활용해 어떤 유전자가 어떤 수준으로 발현하는지를 관찰해 노화의 생물학적 '지문'을 밝혀내고자 한다.

 

슈퍼 영웅의 기능 갖춘 인조인간 탄생

로봇의 중요한 기능 가운데 하나는 인간이 작업하기 힘든 상황에서 대신 작업하는 것이다. 예를 들면 재난 재해로 인해 위험한 지역의 구조활동, 후쿠시마 원전 사고처럼 인간이 직접 사후처리를 하기에는 다양한 위험이 도사리고 있는 곳에서 인간 대신 작업을 하는 것이다. 그런데  이런 역활을 할 수 있는 존재가 로봇 외에도 있다고 하면 어떨까? 바로 합성생물학으로 탄생한 인공 생명체다.

 인공 생명체를 만드는 일이 가능해진다면, 세상은 완전히 변할 것이다. 죽은 가족을 다시 탄생시키거나 자신의 복사본을 만들어 성능을 향상시킬 수도 있으며, 뛰어난 외모에 건강상 완벽한 디자이너베이비를 만들 수도 있을 것이다.

 지금까지 해결하지 못한 수많은 지구촌의 과제를 해결할 수 있는 다양한 생명체나, 암을 정복할 수 있는 나노물질, 얼굴을 바꾸는 능력을갖춘 인간이나 새처럼 날 수 있는 인간을 만들 수도 있으며, 스파이더맨, 캣우먼 등 영웅을 만들 수도 있을 것이다. 심지어 호흡에 굳이 공기를 필요로 하지 않는 생명체로 거듭나서 우주에서 생활 가능한 인간을 만들 수도 있을 것이다.

 합성생물학은 생물학, 분자생물학 등 생명과학과 전기·전자·컴퓨터 등의 기술과학을 결합해 탄생한 새로운 학문으로, 자연 세계에 존재하지 않는 생물 구성요소와 시스템을 설계·제작하거나 자연 세계에 존재하는 생물 시스템을 재설계·제작하는 분야를 말한다. 합성을 통해서 만들어낸 인공적인 유기물질이 생체 내에서 제대로 기능할 수 있도록 하는 연구를 하면서 이를 합성생물학이라고 정의한 것이 시초다.

 한성생물학은 생명정보의 저장암호인 DNA를 읽는 기술과 DNA를 인공적으로 합성하는 유전자 재조합기술에서 시작되었으며, 유전공학의 급속한 발전과 함께 21세기에 그 영역이 더욱 황장되고 있다

 2003년 미국 MIT에서 열린 합성생물학대회에서 죽으면 바나나 향이나는 세균과 오염물질의 냄새를 맡아 경보시스템을 작동시키는 박테리아 등 합성한 유전자를 사용한 새로운 미생물들을 선보였다.

 합성생물학은 유전자변형생물체의 출현으로인한 잠재적 위험성도 가지고 있지만, 레이 커즈와일의 예측처럼 2045년에 인간이 원하는 모든 개체를 창조하게 될 수도 있다

 MIT가 발행하는 과학잡지 <테크놀로지 리뷰> 2004년 2월호가 선정한 '우리 세상을 바꿀 10대 신기술'에서 두 번째로 꼽히며 세계 과학계의 주목을 받은 이래 MIT를 비롯해 캘리포니아 대학교 버클리켐퍼스, 프린스턴 대학교 등 미국의 일부 대학에서 연구를 시작했고, 현재는 우리나라를 비롯해 유럽, 일본 등에서도 합성생물학 연구를 진행 중이다.

 

합성생물학이 의료와 에너지 분야 혁명 일으킨다

2012년 에밀리 레프루스트는 DNA를 기존의 방법보다 빠르고 저렴하게 합성하는 기술을 가진 트위스트 바이오사이언스라는 회사를 창업하려고 투자자를 모집한 적이 있었다. 하지만 많은 투자자는 회사를 창업하고 투자자를 모집한 적이 있었다. 하지만 많은 투자자는 "합성생물학으로는 큰돈을 벌 수 없을 것"이라며, 시큰둥안 반응을 보였다. 그로부터 4녕이 지난 지금, 실리콘밸리에서 수십억 달러를 주무르는 큰손들이 마침내 합성생물학 비즈니스에 뛰어들고 있다. 소프트웨어와 로봇의 발달로 인해 합성생물학 공정의 원가가 대폭 절감되었기 때문이다. 예를 들어 합성생물학 스타트업인 자이머젠은 머신 러닝을 이용해 진균과 세균을 조작함으로써 공정의 효율성을 높이고 있다. 전체적으로 2015년 자금 조달에 성공한 합성생물학 스타트업의 수는 24개로, 2012년의 6개를 크게 웃돌았다.

 이들 스타트업은 경험도 충분하다. 창업자의 상당수가 제약산업과 에너지산업 경험자들로, 화학, 식품, 화장품, 의류 등의 틈시시장에 신속하게 제품을 공급한다.

 징코 바이오웍스의 공동창업자인 제이슨 켈리는 전기차 기업 테슬라나 상업용 우주선 기업 스페이스X와 마찬가지로, 합성생물학 기업들은 혁신과 창조로 경제혁명을 일으킬 것이라고 언급했다. 합성생물학 역사는 길어야 15~20년 정도다. 합성생물학에 관한 이해가 깊어질수록 완전히 새로운 범주의 제품이 나올 가능성은 계속 커진다.

 석유 고갈과 화석연료로 인한 온난화를 해결하기 위해 친환경 대체 에너지를 개발하고 사용하려는 연구가 활발한 가운데 에너지를 생산하는 합성미생물 개발 연구가 주목받고 있다. 크레이그 벤터 박사가 그 선두주자로, 유전체를 화학적으로 합성해 새로운 생명체를 만드는 데 이미 성공했으며 합성생물학을 통해 연료를 생산하는 미생불이 담긴 통을 장착한 자동차가 등장할 것이라고 주장한다.

 의료에서는 합성생물학 기술로 생산한 DNA백신이 품질이 우수하고 보존성 및 안정성도 뛰어나며 비용도 낮아 다양하게 활용되고 있다. 한편 캘리포니아 대학교의 제이 키슬링은 말라리아 치료제인 아테미시닌 전구체의 대랸 생산을 합성생물학으로 실현했으며, 이를 프랑스 제약회사가 상용화하려고 추진하고 있다.

 합성생물학은 그 가능성이 무궁무진해서 잠재적 위험성 역시 높다. 이미 박멸된 바이러스조차 서열만 알면 얼마든지 복원할 수 있을 뿐 아니라, 더 강력하게 변형하는 것도 가능해 생화학 무기로 사용될 경우 인류에게 치명적인 피해를 줄 것이다. 또 합성생물학이 더욱 발달해서 디자이너 베이비를 탄생시키거나 인류와 똑같은 인공생물체를 만들어재게 될 때 인간의 존엄성과 생명윤리에 관한 지금까지의 엄격한 기준이 무너져버릴 위험도 있다. 따라서 업계에서는 자체적으로 지침을 세워야 하며, 범국가 차원의 기준이 마련되어야 하고, 인류의 감시가 필요하다고 할 수 있다.

 

인공 DNA로 생명체 창조하는 합성생물학

2004년 인간 유전체 프로젝트가 완성된 이후 10년 동안 합성생물학은 르게 성장하고 있다. 가장 놀라운 개발은 크레이크 벤터가 생산한 석유박테리아이며, 곧이어 화학합성 유전체를 사용한 효모 합성염색체 등도 만들어졌다.

그리고 2014년 말에 MRC-LMB 과학자들이 최초의 인공 효소를 만드는 데 성공했다. 신만이 생명체를 만들 수 있다는 오래된 믿음을 깨고 인간이 무에서 유, 즉 생명체를 만들 수 있게 된 것이다. MRC-LMB는 <네이처>에 인공 뉴클레오타이드를 만드는 데 성공한 내용의 논문을 발표했다.

뉴클레오타이드, DNA, RNA 빌딩블록, 인산기, 질소염기 다섯 가지(아데닌, 시토신, 구아닌, 티민, 또는 우라실) 중 하나와 당으로 구성된 DNA데옥시리보스와 RNA리보스를 생성한 것이다.

이전 연구에서 필립 홀링거 박사는 자연에 존재하지 않는 튜클레오타이드, 천연 뉴클레오타이드와 같은 기능을 할 수 있는 물질을 개발했다. 인산기 및 다섯 질소염기 중 하나를 유지하지만, 당 또는 완전히 다를 분자로 전환시킨 인공 뉴클레오타이드 여섯 가지를 설계해 생성했다. 이것이 XNAs인데 이것은 일반 DNA처럼 행동한다. 정보를 인코딩하고 전송하며, 심지어 다윈의 이론처럼 자연적으로 발생하는 핵산을 만들기도 한다.

이 실험에서 흥미로운 가능성을 제시한다. 첫째, XNAs가 자연에서 발견된 적이 없더라도, 그들이 존재하지 않는다는 의미는 아니다. 다른 환경을 가진 다른 행성에서 DNA와 RNA가 존재할 수도 있다. XNAs를 창조함으로써 외계에 지적 생명체가 존재할 수 있다는 것이 증명되었다.

앞으로 과학자들은 XNAs 효소, 생화학 반응을 조절하는 세포에서 단백질 기능을 할 수 있는지에 관심을 두고 연구할 것이다.

홀링거 박사 및 다른 과학자들은 XNA효소를 치료적 용도로 사용하는 가능성도 생각한다. XNA효소는 자연적으로 생성되지 않기 때문에, 우리 몸이 이를 분해할 수 있는 시스템 역시 가지고 있지 않다. 연구진은 특정 RNA의 기능을 저하시킬 수 있는 XNA효소를 설계해 생산할 경우, 과민성 암유전자를 치료할 수 있을 것으로 내다봤다. 

 

누구나 생명공학자가 되는 미래

'컴퓨터가 가정에 들어와 지난 50년 동안 우리 삶을 바꾸고 있다. 이제는 생명공학이 가정에 들어와 미래의 50년을 바꿀 것이다.'

 물리학자 프리컨 다이슨이 2007년 <뉴욕 타임스> 서평에서 언급한 내용이다. 그는 전퉁적으로 첨단기술연구소나 대학에서만 보유하던 비싼 생명공학기기나 도구가 미래에는 가정으로 들어와 주부나 아이들이 만지게 되면서 생명공학의 혁명이 일어날 것이라고 예측했다.

 7년이 지나면서 우리가 이제 그 현상을 목격할 수 있게 되었다. 차이라는 회사는 최근 킥스타터에서 1,500달러 가격의 qPCR을 대량 생산하기 위해 펀딩을 시작했다. 증폭된 DNA를 실시간으로 측정하는 이 기계의 가격은 현재 2만 달러 이상으로 꽤 비싸다. 하지만 저렴한 제품의 대량 생산이 가시화되면서 가정에서도 쉽게 DNA를 복사하고 연구할 수 있는 미래가 한 걸음 다가왔다.

 

분자생물학에 주로 쓰이는 전문적인 분석기기가 가정에서 사용될 일이 있을까 의문을 갖는 이들도 있겠지만, 이 기기와 함께 유전자에 관한 일반 지식을 가지고 있으면 안전하고 편리한 삶을 추구하는 데 도움을 받을 수 있다. 이 기기는 분석 대상의 DNA를 시각적으로 설계하고 최종 사용자에게 분명한 결과를 제시한다. 가령 가게에서 산 토마토가 유전자변형작물인지 아닌지, 정육점에서 사온 고기가 한우인지 아닌지 알 수 있다. qPCR은 또 수인성 오염물질을 실시간으로 감지할 수 있는 진단도구이기도 하다. 대장균과 리스테리아 및 HIV, 말라리아, 에볼라와 같은 감염 확산을 추적하는 데도 큰 도움이 된다.

 많은 과학 분야가 그렇듯 생명과학 분야도 고가의 전문장비를 갖추어야 제대로 된 연구 성과를 얻을 수 있는 분야다. 따라서 연구를 위해 고가의 전문장비를 빌리는 데만 오랜 시간을 기다린다. 다이슨은 이러한 장비를 저렴하게 제공해 누구나 일상의 한 부분으로서 생명공학을 연구하게 해야 한다고 주장했다.

 qPCR 같은 프로젝트가 킥스타터에서 성공하는 것은 우리가 생명공학의 시대로 신속하게 이동하고 있다는 사실을 방증한다. 스탠퍼드 대학교는 최근 교양수업으로 'DNA 연구'를 개설해 누구나 생명공학을 공부할 수 있도록 문적을 낮췄다.

 엘렌 요르겐슨은 테크 토크에서 생물공학 발전은 좋은점이 나쁜 점보다 훨씬 많다고 주장했다. "유엔은 이미 생명공학기술의 힘을 인정하고 심지어 DIY바이오 커뮤니티를 지원하며 구체적인 대안도 마련하고 있다."고 이야기하는 한편, 언론은 지속적으로 생명공학의 능력을 과대평가하고 윤리도덕을 과소평가하는 경향이 있다고 지적하기도 했다.

 요르겐슨은 또한 한계를 설정하고 조절하는 과정이 우선되어야 하겠지만, 생명공학 분야에서는 협엽이 필요하다고 주장한다. 젠스페이스 같은 단체는 생명공학이 저렴한 기기의 등장으로 법을 집행하고 있는 공무원들을 교육시키는 한편 미 연방수사국과 직접 협력한다.

 IBM의 토머스 왓슨은 1943년에 "우리가 다섯 대의 컴퓨터 정도를 팔수 있을 것이다"는 유명한 예측을 했다. 당시 컴퓨터의 사용 범위가 너무나 제한적이었기에 세계 시장이 다섯 대의 컴퓨터의 사용 범위가 너무나 제한적이었기에 세계 시장이 다섯 대의 컴퓨터만 필요로 한다는 취지의 발언이었다. 그런데 지금 우리가 얼마나 많은 컴퓨터를 사용하고 있는가? 생명공학 및 합성생물학 역시 마찬가지다. DNA를 분석하는 저렴한 기기가 나오면 PC와 마찬가지로 세상을 바꿀 것이다.

 

의사보다 정확한 인공지능의 진단

'인공지능이 그 무엇이 되었든 아직 이루어지지 않았다.' 인공지능커뮤니티에서 흔히 하는 이야기로, 회의론자들은 인공지능 프로그램 평가 절하해왔다. 컴퓨터 인공지능이 체스챔피언을 이기고 자동차 운전을 배워도, 시리와 코타나의 등장에도 여전히 별것아니라고 이야기했다.

그러나 이것이 2015년부터 변하기 시작했다. 회의론자들조차도 이제 인공지능이 거의 완성되었다고 말한다. 엄청난 양의 데이터를 흡수해 학습하는 '딥러닝' 신경네트워크 분야에서 중요한 발전이 있었다. IBM은 자사의 인공지능 시스템인 왓슨에게 요리에서 금융, 의학에서 페이스북에 이르는 모든 것을 가르쳤다. 구글과 마이크로소프트는 안면인식과 인간처럼 말하는 시스템 분야에서 약진했다. 인공지능의  안면인식은 인간과 비슷한 수준에 이르렀다.

IBM의 왓슨 헬스는 일부 암에 대해 인간 의사보다 더 잘 진달할 수 있다.
 인리틱 CEO 제러미 하워드는 기하급수적 의학 이션했다. 강연하는 자리에서 그는 프레젠테이션  내용을 추가하며 이렇게 말했다. "이전 이야기의 일부는 내가 비행기를 타고 있는 동안에 낡은 이야기가 되었습니다. 그래서 약간 수정해야 했습니다."

2015년 11월 9일에 구글은 딥 러닝 소프트웨어인 텐서플로는 구글 제품에 사용되는 머신 러닝을 위한 소프트웨어로 구글 브레인 팀이 개발했다. 구글 브레인 팀은 2011년에 첫 머신 러닝 시스템 디스트빌리플을 만들었다. 디스트빌리플의 딥 러닝 신경망은 구글 내 50개가 넘는 팀과 검색, 음성검색, 광고, 구글 포토, 구글 맵스, 스트리트뷰, 번역, 유튜브 같은 실제 서비스에 탑재됐다. 이번에 오픈소스로 공개된 텐서플로는 구글 브레인 팀의 두 번째 머신 러닝 시스템으로 안드로이드와 애플의 ios 같은 모바일 환경은 물론 리눅스 등의 컴퓨터 환경에서도 구동할 수 있다.

 제레미 하워드가 의학 컨퍼런스에서 이야기하고자 한것도 바로 이런 머신 러닝에 의한 눈부신 발전이다. 머신 러닝은 프로그램을 직접 짜서 배우는 것이 아니라 예를 통해 학습하는 알고리즘이다. 구글 탐색에서 아마존 추천 엔진에 이르기까지 머신 러닝은 모든곳에 존재한다. 실제로 의료 분야에서 머신 러닝은 페의 CT 영상 분석에 이용되었고 의사들에게 암 진단과 예후의 추정을 도와줄 수백 가지의 새로운 특성들을 확인해주었다.

그러나 현재 다양하게 사용되고 있는 머신 러닝은 이미 낡은 것이다. 가장 최근의 진보는 '딥 러닝'이라고 부르는 것으로 더 강력하고 독립적이다. 딥 러닝은 기계가 다양화된 데이터를 바탕으로 학습을 반복해 스스로 상황을 인지,  판단할 수 있도록 지능화된 기술이다.

구글 플러스, 페이스북 등 소셜 네트워크 서비스에서 인물 사진에 자동으로 태그가 달리거나 사진 배경에 나타난 위치를 인식하고 분류하는 서비스  등이 딥 러닝 기술을 적용한 사례다. 2010년 세계 최고의 영상인식 대회의 인식 실패율은 오늘날보다 6배가 높았다.(28.2%) 하지만 2015년 초 구글과 마이크로소프트는 딥 러닝 알고리즘이 인간보다 훌륭하여 인식 실패율은 각각 4.8%에서 4.94%라고 발표했다.
 제레미 하워드는 이보다 더 빠르다고 이야기한다. 그가 2014년에 기하급수적 의료 컨퍼런스에서 발표했을 때 딥 러닝의 실제적 사용은 막 시작한 단계이며 의료 분야에서는 특히 더 그렇다고 말했다.

"작년에 제가 이곳에 왔던 때 이후로 모든 기하급수적인 발전이 일어났습니다. 이제 구글의 메일 자동회신이 있습니다. 스카이프 자동통역이 있습니다. 우리에게는 자동 예술 생성기가 있습니다. 나아가 작년에 제가 이것을 의료 분야에서 의료 진단의 정확성과 효율성을 높이는 데 사용할 수도 있을것이라고 말했는데, 그 방향으로 가고 있습니다. 그래서 우리는 인리틱이라는 회사를 만들었습니다."

2014년에 인리틱은 단계였다. 그들이 가진 알고리즘은 품종별개들과 서로 다른 유형의 은하들을 구분할 수 있었다. 그것으로는 멋있었지만 그것이 최종목표는 아니다. 하워드는 딥 러닝이 의료 분야에 거대한 충격을 가져올 것으로 예상한다. 미국에서만이 아니라 의사에게 쉽게 갈 수 없는 전 세계 40억 명의 인구에게 현대적 의료진단을 원격으로 제공하게 된다. 이것은 커다란 진보다. 세계경제포럼에 의하면, 현재의 속도로는 개발도상국에 충분한 의료 전문 인력을 공급하기까지 300년이 걸릴 것이라고 한다.

 인리틱은 2014년 설립된 뒤 환자 100만 명의 의료기록을 분석해 인간 신체에 관한 심도 있는 신경네트워크를 만들었다. 인리틱의 딥 러닝 시스템은 폐 CT 스캔 영상을 가지고 자체 알고리즘을 통해암으로 발전할 가능성을 진단하고 이를 네 명의 최고 방사선 전문의 패널의 진단과 비교했다.

방사선전문의의 위음성율은 7%였다. 인리틱의 인공지능은 0%였다. 방사선전문의의 위양성률 66%였다. 인리틱의 인공지능은 47%였다. 인공지능이 인간 전문가보다 현저히 더 낫다는 것을 보여주었다.
 인리틱의 딥 러닝은 암 조기 탐지에 사용될 것이다. 방사선 이미지 대상에 문제가 없는지 먼저 소프트웨어가 점검한다.

이상이 발견되면 이미지 우선순위를 높여 내용에 따라 담당 의사를 결정한다. 폐 이미지에서 결절을 발견한다면 폐 전문의에게 전송하고 동맹류 같은 것이 발견되면 심혈관 전문의에게 보내는 것이다.

딥 러닝은 빠르게 발전하고 있으며 영향력도 더욱 커질 것이다. 이미 여러 사람이 이 분야에 일하고 있지만 아직 충분하지 않다. 텐서플로가 그 수문을 열었으며 이제 딥 러닝의 세계는 더욱 빠르게 흘러갈 것이다.

낡은 보건의료 시스템의 재구축

오늘날 보건의료는 사후적이고 소급적이며, 관료적이고 비용이 비싸다. 이것은 질병의료이지 보건의료가 아니다. 특히 미국의 경우 3조 달러에 이르는 커다란 보건의료 시스템이 실패했다고 평가해도 무방하지 않다. 미국의 미래학자들은 이 시스템이 망가진 이유와 이를 수리할 방법을 찾아서 미래로 나아가고자 한다. 여기서 소개하는 사례는 미국의 이야기지만 우리나라에서도 적용해볼만한 부분이 많을것이다.
 나쁜 소식
의사들은 환자의 수요에 의한 것이 아니라 법적 책임에 대한 공포로 인해 매년 2, 100억 달러를 사용한다.
미국인은 1인당 평균 8,915달러를 보건의료에 사용한다. 이는 지구상 어느 나라보다 많은 금액이다.
미국에서 처방약값은 다른 선진국보다 50% 더 비싸다.
현재의 비율대로라면, 2025년 미국 GDP의 25%는 보건의료 분야에 사용된다.
하나의 신약이 연구소에서 환자에게 주어질 때까지 평균 12년의 시간과 3억 5,900만 달러가 소요된다.
신약 5,000가지 중 다섯 가지만이 인체실험을 할 수 있다. 그 중5 분의 1만이 인체사용 허가를 받는다.
 우리는 인공지능, 센서, 로봇공학, 3D 프린팅, 빅 데이터, 유전체학, 줄기세포 분야  등의 첨단기술이 주도하는 의료 혁명의 중심에 서있다. 앞으로 10년 안에 다음과 같은 일이 벌어질 것이다.
좋은소식
지구 상의 가장 부유한 곳이나 가장 가난한 곳이나 동등하게 인공지능의 건강검진 스캔으로 가장 훌륭한 진단을 받게 된다.
대규모의 유전체학과 머신 러닝으로 암과 심장병, 신경퇴행 질병의 근본 원인과 치료법을 얻게 된다.
로봇 의과의가 저렴한 비용으로 매번 완벽한 수술을 집도하게 된다.
필요한 경우 기증자가 죽기를 기다릴 필요 없이 심장, 간, 폐, 신장을 만들 수 있다.
이러한 돌파구들은 다음과 같은 핵심기술들의 기하급수적 성장과 융합으로 구체화될 것이다.

인공지능과 보건의료

인공지능은 더 나은 진단과 개인화된 의료 처치를 가능하게 한다.

인리틱과 같은 회사들은 인공지능과 딥 러닝을 이용해 의료 영상진단과 종양의 감지 능력을 향상시키고 환자와 의사에게 통합된 의료 기록들을 제공한다. IBM의 왓슨 헬스는 애플, 존슨 앤드 존슨, 에드트로닉과 파트너십을 맺었으며, 동시에 피텔 및 익스플로리스라는 클라우드 기반의 의료 빅 데이터 회사를 인수했다. 방대한 의료 데이터를 왓슨으로 통합하겠다는 야심을 보여주는 행보다. 하나의 왓슨 시스템에 4,000만 개의 문서가 들어 있으며 매일 2만 7,000개의 새로운 문서가 추가되어 수천 명의 사용자에게 자료로 제공된다. 1년 만에 왓슨의 폐암 진단 성공율은 90%에 달했다. 인간 의사의 진단 성공률은 50%다.

 한편 스마트폰을 비롯해 다양한 센서의 발전에 따라 개인의 의료 데이터가 측정되기 시작했다. 단순히 걸음 수, 활동량, 체지방지수만이 아니라, 체온, 혈압, 혈당, 심박 수, 심전도, 산소포화도 등 중요한 의료 데이터도 모바일 디바이스와 스마트폰으로 측정할 수 있게 된 것이다.

 

센서와 보건의료

인체에 착용할 수 있고 인터넷에 연결된 기기들과 자신에 대한 정량적 가록과 예측분석이 가능한 애플리케이션으로 방대한 양의 유용한 건강정보를 수집할 수 있다.

퀀터스 손목밴드와 바이탈 커넥트는 심전도자료, 바이탈사인, 자세와 스트레스 수준 등의 자료를 세계 어느 곳에나 전송할 수 있다. 구글은 스마트 콘텍트렌즈를 비롯해 신체 내외부에 범용으로 사용할 수 있는 센서들을 개발하고 있다. 이 기기들을 통해 착용자의 혈당부터 혈액의 화학적 분석에 이르는 정보들을 모니터할 수 있다.

한편 임상의료 부문에서 가정 또는 환자나 간병인의 주머니에 들어가는 기기를 이용한 기술의 사용이 늘어날 것이다. 영화 '스타트렉'에 나오는 휴대용 의료기기인 트라이코더의 실제 구현 가능성에 총 1,000만 달러의 상금이 걸린 퀄컴 트라이코더 X프라이즈는 '의료용 트라이코더'의 시대에 박차를 가할 것이다. 트라이코더는 현재 기껏해야 디지털 체온계 정도인 환자 분류 부문에서 더욱 다양하게 사용될 것이다. 이 기기는 환자나 간호사를 위한 것이 아니라 소비자를 위한 것이다.

로봇공학과 보건의료

의료 로봇공학의 정밀성, 정확성, 이동성으로 인해 전 세계 사람들이 더 빠르고 더 저렴하게 의료 서비스를 누리게 된다.

 전 세계적으로 300만 건 이상의 수술이 인튜이티브 서지컬사에 의해 개발된 다빈치 로봇 시스템으로 이루어졌다. 다빈치 로봇 시스템으로 이루어졌다. 다빈치 시스템은 신체 내부의 3D 고화질 영상을 사용하며, 사람의 손의 떨림이 없는 정교한 움직임이 장점이다. 또 새로 개발되고 있는 새로운 세대의 수술로봇은 인간이 저지를 수 있는 실수를 없애고 더 적은 비용으로 일상적인 수술을 완벽하게 수행할 것이다.

 

3D 프린팅

3D 프린터는 주문형 제조방식으로 생산되는 의료기기들을 저렴하게 공급하고, 빠르고 손쉬운 제작으로 더 많은 사람이 이용할 수 있게해줄 것이다. 예를 들어 정교한 치과 및 해부학적 모델, 수술보조용 도구, 이식용 기기, 외골격, 보청기, 보철물, 척주측만층 환자용 교정기 등 수많은 의료기기를 3D 프린트한다.

 실제로 워싱턴 대학교의 학생들은 약 200달러에 로봇 팔을 3D 프린트했다. 기존의 로복 팔은 5만~7만 달러에 이르며 이식 대상자가 아이일 때는 자랄 때마다 교체해주어야 해서 비용이 많이 들었다.

 한편 앤서니 아탈라 박사의 연구팀과 오가노보 같은 회사들은 세포를 가지고 피부, 혈관, 소형 장기들을 3D 바이오프린팅해 생산한다.

 

유전체학과 빅 데이터

유전자 배열 분석 원가는 2001년의 1억 달러에서 오늘날의 1,000달러까지 10만분의 1로 떨어졌다. 이는 무어의 법칙의 3배 속도에 달한다. 휴먼 롱제비티에서는 가장 방대한 유전체학 정보를 수집할 계획을 가지고 있다. HLI는 100만 명에 이르는 사람들의개인 유전체와 MRI 스캔 데이터, 인체 미생물 군집, 대사체 등을 저장하려고 한다. 이 회사는 기존에 알려진 질병 관련 유전자 테스트 서비스를 제공하는 동시에, 비교 유전체 분석을 통해 유전자와 질병과의 관계를 밝히기 위해 최대한 많은 사람의 데이터를 확보하기 위해 노력하고 있다.

 특히 HLI는 1년에 4만 명의 유전체를 분석할 수 있을 정도의 세계 최대의 설비를 보유하고 있다. 이렇게 얻어진 데이터베이스를 통해 더욱 정확한 질병 예측 연구가 가능할 것이다. 인류의 질병에 대한 비밀을 풀 수 있을 것으로 기대했던 인간 유전체 프로젝트가 15년 전에 완료되었지만 유전자와 질병의 상관관계는 아직 상당 부분 베일에 가려져 있다. 지금까지 확보된 개인 유전체의 수가 충분하지 않기 때문이다. 많은 수의 유전체와 개인의 특성에 대한 정보를 확보해야 질병 예측의 정확도를 높일 수 있을 것이다.

 

줄기세포

지금은 줄기세포 치료법의 초기 단계에 있다. 미래의 치료법은 지금은 상상도 하지 못할 방법으로 이루어질 것이다.

 줄기세포 치료는 조직을 재생시킨다. 그래서 실명에서 척추 부상, 제1형 당뇨병, 파킨슨병, 알츠하이머 병, 심장병, 화상, 암, 고롼절염에 이르는 모든 질병을 '치유'한다. 2012년 시더스시나이병원의 연구팀은 줄기세포 치료법의 성공적인 치료 사례를 발표했다. 환자 자신의 줄기세포를 이용해 심장조직을 재생해 심근경색 손상을 완화시킨 것이다.