과학 포털 iKAOS

54 Contents

[강연] 백민경_AI로 풀어가는 생명의 비밀: 생명은 설계될 수 있을까?｜제33회 서울대 자연과학 공개강연_"과학 그리고 인공지능"

우리 몸의 수많은 생명 현상은 '단백질'이라는 아주 작은 일꾼들에 의해 조절됩니다. 단백질은 복잡한 3차원 구조를 가지며, 그 형태에 따라 수행하는 기능이 결정됩니다. 계산생물학은 인공지능과 같은 첨단 도구를 활용해 이 미세한 분자들의 구조를 예측하고 설계하는 학문입니다. 단순히 관찰하는 것을 넘어 생명의 핵심 원리를 디지털 공간에서 분석함으로써, 우리는 질병의 원인을 파악하고 새로운 치료법을 찾는 혁신적인 길을 열어가고 있습니다. 인류는 아주 오래전부터 원하는 형질의 동식물을 교배하는 '인위 선택'을 통해 생명을 간접적으로 설계해 왔습니다. 이후 DNA가 유전 설계도라는 사실이 밝혀지면서, 기존 유전자를 자르고 붙이는 '유전자 편집' 기술인 제2세대 설계 시대가 열렸습니다. 하지만 이는 자연에 존재하는 설계도를 일부 수정하는 수준에 머물렀습니다. 셰익스피어의 희곡을 고칠 수는 있어도 새로운 명작을 처음부터 창작하는 것은 불가능했던 것처럼, 완전한 창작에는 한계가 있었습니다. 단백질은 아미노산 서열이 엮인 사슬이 특정한 구조로 접히면서 기능을 갖게 됩니다. 하지만 이 사슬이 접힐 수 있는 경우의 수는 우주의 나이보다 긴 시간 동안 계산해도 다 확인하지 못할 만큼 방대합니다. 이 '단백질 구조 예측'은 지난 50년간 과학계의 거대한 난제로 남아 있었습니다. 우리 몸에서는 단 1초도 안 되어 일어나는 이 복잡한 과정의 원리를 규명하는 것은 생명 과학의 근본적인 비밀을 푸는 가장 중요한 열쇠였습니다. 이 난공불락의 문제는 2020년 인공지능 기술의 발전으로 해결의 실마리를 찾았습니다. 알파폴드와 로제타폴드 같은 AI 모델은 수만 개의 단백질 데이터를 학습하여, 아미노산 서열만으로 3차원 구조를 정확하게 예측해 내기 시작했습니다. 실험을 통해 수년이 걸리던 구조 규명을 이제는 클릭 몇 번만으로 단 몇 분 만에 완수할 수 있게 된 것입니다. 이는 생명과학 연구의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓은 기술적 혁명이라고 할 수 있습니다. 구조 예측이 가능해지자 이제 우리는 자연에 없는 새로운 단백질을 직접 만드는 '창작'의 단계인 제3세대 설계 시대로 진입했습니다. 특정 바이러스를 무력화하거나 플라스틱을 분해하는 등 우리가 원하는 기능을 정의하면, AI가 그에 맞는 구조와 설계도를 제안해 줍니다. 생성형 AI가 그림을 그리듯, 과학자들은 이제 질병 치료나 환경 문제 해결에 필요한 맞춤형 생체 분자를 자유자재로 설계할 수 있는 강력한 도구를 손에 쥐게 되었습니다. 더 나아가 미래에는 세포 전체를 컴퓨터 속에 구현하는 '가상 세포' 시뮬레이션인 제4세대 설계가 실현될 전망입니다. 이는 제조업의 '디지털 트윈' 개념을 생명체에 적용하는 것으로, 신약 후보 물질이 세포 내에서 어떤 반응을 보일지 가상 공간에서 미리 테스트할 수 있게 합니다. 이 기술이 완성되면 수억 마리에 달하는 동물 실험의 희생을 막을 수 있을 뿐만 아니라, 개개인의 특성에 맞춘 정밀한 맞춤형 의료 시대가 본격적으로 열릴 것입니다. 인공지능이 이끄는 생명 설계 기술은 인류에게 무한한 가능성을 선사하지만, 동시에 무거운 책임감도 요구합니다. 이 기술을 어떻게 활용하느냐에 따라 난치병을 극복하는 축복이 될 수도, 치명적인 생화학 무기를 만드는 재앙이 될 수도 있기 때문입니다. 기술 그 자체는 방향성을 결정하지 않으며, 오직 인간의 선택만이 그 미래를 결정합니다. 인류 모두를 위한 축복의 길로 나아가기 위해 우리는 어떤 미래를 설계해야 할지 끊임없이 고민해야 합니다.

카오스재단카오스크로스

생명과학
융합

[인터뷰] 백민경_AI로 풀어가는 생명의 비밀: 생명은 설계될 수 있을까?｜제33회 서울대 자연과학 공개강연_"과학 그리고 인공지능"

우리 몸의 핵심 분자인 단백질은 생명 현상을 유지하는 가장 부지런한 일꾼입니다. 단백질의 3차원 구조를 파악하는 일은 그 기능을 이해하는 첫걸음이자 현대 생명과학의 핵심 과제입니다. 과거에는 단백질 구조 예측이 미지의 영역에 가까웠으나, 인공지능 기술의 발전과 함께 새로운 전기를 맞이했습니다. 특히 알파폴드와 같은 혁신적인 인공지능 모델은 단백질 구조를 정확하게 예측하며, 생명 현상을 더 깊이 있게 이해하도록 돕는 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 인공지능이 도입되기 전, 단백질 구조를 밝히기 위해서는 엑스레이나 초저온 전자현미경(Cryo-EM)과 같은 복잡한 실험 기법에 의존해야 했습니다. 하나의 단백질 구조를 규명하는 데 수개월에서 길게는 10년 이상의 시간이 소요되기도 하여, 이는 연구자들에게 매우 고된 과정이었습니다. 하지만 이제는 인공지능을 통해 단백질의 형태를 사전에 예측하고, 이를 바탕으로 기능을 추론하는 가설 중심의 연구가 가능해졌습니다. 이러한 변화는 생명과학 연구의 속도를 비약적으로 높여주고 있습니다. 인공지능의 환각(할루시네이션) 현상은 일반적인 대화형 모델에서는 문제로 지적되지만, 단백질 설계 분야에서는 오히려 새로운 가능성을 열어주는 열쇠가 됩니다. 자연계에 존재하지 않는 전혀 새로운 단백질을 만들어낼 때, 인공지능의 창의적인 예측 능력이 유용하게 쓰이기 때문입니다. 이제 인간은 단순한 관찰자를 넘어, 특정 기능을 수행할 수 있는 단백질 부품을 정밀하게 설계하는 단계에 진입했습니다. 이는 질병 치료를 위해 생명의 오작동을 수정할 수 있는 정교한 설계도로 기능하게 됩니다. 단백질 설계 기술은 인류가 당면한 여러 난제를 해결할 핵심 열쇠입니다. 항체 치료제나 백신 개발은 물론, 플라스틱을 분해하는 효소를 설계하여 환경 문제를 해결하거나 친환경적인 생물 공정을 구축하는 데에도 활용될 수 있습니다. 다만 이 기술은 강력한 도구인 만큼 윤리적인 성찰이 반드시 동반되어야 합니다. 의도치 않은 바이러스 설계나 생화학 무기 제조와 같은 악용의 가능성을 경계하며, 이 도구를 인류에게 유익한 방향으로 이끄는 것은 결국 사용하는 사람의 책임에 달려 있습니다. 미래의 생명과학 연구는 실험실에서의 물리적인 활동과 컴퓨터를 이용한 계산 과학이 조화롭게 결합된 형태가 될 것입니다. 인공지능이 가진 강력한 연산 능력은 복잡한 생명 현상을 분석하는 데 필수적인 요소가 되었습니다. 따라서 연구자들은 새로운 기술을 두려워하기보다 적극적으로 학습하고 자신의 연구 분야에 접목하려는 열린 자세를 가져야 합니다. 기술이라는 새로운 날개를 달고 기존의 한계를 넘어설 때, 비로소 생명과학은 더 넓은 진리의 바다로 나아갈 수 있을 것입니다.

카오스재단카오스크로스

생명과학
융합

아듀! 2025 웰컴! 2026 | 월간싸돌이 1월호

2025년 한 해는 대한민국 과학계에 있어 눈부신 발전의 시기였습니다. 우주항공 분야에서는 누리호 4차 발사와 아리랑 7호 위성의 성공적인 발사가 이루어져, 우리나라가 세계 5대 정밀 위성 보유국으로 도약하는 쾌거를 이뤘습니다. 이제는 우주 발사가 더 이상 긴장되는 이벤트가 아니라, 성공을 기대하는 일상이 되었습니다. 이러한 성과는 대한민국이 우주항공 강국으로 자리매김하는 데 큰 역할을 했습니다. AI 분야에서도 중요한 진전이 있었습니다. 2025년에는 인공지능 기본법이 통과되어, AI 개발과 활용에 대한 국가적 기준이 마련되었습니다. 이로써 AI의 안전한 발전과 체계적인 관리가 가능해졌으며, 다양한 AI 기술이 일상에 깊숙이 스며들고 있습니다. AI와 바이오의 융합도 주목할 만한 이슈였습니다. 국가바이오위원회가 출범하면서 AI를 활용한 신약 개발과 바이오 데이터의 국가적 관리가 본격화되었습니다. NASA의 아르테미스 2 미션을 통해 인류의 달 탐사가 재개될 예정이며, 이는 달 착륙을 위한 중요한 시험 비행이 될 것입니다. 또한 8월에는 아이슬란드와 스페인 북부에서 개기일식이 관측될 예정으로, 많은 이들의 관심을 모으고 있습니다. 11월에는 보이저 1호가 지구에서 1광일 거리에 도달하는 역사적인 순간도 맞이하게 됩니다. 2025년 한 해 동안 다양한 AI 기술이 소개되며, ASSA 어워즈를 통해 그 성과를 되짚어보는 시간도 마련되었습니다. AI로 뮤직비디오와 팟캐스트를 제작하는 등 놀라운 기술들이 등장했고, 굿즈 디자인과 만화 제작, 로봇 경비견 등 스마트하고 과학적인 AI 활용 사례가 이어졌습니다. AI가 요리와 명화 제작 등 일상 속 다양한 영역에서 혁신을 이끌고 있다는 점도 인상적이었습니다. 과학관 소식 또한 풍성하게 전해졌습니다. 2026년 1월에는 송암 스페이스랩에서 NASA 과학자들과 함께하는 우주 탐사 겨울 캠프가 개최될 예정입니다. 이처럼 과학은 멀리 있는 것이 아니라 우리 일상 가까이에 있으며, 앞으로도 새로운 과학 소식과 혁신적인 기술이 계속해서 소개될 것입니다. 한 해 동안 과학관과 월간 싸돌리를 사랑해주신 모든 분들께 감사의 인사를 전하며, 2026년에도 더욱 풍성한 과학 이야기가 이어질 것을 약속드립니다.

국립과천과학관💙싸돌이💙

생명과학
천문학
융합

💊약대 교수님이 알려주는 위고비의 효과와 부작용😣(이화여대 김명규 교수님) l 요즘과학

최근 '꿈의 비만 치료제'라 불리는 위고비가 전 세계적으로 큰 관심을 받고 있습니다. 기존의 비만 치료제들이 주로 교감신경을 활성화하여 억지로 식욕을 누르는 방식이었다면, 위고비는 우리 몸에서 자연스럽게 분비되는 호르몬인 GLP-1의 원리를 이용합니다. 음식을 섭취했을 때 뇌에 배가 부르다는 신호를 보내고 혈당을 조절하는 이 호르몬의 작용을 강화함으로써, 사용자가 자연스럽게 포만감을 느끼고 식사량을 줄일 수 있도록 돕는 것이 핵심입니다. 위고비는 단순한 미용 목적의 다이어트 보조제가 아니라, 비만으로 인해 건강상의 위협을 받는 환자들을 위한 전문 치료제입니다. 당뇨나 고혈압, 심혈관 질환의 위험이 있는 고도 비만 환자들에게 처방되며, 반드시 의사의 상담과 지도가 필요합니다. 비만이 아닌 사람이 무분별하게 사용할 경우 영양 부족이나 소화기 장애 같은 부작용을 겪을 수 있으며, 장기 사용에 따른 안전성이 완전히 검증되지 않았기에 사용에 있어 신중한 접근이 요구됩니다. 하나의 신약이 세상에 나오기까지는 보통 10년에서 15년이라는 긴 시간과 수백억 원 이상의 막대한 비용이 투입됩니다. 후보 물질을 발견하는 단계부터 동물을 대상으로 하는 독성 테스트, 그리고 사람을 대상으로 하는 3단계의 엄격한 임상시험을 모두 통과해야만 비로소 허가를 받을 수 있습니다. 이 과정에서 수많은 물질이 효과 부족이나 안전성 문제로 탈락하며, 최종적으로 성공할 확률은 매우 낮기에 신약 개발은 엄청난 인내와 끈기가 필요한 영역입니다. 최근에는 인공지능(AI)과 빅데이터 기술이 신약 개발의 패러다임을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 과거에는 모든 실험을 일일이 직접 수행하며 결과를 확인해야 했지만, 이제는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 후보 물질의 성공 가능성을 미리 예측할 수 있게 되었습니다. 실패했던 연구 데이터까지 학습한 AI는 시행착오를 획기적으로 줄여주며, 개발 기간 단축과 비용 절감에 기여하고 있습니다. 이는 더 안전하고 효과적인 약물을 빠르게 보급할 수 있는 든든한 토대가 됩니다. 비만 치료제를 넘어 암이나 알츠하이머와 같은 난치병을 정복하기 위한 신약 연구도 활발히 진행 중입니다. 면역 체계를 활용한 항암제나 뇌 질환의 근본 원인을 해결하는 약물들이 임상 단계에 있으며, 주사제의 불편함을 개선한 경구용 치료제 개발도 가시화되고 있습니다. 약물은 우리 삶의 질을 높여주는 강력한 도구이지만, 그 이면의 부작용과 올바른 사용법을 인지하는 것이 중요합니다. 과학적 토대 위에 세워진 신약들이 인류의 건강한 미래를 열어줄 것으로 기대됩니다.

국립과천과학관요즘과학👏

생명과학
융합

[인터뷰] 바이오인공지능연구센터 ABC #003 | 백민경 생명과학부 교수

백민경 교수는 서울대학교 생명과학부에서 인공지능을 활용해 단백질 구조의 비밀을 탐구하고 있습니다. 학부 시절 실험보다 계산화학에 매력을 느껴 연구의 길로 들어선 그는, 단백질과 유기 분자의 상호작용을 예측하며 신약 개발의 가능성을 엿보았습니다. 특히 박사 과정 중 알파고와 알파폴드의 등장을 목격하며 인공지능이 생명 현상을 이해하는 핵심 도구가 될 것임을 직감했습니다. 이러한 통찰은 그가 단백질 구조 예측이라는 난제에 도전하는 중요한 계기가 되었습니다. 박사 학위 취득 후 그는 단백질 디자인의 대가인 데이비드 베이커 교수 연구실에서 포닥 과정을 시작했습니다. 당시 베이커 그룹은 딥러닝을 연구에 막 도입하던 단계였으며, 베이커 교수 스스로도 인공지능을 배우기 위해 직접 프로젝트를 수행할 만큼 열정적이었습니다. 백 교수는 이 역동적인 환경에서 딥러닝 기술을 익히며 단백질 구조 예측의 새로운 지평을 열 준비를 마쳤습니다. 지도교수와의 긴밀한 소통과 기술적 피드백은 그가 인공지능 전문가로 성장하는 데 밑거름이 되었습니다. 2020년 구글 딥마인드의 알파폴드 2가 압도적인 성과를 발표했을 때, 백 교수는 위기를 기회로 바꿨습니다. 구체적인 코드나 방법론이 공개되지 않은 상황에서 그는 단 한 장의 발표 슬라이드에 담긴 아이디어를 단서로 로제타폴드(RoseTTAFold) 개발에 착수했습니다. 성공 가능성에 대한 확신과 베이커 교수의 전폭적인 지원 덕분에 불과 몇 달 만에 알파폴드 2에 필적하는 성능의 모델을 완성할 수 있었습니다. 이는 과학적 호기심과 끈기가 만들어낸 쾌거이자, 인공지능 연구의 속도감을 보여주는 사례입니다. 최근 인공지능 분야의 노벨상 수상은 생명과학과 화학 연구의 패러다임 변화를 상징합니다. 특히 단백질 디자인 기술은 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 설계하여 질병 치료제나 백신 개발에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 이는 단순히 의학적 용도에 그치지 않고 환경 친화적인 생분해성 소재 개발 등 산업 전반으로 파급력을 넓히고 있습니다. 인공지능은 이제 기초 과학의 한계를 넘어 인류가 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 강력한 엔진으로 자리매김하고 있습니다. 백 교수의 궁극적인 목표는 세포 내 모든 생체 분자 간의 상호작용 지도를 완성하는 것입니다. 인공지능이라는 강력한 도구를 통해 생명 현상의 근본적인 원리를 이해하고, 이를 바탕으로 질병의 메커니즘을 규명하여 정밀한 신약 개발에 기여하고자 합니다. 그는 미래의 연구자들에게 자신의 전공에 매몰되지 않고 다양한 분야와 소통하는 융합적 사고를 강조합니다. 복잡한 생명의 신비를 풀기 위해서는 화학, 생물학, 컴퓨터 공학을 아우르는 폭넓은 시야와 협력이 무엇보다 중요하기 때문입니다.

카오스재단카오스크로스

[인터뷰] 바이오인공지능연구센터 ABC #001 | 이현숙 센터장

서울대학교 바이오 인공지능 연구센터는 기초과학과 인공지능의 결합을 통해 인류 과학사에 새로운 족적을 남기고자 설립되었습니다. 이 센터는 국가 지원금이 아닌 순수 민간 기부금으로 운영되며, 눈에 보이는 단기적 목표보다는 미래를 개척하는 도전적인 연구를 지향합니다. 학과와 대학의 경계를 허물고 다양한 분야의 전문가들이 모여 협력하는 이 모델은 우리나라 연구 풍토와 지원 제도에 새로운 변화를 불러일으키고 있습니다. 센터는 단순한 연구 집단을 넘어, 인재들이 자유롭게 소통하며 시너지를 내는 혁신적인 플랫폼을 꿈꿉니다. 2020년 구글의 알파폴드가 단백질 구조 예측 기술을 발표한 사건은 센터 설립의 결정적인 계기가 되었습니다. 수십 년간 생명과학자들이 매달려온 난제를 인공지능이 해결하는 모습을 보며, 이현숙 센터장은 생명과학자로서 직업적 위기감과 두려움을 느꼈다고 회상합니다. 인공지능에 대한 무지가 미래의 뒤처짐으로 이어질 수 있다는 절박함은 혁신의 시작이 되었습니다. 이러한 두려움은 인공지능을 적이 아닌 동반자로 받아들이고, 이를 통해 더 큰 인류적 가치를 창출하려는 의지로 승화되었습니다. 바이오 인공지능 연구센터는 특정 학문에 국한되지 않는 초학제적 협력을 핵심 가치로 삼습니다. 인공지능 전문가뿐만 아니라 의학, 물리, 화학, 수학, 통계학, 기계공학 등 다양한 분야의 인재 40여 명이 모여 거대한 연구단을 구성했습니다. 이들은 단순히 자신의 연구를 수행하는 데 그치지 않고, 서로의 전문성을 공유하며 아무도 상상하지 못했던 새로운 프로젝트를 스스로 도출해 나갑니다. 이러한 자유로운 공모와 인터뷰를 통해 선발된 연구자들은 협력 연구에 대한 강력한 의지를 바탕으로 집단 지성의 힘을 보여주고 있습니다. 센터의 비전은 단순히 바이오와 인공지능의 결합을 넘어선 '종합 과학'의 실현에 있습니다. 10년, 20년 후에는 인공지능 외에도 새롭게 등장할 첨단 기술들을 유연하게 받아들여 생명 현상의 근원적인 질문들에 답하는 도전적인 연구단으로 성장하는 것이 목표입니다. 특히 인간의 질병 발생 원인 규명, 정밀한 진단, 신약 개발 등 인류의 삶을 실질적으로 개선할 수 있는 분야에 집중하고 있습니다. 이는 작은 나라에서도 세계를 놀라게 할 위대한 발견이 나올 수 있다는 가능성을 증명하려는 서울대학교의 담대한 도전이기도 합니다. 이현숙 센터장은 분자생물학자로서 유방암 억제 인자인 BRCA2의 기능을 규명하고 텔로미어의 항상성 유지 기전을 연구해 온 전문가입니다. 그녀의 연구 인생에서 가장 큰 성취는 역설적으로 '대실패'의 순간에서 시작되었습니다. 박사 과정 당시 세웠던 가설이 완전히 틀렸음을 입증하며 위기에 처했을 때, 포기하지 않고 도전했던 경험이 BRCA2 연구라는 거대한 기회로 이어졌습니다. 이러한 경험은 센터 운영 철학에도 반영되어, 연구자들이 실패를 두려워하지 않고 새로운 질문을 던질 수 있는 환경을 조성하는 밑거름이 되었습니다. 현재 생명과학 분야의 가장 큰 화두는 인공지능의 활용과 더불어 '노화' 연구입니다. 노화는 누구도 피할 수 없는 현상이지만, 그 분자생물학적 메커니즘은 여전히 미지의 영역으로 남아 있습니다. 센터는 인공지능과 데이터 사이언스를 활용해 노화 과정에서 발생하는 염증과 면역력 저하의 비밀을 풀고, 이를 통해 건강한 수명 연장을 실현하고자 합니다. 또한 방대한 유전자 시퀀싱 데이터를 학습하여 개인의 질병 확률을 예측하거나, 고해상도 영상 이미지를 분석해 세포의 운명을 정확히 판단하는 등 실질적인 연구 성과를 도출하고 있습니다. 이현숙 센터장은 자신이 단순한 롤 모델이 되기보다는, 후배 과학자들과 학생들이 마음껏 꿈을 펼칠 수 있는 '마당'이자 '플랫폼' 역할을 하기를 희망합니다. 과학은 스스로의 호기심을 좇는 과정이며, 그 과정에서 발생하는 시너지가 얼마나 큰 변화를 이끌어낼 수 있는지 보여주는 것이 그녀의 사명입니다. 바이오 인공지능 연구센터는 단순히 연구비를 지원하는 곳이 아니라, 사람들의 꿈이 모여 인류의 미래를 바꾸는 공간입니다. 이곳에서 탄생할 새로운 과학적 발견들이 세상을 더 나은 곳으로 만들 것이라는 낙관적인 믿음이 센터를 움직이는 원동력입니다.

카오스재단카오스크로스

나야😳 단백질, 근데 이제 AI를 곁들인... 2024 노벨 화학상(with 한국화학연구원 최경민 선임연구원) | 요즘과학

2024년 노벨 화학상은 인공지능과 생명과학의 결합이 인류에게 어떤 혁신을 가져올 수 있는지를 잘 보여주었습니다. 수상자로 선정된 구글 딥마인드의 데미스 허사비스와 존 점퍼, 그리고 워싱턴 대학교의 데이비드 베이커 교수는 단백질 구조 예측과 설계라는 난제를 해결한 공로를 인정받았습니다. 단백질은 우리 몸의 세포를 구성하고 생명 활동을 조절하는 핵심 요소로, 그 구조를 파악하는 것은 질병 치료와 신약 개발의 기초가 됩니다. 이번 수상은 인공지능 기술이 순수 과학의 영역에서 거둔 기념비적인 성과로 평가받고 있습니다. 단백질은 20종의 아미노산이 사슬처럼 연결된 후 복잡하게 접히며 3차원 구조를 형성합니다. 이 독특한 형태가 결정되어야 비로소 인슐린이나 헤모글로빈처럼 특정한 기능을 수행하는 '생체 로봇'으로서 역할을 할 수 있습니다. 따라서 아미노산 서열이 어떻게 3차원 구조를 만드는지 이해하는 것은 생명 현상의 비밀을 푸는 열쇠와 같습니다. 하지만 단백질 구조를 실험적으로 밝히는 데는 막대한 시간과 비용이 소요되어, 지난 수십 년간 인류가 알아낸 구조는 전체의 극히 일부에 불과했습니다. 딥마인드가 개발한 '알파폴드'는 이러한 한계를 인공지능의 패턴 인식 능력으로 돌파했습니다. 기존의 방식이 단순히 아미노산 서열 정보를 학습했다면, 알파폴드는 진화 과정에서 나타나는 단백질의 유사성과 아미노산 서열 패턴에 주목했습니다. 이를 통해 수억 개의 단백질 구조를 90% 이상의 높은 정확도로 예측하는 데 성공하며, 과학계의 50년 묵은 난제를 해결했습니다. 현재 전 세계 수백만 명의 연구자가 이 기술을 활용해 질병의 원인을 분석하고 있으며, 이는 생물학 연구의 속도를 비약적으로 높이는 계기가 되었습니다. 단백질 구조 예측이 기존의 것을 알아내는 과정이라면, 데이비드 베이커 교수가 주도한 단백질 설계 연구는 세상에 없던 새로운 단백질을 창조하는 영역입니다. 원하는 기능을 먼저 설정하고 그에 맞는 3차원 구조와 아미노산 서열을 역으로 계산해 내는 방식입니다. 이 기술을 활용하면 플라스틱을 분해하는 효소나 특정 암세포만을 공격하는 항체 등을 인위적으로 설계할 수 있습니다. 자연계의 한계를 넘어 인류가 직면한 환경 문제나 난치병을 해결할 수 있는 새로운 도구를 손에 넣게 된 셈입니다. 이러한 기술적 진보는 실제 신약 개발 현장에서 강력한 힘을 발휘하고 있습니다. 연구자들은 알파폴드를 이용해 질병과 관련된 단백질의 구조를 미리 파악하고, 여기에 결합할 유기 화합물 분자를 정밀하게 설계합니다. 자물쇠에 꼭 맞는 열쇠를 찾듯, 단백질의 특정 부위에 결합해 기능을 조절하는 약물을 컴퓨터 시뮬레이션으로 먼저 검증할 수 있게 된 것입니다. 이는 실험의 시행착오를 획기적으로 줄여주며, 암이나 치매와 같은 난치성 질환을 정복하기 위한 인류의 여정에 든든한 길잡이가 되어주고 있습니다.

국립과천과학관요즘과학👏

화학
생명과학
융합

[강연] 인공지능과 단백질: 구조 예측에서 맞춤형 설계까지_by 백민경 | 고등과학원&카오스재단 '2024 노벨상 해설강연' | 2강

2024년 노벨 화학상은 인류의 생명 현상을 이해하는 핵심 열쇠인 단백질의 구조를 예측하고 설계하는 데 기여한 세 명의 과학자에게 돌아갔습니다. 데이비드 베이커 교수와 구글 딥마인드의 데미스 허사비스, 존 점퍼가 그 주인공입니다. 이들은 인공지능 기술을 생물학의 난제에 접목하여, 수십 년간 해결되지 않았던 단백질 구조 예측 문제를 획기적으로 해결했습니다. 이는 단순히 화학적 발견을 넘어 인류가 질병에 맞서고 새로운 물질을 창조하는 방식에 거대한 변화를 예고하는 역사적인 사건으로 평가받고 있습니다. 단백질은 우리 몸의 세포를 구성하는 기본 요소일 뿐만 아니라, 생명 유지에 필요한 거의 모든 화학 반응을 주도하는 일꾼입니다. 외부 병원체에 맞서 싸우는 항체, 영양소를 운반하는 택배원, 그리고 에너지를 생성하는 효소에 이르기까지 그 역할은 실로 무궁무진합니다. 이러한 단백질은 20가지 아미노산이 수천 개 이상 연결된 고분자 화합물로, 아미노산 서열이 어떻게 배열되느냐에 따라 독특한 3차원 구조를 형성합니다. 결국 단백질의 구조를 이해하는 것은 곧 생명의 작동 원리를 파악하는 것과 같습니다. 단백질 구조를 파악하는 것이 중요한 이유는 질병의 기전을 이해하고 치료제를 개발하는 데 결정적인 단서를 제공하기 때문입니다. 대표적인 예로 코로나19 바이러스의 돌기 단백질인 스파이크 단백질을 들 수 있습니다. 이 단백질이 인체 세포의 수용체와 결합하는 구조를 정확히 알게 되면, 그 결합을 방해하는 약물을 설계하거나 효과적인 백신을 만드는 것이 가능해집니다. 이처럼 단백질의 입체적인 형태를 알아내는 작업은 인류가 바이러스와 같은 위협에 맞서 싸울 수 있는 강력한 무기를 얻는 과정이라 할 수 있습니다. 과거에는 단백질 구조를 밝히기 위해 X선 결정법이나 극저온 전자 현미경 같은 실험 기법을 사용했지만, 이는 막대한 비용과 수년의 시간이 소요되는 고된 작업이었습니다. 하지만 구글 딥마인드가 개발한 알파폴드는 인공지능을 통해 단 몇 분 만에 높은 정확도의 구조를 예측해내며 패러다임을 바꿨습니다. 알파폴드는 진화 과정에서 보존된 아미노산 서열의 패턴을 학습하여, 실험 데이터가 부족한 상황에서도 단백질의 3차원 형태를 놀라운 정밀도로 재현해냈습니다. 이는 생물학 연구의 속도를 비약적으로 높인 혁명적인 성과입니다. 단백질 구조 예측이 서열로부터 구조를 찾아가는 과정이라면, 데이비드 베이커 교수가 주도한 단백질 디자인은 그 반대 방향의 도전입니다. 즉, 우리가 원하는 특정 기능을 수행할 수 있는 새로운 단백질 구조를 먼저 상상하고, 이를 구현할 수 있는 아미노산 서열을 설계하는 것입니다. 베이커 교수는 자연계에 존재하지 않는 완전한 인공 단백질인 'Top7'을 성공적으로 설계하며 그 가능성을 증명했습니다. 이는 인류가 자연의 진화에만 의존하지 않고, 목적에 맞는 생체 분자를 직접 창조할 수 있는 시대를 열었음을 의미합니다. 최근에는 생성형 인공지능 기술이 단백질 설계 분야에 도입되면서 연구 속도가 더욱 가속화되고 있습니다. 'RFdiffusion'과 같은 확산 모델 기반의 인공지능은 우리가 원하는 기능을 수행할 최적의 구조를 생성하고, 'ProteinMPNN'은 그 구조를 안정적으로 유지할 서열을 찾아냅니다. 이러한 기술적 진보 덕분에 과거 1% 미만이었던 단백질 설계 성공 확률이 비약적으로 상승했습니다. 이제는 전문적인 지식이 부족하더라도 인공지능을 활용해 누구나 목적에 맞는 단백질을 설계할 수 있을 정도로 기술적 장벽이 낮아지고 있습니다. 인공지능 기반의 단백질 설계 기술은 의료 분야를 넘어 환경 문제 해결에도 큰 기대를 모으고 있습니다. 플라스틱을 분해하는 강력한 효소를 설계하거나, 생분해성이 뛰어난 신소재를 개발함으로써 지구 환경을 보호하는 데 기여할 수 있기 때문입니다. 물론 단백질의 동적인 움직임을 완벽히 예측하거나 부족한 데이터를 보완해야 하는 과제가 남아있지만, 인류의 지식과 인공지능의 학습 능력이 결합한다면 불가능해 보였던 난제들도 하나씩 해결될 것입니다. 단백질 연구의 진화는 곧 인류의 더 나은 미래를 향한 여정입니다.

백민경

카오스재단카오스크로스

화학
생명과학

[댓글 이벤트] 유전자🧬 발현을 조절하는 컨트롤의 마법사🧙‍♀️ 마이크로RNA 2024 노벨 생리의학상 | 요즘과학

2024년 노벨 생리의학상은 마이크로RNA의 발견과 그 역할을 규명한 빅터 앰브로스와 게리 러브컨 교수에게 돌아갔습니다. 생명체는 DNA의 유전 정보를 RNA로 전달하고, 이를 바탕으로 단백질을 만들어 생명 활동을 유지합니다. 이를 '생명 중심 원리'라고 부르는데, DNA가 전체 설계도라면 RNA는 필요한 부분만을 복사한 설계도 사본과 같습니다. 이번 수상은 이 과정에서 단백질 합성을 정교하게 조절하는 새로운 존재를 밝혀낸 공로를 인정한 것이며, 현대 생물학의 지평을 넓힌 중요한 성과로 평가받습니다. 마이크로RNA는 메신저 RNA에 결합하여 불필요한 단백질이 과도하게 생성되지 않도록 막는 '감독관' 혹은 '브레이크' 역할을 수행합니다. 세포라는 공장에서 설계도 사본인 RNA가 계속 방치되면 단백질이 무한정 생산되어 효율성이 떨어지게 됩니다. 마이크로RNA는 특정 유전자의 발현을 미세하게 조절함으로써 우리 몸의 세포들이 어떤 종류의 단백질을 얼마나 만들어야 하는지 결정합니다. 이는 생명 현상의 효율성을 높이고 질서를 유지하는 핵심적인 기제이며, 세포의 정교한 제어 시스템을 상징합니다. 연구자들은 예쁜꼬마선충이라는 모델 생물을 통해 특정 유전자에 변이가 생기면 발달에 문제가 생긴다는 사실을 발견했습니다. 1993년 앰브로스 교수는 lin-4라는 작은 RNA 조각이 lin-14 메신저 RNA의 번역 과정을 억제한다는 메커니즘을 최초로 규명했습니다. 초기에는 이 현상이 특정 생물에만 국한된 것으로 여겨졌으나, 이후 모든 다세포 생물에 보존되어 있다는 사실이 밝혀지며 마이크로RNA는 생물학계의 거대한 패러다임 변화를 이끌어냈습니다. 이는 유전자가 단순히 DNA의 지시만을 받는 것이 아님을 시사합니다. 마이크로RNA 분야에서 한국의 김빛내리 교수 또한 세계적인 석학으로 꼽힙니다. 노벨상 수상자들이 마이크로RNA의 존재와 기능을 밝혔다면, 김 교수는 마이크로RNA가 세포 내에서 어떻게 생성되는지에 대한 비밀을 풀었습니다. 그녀는 긴 RNA를 잘라 마이크로RNA를 만드는 효소인 '드로셔'와 '다이서'의 단백질 구조를 세계 최초로 규명하며 연구의 마지막 퍼즐을 맞췄다는 평가를 받습니다. 이러한 기초 연구는 유전자 조절 메커니즘을 완벽히 이해하고 이를 인위적으로 제어하는 데 결정적인 기여를 했습니다. 마이크로RNA 연구는 향후 다양한 질병 치료의 새로운 길을 열어줄 것으로 기대됩니다. 마이크로RNA가 제대로 작동하지 않으면 암, 당뇨병, 자가면역 질환 등 비정상적인 세포 활동으로 인한 질병이 발생할 수 있기 때문입니다. 현재 미국 등지에서는 이를 이용한 암 치료 임상 시험이 진행 중이며, 진단 도구나 노화 방지 분야에서도 폭넓게 활용될 가능성이 큽니다. 비록 상용화까지는 시간이 필요하겠지만, RNA 기술은 인류의 건강을 지키는 강력한 무기가 될 것이며 앞으로의 발전이 더욱 주목되는 분야입니다.

국립과천과학관요즘과학👏

생명과학

[강연] 2024 '노벨상 해설강연' by 조정효, 백민경, 이준호 l 고등과학원&카오스재단

2024년 노벨 물리학상은 인공지능의 기초를 닦은 존 홉필드와 제프리 힌턴에게 돌아갔습니다. 이들은 물리학의 통계적 원리를 활용해 인공신경망이 정보를 저장하고 학습하는 초기 모델을 고안했습니다. 홉필드 모델은 물리학의 에너지 지평 개념을 도입하여 불완전한 정보에서 원래의 패턴을 복원하는 기억의 원리를 설명했습니다. 이는 현대 딥러닝의 이론적 토대가 되었으며, 물리학적 통찰이 어떻게 첨단 기술의 근간이 될 수 있는지를 보여주는 상징적인 사례로 평가받습니다. 인공신경망은 이제 단순한 계산 도구를 넘어 인간의 지능을 모사하는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 제프리 힌턴은 홉필드의 아이디어를 확장하여 볼츠만 머신과 오차 역전파 알고리즘을 발전시켰습니다. 그는 데이터의 확률 분포를 학습하는 생성 모델의 원형을 제시하며, 인공지능이 단순한 분류를 넘어 새로운 정보를 생성할 수 있는 가능성을 열었습니다. 특히 층을 깊게 쌓은 심층신경망의 학습 가능성을 증명함으로써 오늘날의 생성형 AI 시대를 가능케 했습니다. 이러한 성과는 물리학적 통찰이 복잡한 데이터 처리 시스템의 효율성을 극대화하는 데 결정적인 역할을 했음을 시사합니다. 이는 인공지능 발전의 역사에서 물리학이 수행한 중추적인 역할을 다시금 확인시켜 줍니다. 노벨 화학상은 단백질 구조 예측과 설계 분야에서 혁신을 일으킨 데이비드 베이커, 데미스 허사비스, 존 점퍼가 수상했습니다. 단백질은 생명 현상을 수행하는 핵심 일꾼으로, 그 기능을 이해하려면 복잡하게 접힌 3차원 구조를 파악하는 것이 필수적입니다. 구글 딥마인드의 알파폴드는 인공지능을 활용해 수십 년간 난제로 남아있던 구조 예측 문제를 해결했습니다. 이는 실험에 수년이 걸리던 작업을 단 몇 분 만에 처리할 수 있게 함으로써 생명과학 연구의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이제 과학자들은 방대한 단백질 데이터를 바탕으로 생명의 신비를 더욱 빠르게 파헤치고 있습니다. 데이비드 베이커 교수는 인공지능을 활용해 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 설계하는 데 성공했습니다. 그는 단백질이 형성되는 물리적 원리를 바탕으로 특정 기능을 수행할 수 있는 아미노산 서열을 계산해내는 '로제타'와 'RF디퓨전' 모델을 개발했습니다. 이를 통해 질병 치료를 위한 정밀 약물 전달체나 환경 오염을 해결할 플라스틱 분해 효소 등을 맞춤형으로 제작할 수 있는 길이 열렸습니다. 단백질 설계 기술의 발전은 인류가 직면한 난치병과 환경 문제를 해결할 강력한 무기가 될 것입니다. 이는 기초 과학의 원리가 인공지능이라는 도구를 만나 실질적인 인류의 혜택으로 전환된 사례입니다. 노벨 생리의학상은 예쁜꼬마선충 연구를 통해 마이크로RNA를 발견한 빅터 앰브로스와 게리 러브컨에게 수여되었습니다. 이들은 아주 작은 벌레인 선충의 발생 과정을 추적하던 중, 단백질 정보를 담고 있지 않은 아주 작은 RNA 조각이 유전자 발현을 조절한다는 사실을 우연히 발견했습니다. 이는 기존의 생명 중심 원리에서 설명하지 못했던 새로운 유전자 조절 층위를 밝혀낸 것입니다. 아주 단순한 생명체에 대한 호기심이 생명 과학의 근본적인 원리를 뒤흔드는 거대한 발견으로 이어진 셈입니다. 이 발견은 생명체가 얼마나 정교한 시스템을 통해 스스로를 통제하는지 보여주는 중요한 이정표가 되었습니다. 마이크로RNA는 선충뿐만 아니라 인간을 포함한 고등 생물에게도 진화적으로 잘 보존되어 있으며, 세포의 성장과 분화에 결정적인 역할을 합니다. 특정 마이크로RNA의 이상은 암이나 유전병 등 다양한 질병의 원인이 되기도 합니다. 이 발견은 유전자가 단순히 단백질을 만드는 설계도에 그치지 않고, 그 발현 시기와 양을 정밀하게 조절하는 복잡한 시스템임을 증명했습니다. 현재는 이를 활용한 새로운 진단 기술과 치료제 개발 연구가 활발히 진행되며 인류의 건강 증진에 기여하고 있습니다. 작은 분자 하나가 생명 현상의 거대한 흐름을 조절한다는 사실은 현대 의학에 새로운 지평을 열어주었습니다. 2024년 노벨상은 과학의 새로운 도구로서 인공지능의 위상을 공고히 하는 동시에, 기초 과학의 끈질긴 탐구 정신이 얼마나 중요한지를 일깨워 줍니다. 인공지능은 방대한 데이터를 분석하고 예측하는 강력한 도구이지만, 그 도구를 어디에 사용할지 결정하고 새로운 질문을 던지는 것은 여전히 인간의 몫입니다. 물리학, 화학, 생물학의 경계가 허물어지는 융합의 시대에서, 기초 과학에 대한 깊은 이해와 창의적인 상상력은 인류의 지식을 확장하고 미래의 난제를 해결하는 가장 확실한 열쇠가 될 것입니다. 과학자들의 끊임없는 도전은 인공지능이라는 날개를 달고 더욱 먼 미래를 향해 나아가고 있습니다.

백민경, 이준호, 조정효

카오스재단카오스크로스

물리학
화학
생명과학

[댓글 이벤트] 세상을 바꿀 작고 소중한 👉미니어처 장기! 장기 유사체 🧬오가노이드(with 한국생명공학연구원 권오만 박사) | 요즘과학

오가노이드는 장기를 뜻하는 'organ'과 유사함을 의미하는 접미사 '-oid'가 결합된 용어로, 우리말로는 '장기 유사체'라고 부릅니다. 2008년 최초의 모델이 보고된 이후 지난 15년 동안 이 기술은 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 초기에는 생소한 개념이었으나, 현재는 인체를 구성하는 거의 모든 장기를 실험실에서 재현할 수 있을 만큼 기술적 완성도가 높아졌습니다. 이러한 발전은 단순히 형태를 흉내 내는 수준을 넘어, 실제 장기의 기능을 정밀하게 모사하는 방향으로 나아가고 있습니다. 오가노이드가 등장하기 전, 과학자들은 생명 현상을 이해하기 위해 동물 모델이나 단일 세포 배양법을 주로 사용했습니다. 하지만 동물 모델은 인간과 종이 달라 인체의 반응을 정확히 반영하지 못한다는 한계가 있었고, 세포 모델은 장기의 복잡한 구조와 상호작용을 구현하기에 역부족이었습니다. 오가노이드는 이러한 기존 모델들의 단점을 극복하기 위해 고안되었습니다. 인체 유래 세포를 활용함으로써 유전적 일치성을 확보하고, 3차원 구조를 통해 실제 장기와 유사한 생리적 환경을 제공할 수 있게 된 것입니다. 실험실에서 오가노이드를 제작하는 방법은 크게 두 가지로 나뉩니다. 첫 번째는 특정 장기에 분포하는 성체 줄기세포를 분리하여 3차원 환경에서 배양하는 방식입니다. 이는 해당 장기의 특성을 빠르게 복제하는 데 유리합니다. 두 번째는 모든 세포로 분화가 가능한 전분화능 줄기세포를 활용하는 것입니다. 최근에는 윤리적 문제를 해결한 역분화 줄기세포 기술이 주로 쓰이며, 적절한 성장 인자와 신호를 제공하여 원하는 장기 세포로 유도합니다. 이 과정을 통해 우리는 태아의 발달 과정과 유사한 정교한 장기 모델을 얻을 수 있습니다. 최근에는 오가노이드 연구의 효율성을 극대화하기 위한 대량 배양 기술이 새롭게 주목받고 있습니다. 기존의 3차원 배양 방식은 지지체 안에서 세포를 일일이 수작업으로 분리해야 하는 번거로움과 개체 간의 오차가 발생하는 문제점이 있었습니다. 이를 해결하기 위해 3차원 오가노이드를 2차원 형태로 변형하여 배양하는 혁신적인 기술이 개발되었습니다. 이 방식은 넓은 면적에서 세포를 빠르게 증식시킬 수 있어, 연구에 필요한 오가노이드를 대량으로 확보하는 데 드는 시간과 에너지를 획기적으로 단축해 줍니다. 오가노이드 기술의 궁극적인 지향점은 실제 인체 시스템을 완벽하게 모사하는 '인공장기'의 구현에 있습니다. 이를 통해 신약 개발 과정에서 약물의 효능과 독성을 더욱 안전하고 정확하게 예측할 수 있으며, 동물 실험을 대체하는 윤리적 대안으로도 활용될 수 있습니다. 더 나아가 손상된 장기의 기능을 회복시키는 재생 치료제나 환자 맞춤형 정밀 의료의 핵심 도구로서 의학계의 패러다임을 바꿀 것으로 기대됩니다. 2~3 mm의 작은 오가노이드가 열어갈 미래는 인류의 건강 증진에 커다란 전환점이 될 것입니다.

국립과천과학관요즘과학👏

생명과학
융합

💙댓글 이벤트💙 다재다능 멀티플레이어 의약품💊을 찾아라! 의약품 적응증 확대(with 한성원 약사) | 요즘과학

우리가 흔히 타이레놀은 진통제, 활명수는 소화제라고 생각하듯 의약품과 효능을 일대일로 매칭하는 경향이 있습니다. 하지만 최근 제약계에서는 하나의 약을 다양한 질병 치료에 활용하는 '적응증 확대'가 활발히 이루어지고 있습니다. 대표적인 사례인 위고비는 본래 혈당을 낮추는 당뇨병 치료제로 개발되었으나, 인슐린 분비 촉진과 식욕 억제 효과가 확인되면서 비만 치료제로 각광받게 되었습니다. 최근에는 심혈관 질환 예방 효과까지 인정받으며 의약품의 가치를 높이는 멀티플레이어로서의 면모를 유감없이 보여주고 있습니다. 의약품의 새로운 효능은 때때로 예상치 못한 임상시험 결과에서 발견되기도 합니다. 탈모 치료제로 유명한 미녹시딜은 원래 고혈압 치료제로 개발되던 중 환자들에게서 모발 성장이 관찰되어 발모제로 재탄생한 사례입니다. 비아그라 역시 심장병 환자의 혈액 공급을 돕기 위한 연구 과정에서 특정 효소를 억제해 혈관 확장을 유지하는 효과가 확인되어 발기부전 치료제로 승인되었습니다. 이처럼 기존 약물의 약리기전을 바탕으로 새로운 적응증을 찾아내는 과정은 의학적 발견의 지평을 넓히는 중요한 역할을 수행합니다. 면역 항암제인 키트루다는 현재 18개 암종에서 40여 개의 적응증을 보유하며 전 세계 매출 1위를 기록하고 있는 대표적인 블록버스터 의약품입니다. 이처럼 광범위한 활용이 가능한 이유는 미국 FDA와 같은 공신력 있는 기관의 엄격한 승인 절차를 거쳤기 때문입니다. FDA 승인은 단순히 미국 내 판매 허가를 넘어 전 세계적으로 해당 의약품의 안전성과 효능이 검증되었음을 의미합니다. 제약사들이 막대한 비용과 시간을 들여 FDA 승인을 얻으려는 이유는 이를 통해 글로벌 시장에서의 신뢰도를 확보하고 시장 점유율을 빠르게 확대할 수 있기 때문입니다. 제약사들이 적응증 확대에 사활을 거는 경제적 이유는 명확합니다. 신약 개발에는 보통 10년 이상의 시간과 천문학적인 비용이 투입되는데, 기존 약물을 활용하면 임상시험 1상을 생략하고 바로 2상이나 3상에 진입할 수 있어 개발 비용을 획기적으로 절감할 수 있습니다. 또한, 새로운 적응증을 추가함으로써 특허 기간을 실질적으로 연장하는 효과를 거둘 수 있습니다. 이는 특허 만료 후 저렴한 제네릭이 시장에 쏟아져 나와 매출이 급락하는 것을 방지하고, 오리지널 의약품의 시장 지배력을 유지하는 강력한 전략이 됩니다. 의약품의 세계에는 허가된 용도 외에 사용하는 '오프라벨'이라는 개념도 존재합니다. 이는 임상시험이 어려운 소아나 희귀 질환자들을 위해 의사의 판단하에 약을 사용하는 것을 의미하며, 환자에게 새로운 치료 기회를 제공하기도 합니다. 하지만 예상치 못한 부작용의 위험도 공존하기에 신중한 접근이 필요합니다. 결국 의약품의 적응증 확대는 제약사의 수익 창출을 넘어 인류의 질병 정복을 위한 효율적인 경로를 제시합니다. 개발자와 의료진, 그리고 환자 모두가 상생할 수 있는 조화로운 의약품 생태계가 구축되기를 기대해 봅니다.

국립과천과학관요즘과학👏

생명과학

MIT 선정 유망기술! 줄기세포🧬로 만드는 장기유사체, 오가노이드ㅣ2024 미래 과학 트렌드 북콘서트

줄기세포는 우리 몸을 구성하는 다양한 세포의 근원이 되는 특별한 세포입니다. 인체는 약 210여 가지의 세포로 이루어져 있으며, 이 세포들은 각각의 역할과 수명을 가지고 있습니다. 우리가 태어날 때는 하나의 세포에서 시작해 세포 분열을 통해 성장하고, 25세 이후부터는 노화가 진행되면서 세포 수도 점차 줄어듭니다. 이러한 세포의 생성과 대체, 그리고 노화의 중심에는 줄기세포가 자리하고 있습니다. 줄기세포는 다양한 세포로 분화할 수 있는 능력을 지니고 있어, 인체의 성장과 유지, 회복에 핵심적인 역할을 담당합니다. 줄기세포는 크게 배아줄기세포, 성체줄기세포, 그리고 유도만능줄기세포로 나뉩니다. 배아줄기세포는 수정란이 분열하여 배반포 단계에 이르렀을 때 얻을 수 있으며, 아직 분화되지 않은 상태로 무한한 가능성을 지니고 있습니다. 이 세포는 내배엽, 중배엽, 외배엽 등 다양한 조직과 기관으로 분화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 반면 성체줄기세포는 이미 분화된 조직 내에 존재하며, 주로 손상된 조직의 재생을 담당합니다. 유도만능줄기세포는 피부세포 등 일반 세포에 특정 유전자를 삽입해 인위적으로 만능성을 부여한 세포로, 윤리적 논란을 피하면서도 다양한 치료에 활용될 수 있습니다. 줄기세포의 가장 큰 특징은 자가복제능력과 분화능력, 그리고 재생능력입니다. 도마뱀이나 플라나리아처럼 일부 동물은 몸의 상당 부분이 줄기세포로 이루어져 있어 손상된 부위를 빠르게 재생할 수 있습니다. 인간의 경우 줄기세포 비율이 1% 미만이지만, 여전히 손상된 조직을 복구하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 줄기세포는 '호밍효과'라 불리는 특성을 통해 손상된 부위를 스스로 찾아가 재생을 촉진합니다. 이러한 능력 덕분에 줄기세포는 치매, 백혈병 등 난치병 치료와 재생의학 분야에서 각광받고 있습니다. 20세기 후반부터는 조혈모줄기세포, 배아줄기세포, 만능줄기세포 등 다양한 줄기세포가 발견되며 생명과학과 의학 분야에서 핵심적인 연구 주제가 되었습니다. 특히 2012년 일본의 야마나카 신야 교수팀이 유도만능줄기세포를 개발해 노벨상을 수상하면서, 줄기세포 연구는 새로운 전기를 맞이했습니다. 최근에는 줄기세포를 이용한 치료제 개발, 신약 개발, 그리고 재생의학 등 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있습니다. 최근 줄기세포 연구의 트렌드는 오가노이드 기술의 발전으로 이어지고 있습니다. 오가노이드는 줄기세포를 배양해 실제 장기와 유사한 구조체를 만드는 기술로, '미니 장기'라고도 불립니다. 이 기술을 통해 간, 췌장, 소장, 폐 등 다양한 장기의 오가노이드가 개발되고 있으며, 아직 크기는 작지만 실제 장기와 유사한 기능을 수행할 수 있습니다. 오가노이드는 자가조직화, 다세포성, 그리고 원래 장기의 기능을 모방하는 능력을 갖추고 있어, 신약 개발, 질병 연구, 감염병 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

국립과천과학관책📖저자강연

생명과학
융합

[연구뭐하지?] 우리 몸은 침입 병원체를 어떻게 인식하고 방어하는가?_라젠드라 카르키(Rajendra Karki)교수 | 서울대학교 “선천면역 및 세포사멸 연구실”

우리 몸의 면역 체계는 외부에서 침입하는 바이러스나 박테리아와 같은 병원체를 인식하고 방어하는 복잡한 과정을 거칩니다. 서울대학교 면역학 연구실에서는 건강과 염증, 자가면역 질환의 조절 기저에 깔린 신호 전달의 수수께끼를 풀기 위해 매진하고 있습니다. 특히 병원체가 특정 수용체를 활용하여 면역 반응을 유도하는 방식을 이해하는 것은 감염병 대응 전략 수립의 핵심입니다. 선천 면역 신호 전달과 관련된 분자의 돌연변이는 다양한 염증성 및 대사 질환과 연결되어 있으며, 때로는 사이토카인 폭풍과 같은 치명적인 상태를 초래하기도 합니다. 이러한 분자적 기전을 규명하는 것이 연구의 출발점입니다. 연구의 범위는 단순히 감염병에 국한되지 않고 비만이나 암과 같은 현대인의 주요 질병으로 확장됩니다. 세포가 사멸할 때 어떤 유발 요인이 그 과정을 유도하는지 분석하며, 특히 비만 상태에서 지방 세포가 분화될 때 발생하는 염증 반응과 선천 면역 사이의 상관관계를 탐구합니다. 지방 세포의 변화가 어떻게 대사 질환을 유도하는지 밝히는 과정은 현대 의학의 난제를 해결하는 중요한 열쇠가 됩니다. 또한 암세포의 사멸 과정에서 선천 면역 분자가 수행하는 역할을 연구함으로써, 후천 면역 못지않게 중요한 선천 면역의 가치를 재조명하고 질병 치료의 새로운 가능성을 제시하고자 합니다. 면역학은 인류의 삶에 직접적인 변화를 가져오는 실천적인 분야입니다. 최근 전 세계를 휩쓴 코로나19에 대응하기 위한 mRNA 백신 개발부터 암 면역 요법, 유전자 편집 기술인 크리스퍼(CRISPR)에 이르기까지 면역학의 성과는 눈부십니다. 마이크로바이옴과 면역 체계의 상호작용이나 면역 대사학 같은 분야는 우리가 질병을 바라보는 관점을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 이러한 학문적 진보는 단순히 지식의 확장을 넘어 인류의 건강을 위협하는 다양한 요인들에 맞설 수 있는 강력한 무기를 제공하며 의학의 패러다임을 전환하고 있습니다. 복잡한 생명 현상의 기전을 연구하다 보면 예상치 못한 반전과 마주하게 됩니다. 수많은 실험과 실패를 거듭한 끝에 원하는 결과가 도출되는 순간의 성취감은 무엇과도 바꿀 수 없는 연구의 묘미입니다. 특히 흩어져 있던 데이터들이 하나의 일관된 기전으로 딱딱 맞아떨어질 때 느끼는 희열은 면역학 연구를 지속하게 하는 원동력이 됩니다. 면역학은 외울 것이 많은 까다로운 학문처럼 보일 수 있지만, 그 이면에 숨겨진 논리적인 구조를 이해하기 시작하면 세상에서 가장 흥미로운 탐구 대상이 됩니다. 끊임없이 질문하고 궁금해하는 호기심은 보이지 않는 생명의 원리를 밝혀내는 첫걸음입니다. 성공적인 연구를 위해서는 뛰어난 연구 역량뿐만 아니라 협력과 인내의 자세가 필수적입니다. 연구실의 핵심 가치인 'CODE'는 호기심(Curiosity), 관찰력(Observant), 헌신과 결단력(Dedication), 그리고 탁월함(Excellence)을 의미합니다. 각기 다른 강점을 가진 연구자들이 서로의 장점을 배우고 협력할 때 비로소 혁신적인 성과가 탄생할 수 있습니다. 순수하게 생명 현상의 기전을 밝히는 과정은 때로 고되고 인내심을 요구하지만, 열린 마음으로 소통하며 문제를 해결해 나가는 과정 자체가 과학의 본질입니다. 이러한 철학을 바탕으로 인류가 직면한 과학적 난제들을 하나씩 해결해 나가고자 합니다.

Rajendra Karki(라젠드라 카르키)

카오스재단연구뭐하지

생명과학

[인터뷰] 박건웅_예측을 넘어 인과관계를 해석하는 데이터 사이언스🧑‍💻📊🖥️｜제31회 서울대 자연과학 공개강연_"세상을 바꾼 과학, 과학이 여는 미래"

현대 데이터 과학의 핵심은 단순히 정보를 수집하는 것을 넘어, 데이터 이면에 숨겨진 복잡한 관계를 파악하는 데 있습니다. 특히 그래피컬 모델과 네트워크 분석은 변수들 사이의 함수 관계나 인과관계를 규명하는 데 초점을 맞춥니다. 기존의 인공지능이 주로 상관관계에 기반하여 미래를 예측했다면, 이 연구 분야는 원인이 바뀌었을 때 결과가 어떻게 변하는지 그 시스템 자체를 이해하고자 합니다. 이러한 접근은 인공지능이 인간의 의사결정 과정을 보다 정교하게 보조하고 대체할 수 있는 지식의 토대가 됩니다. 현재 우리가 사용하는 인공지능은 여러 한계점을 지니고 있습니다. 가장 큰 문제는 데이터의 편향성으로, 주로 선진국 위주의 데이터가 수집되다 보니 보편적인 판단을 내리는 데 어려움이 있습니다. 또한 모델이 지나치게 복잡해지면서 결과가 도출된 이유를 인간이 이해하지 못하는 '블랙박스' 현상이 발생합니다. 이는 고성능 컴퓨팅 자원의 과도한 사용으로 이어져 환경 문제까지 야기하고 있습니다. 따라서 다음 세대의 인공지능은 이러한 불투명성과 비효율성을 극복하는 방향으로 진화해야 합니다. 미래의 인공지능은 단순히 예측 성능을 높이는 것을 넘어, '설명 가능한 AI'를 지나 '해석 가능한 AI' 혹은 '인과관계 AI'로 나아가야 합니다. 이는 특정 변수가 결과에 어떤 영향을 미쳤는지 단순히 나열하는 수준을 넘어, 왜 그런 결과가 초래되었는지 논리적으로 설명할 수 있는 능력을 의미합니다. 데이터가 생성되는 시스템 자체를 이해하는 방법론이 개발된다면, 인공지능은 단순한 도구를 넘어 인간의 논리적 사고를 뒷받침하는 강력한 파트너로서 그 역할을 수행하게 될 것입니다. 인과관계를 추론하는 그래피컬 모델은 다양한 실무 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어낼 수 있습니다. 신약 개발 과정에서는 약물이 인체 면역 시스템에 미치는 영향을 분석하여 치료 효과를 극대화하고, 예상치 못한 부작용을 사전에 예측하는 데 활용됩니다. 사회 정책 분야에서도 특정 정책이 사회 전반에 미치는 파급 효과를 분석하여 의도한 목표를 달성할 수 있는지, 혹은 예기치 못한 사회적 부작용이 발생하지는 않을지 미리 판단할 수 있게 해줍니다. 이는 데이터 기반의 정밀한 의사결정을 가능케 합니다. 과학자의 길을 걷기 위해서는 연구가 세상을 어떻게 바꿀지에 대한 거시적인 시각을 갖는 것이 중요합니다. 하지만 장기적인 레이스를 완주하기 위해서는 자신만의 스트레스 관리법 또한 필수적입니다. 운동이나 등산과 같은 신체 활동은 연구 과정에서 쌓인 스트레스를 해소하고 다시 몰입할 수 있는 에너지를 제공합니다. 결국 좋아하는 일을 지속할 수 있는 힘은 학문적 열정과 건강한 생활 습관의 균형에서 비롯됩니다. 이러한 균형은 과학자로서의 삶을 더욱 풍요롭고 지속 가능하게 만들어 줄 것입니다.

박건웅

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

[연구뭐하지?] 설명력에 강점을 둔 통계적 인공지능, 그래피컬 모델 연구_박건웅 교수 | 서울대학교 “데이터사이언스&머신러닝 연구실”

데이터 분석 분야에서 그래프를 활용한 연구는 복잡한 변수 간의 관계를 시각화하고 분석하는 데 탁월한 도구입니다. 특히 방향성 비순환 그래프(DAG)는 변수들 사이의 인과관계나 기능적 연결성을 파악하는 데 중점을 둡니다. 이는 단순히 특정 타겟 변수를 예측하는 일반적인 통계 모델을 넘어, 전체 변수를 동등한 위치에서 바라보며 그들 사이의 구조적 메커니즘을 학습하는 과정입니다. 연구자는 동일한 표본 크기에서도 최적의 학습 결과를 도출할 수 있는 알고리즘을 개발하며 데이터 생성의 원리를 탐구합니다. 이러한 그래피컬 모델은 사회과학이나 의학 분야에서 실질적인 가치를 발휘합니다. 새로운 정책이 시행될 때 그 정책이 목표한 효과를 거두는지 분석할 뿐만 아니라, 예상치 못한 부작용이나 연쇄 반응을 미리 가늠해 볼 수 있는 지표가 됩니다. 신약 개발 과정에서도 약물이 질병 치료에 미치는 직접적인 효능과 더불어 간접적으로 발생할 수 있는 부작용을 예측함으로써 연구의 정밀도를 높이는 데 기여합니다. 이는 복잡하게 얽힌 현대 사회의 문제들을 체계적으로 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 연구의 여정은 긴 시간과 노력이 필요한 고된 작업입니다. 아무리 뛰어난 지능을 가졌더라도 난해한 문제를 해결하기 위해서는 수년의 시간이 필요하며, 이 과정에서 인내심과 체력, 그리고 끊임없는 도전 정신이 필수적입니다. 지도 교수는 학생들이 연구의 기초를 다질 수 있도록 세심하게 이끌어주는 역할을 수행하며, 학생들이 스스로 한계를 극복하고 독립적인 연구자로 성장할 수 있는 환경을 조성해야 합니다. 이러한 세밀한 지도는 학생들이 연구의 방향을 잃지 않고 나아갈 수 있는 나침반이 되어줍니다. 대학원 과정에 입문한 학생들은 단순히 기존의 논문을 이해하는 수준에 머물러서는 안 됩니다. 읽은 내용을 바탕으로 해당 연구의 한계점이 무엇인지, 어떤 부분을 개선할 수 있을지 비판적으로 사고하는 습관을 기르는 것이 중요합니다. 생소한 분야일지라도 새로운 지식을 습득하려는 의지와 그래프 이론에 대한 거부감 없는 태도는 연구 역량을 확장하는 밑거름이 됩니다. 지식을 수동적으로 수용하기보다 능동적으로 의문을 제기하고 대안을 찾는 과정이 진정한 학문적 성장의 시작입니다. 그래피컬 모델과 같은 희소성 있는 분야는 연구 커뮤니티가 넓지 않지만, 그만큼 개척할 수 있는 영역이 무궁무진하다는 장점이 있습니다. 석사 과정을 통해 연구의 기초를 경험하고 전문성을 쌓은 뒤 박사 과정으로 진학하는 경로는 자신의 적성을 확인하고 깊이 있는 학문적 성취를 이루는 합리적인 선택이 될 수 있습니다. 통계학적 사고를 바탕으로 끈기 있게 연구에 몰입하는 시간은 전문가로 성장하는 소중한 자산이 되며, 이는 곧 해당 분야의 발전을 이끄는 원동력이 됩니다.

박건웅

카오스재단연구뭐하지

수학

[연구뭐하지?] 학생들의 상상력만 있다면 충분히 가능한 곳_신근유 교수 | 서울대학교 "줄기세포 및 인체질환발생 연구실"

월트 디즈니는 충분한 땅과 상상력만 있다면 모든 것이 가능하다고 말했습니다. 이 철학은 줄기세포 연구실의 근간이 됩니다. 연구실은 학교와 교수라는 환경을 제공하고, 학생은 자신만의 상상력으로 난치성 질환 치료의 새로운 길을 개척합니다. 기존의 신약 개발 패러다임을 혁신하거나 세상에 없던 새로운 치료법을 창조하는 것이 목표입니다. 줄기세포를 기반으로 인류의 건강을 위협하는 질병들에 도전하며, 불가능해 보였던 영역을 현실로 바꾸기 위한 연구가 이곳에서 시작됩니다. 이곳 연구의 핵심은 '인간'에 집중하는 것입니다. 사람의 세포를 줄기세포로 만들거나 특정 장기에서 추출하여 실제 장기와 유사한 '오가노이드'를 배양합니다. 더 나아가 혈관이나 근육 세포를 결합한 '어셈블로이드' 시스템을 통해 인간의 복잡한 생체 반응을 정밀하게 모사합니다. 최근에는 발생 초기 단계인 배아 모델링 연구까지 확장하고 있습니다. 이러한 기술은 단순히 세포를 키우는 것을 넘어, 실제 장기가 움직이는 것과 같은 생명 현상을 실험실 안에서 구현해내는 혁신적인 시도입니다. 최신 연구 툴을 활용해 인간의 질병을 연구하는 과정은 매우 정교하고 까다로운 전문 지식을 요구합니다. 줄기세포를 이용한 리프로그래밍으로 노화를 방지하거나, 퇴행성 뇌 질환 및 암의 발생 기전을 규명하는 연구가 활발히 진행 중입니다. 환자 유래 세포를 직접 다루며 개인별 차이를 확인하는 과정은 인간 질환에 대한 깊은 이해를 가능하게 합니다. 제약 없는 연구 환경 속에서 최신 과학 트렌드를 따라가며, 인공 장기와 재생 의학의 미래를 설계하는 것이 이 연구실이 가진 독보적인 강점입니다. 연구실의 교육 방식은 학생 개개인의 특성과 목표를 존중하는 데 초점을 맞춥니다. 획일적인 지도 철학 대신 각자의 과학적 호기심과 커리어 방향에 맞춘 맞춤형 지원을 지향합니다. 구성원들은 각자 하고 싶은 연구에 대한 열정을 바탕으로 자유롭게 토론하며 서로의 성장을 돕습니다. 함께 운동하거나 문화를 즐기는 유연한 분위기 속에서 연구에 대한 고립된 투쟁이 아닌, 공동의 목표를 향한 즐거운 협력이 이루어집니다. 이러한 긍정적인 에너지는 난이도 높은 실험을 지속할 수 있게 하는 원동력이 됩니다. 대학원 진학은 인생의 최종 목적지가 아닌, 특정 목표를 향해 나아가기 위한 '면허증'을 취득하는 과정과 같습니다. 자신이 사회에서 무엇을 하고 싶은지, 어떤 꿈을 실현하고 싶은지에 대한 명확한 자기 이해가 선행되어야 합니다. 단순히 연구가 재미있어서가 아니라, 장기적인 커리어 개발을 위해 대학원이라는 단계가 왜 필요한지 고민하는 과정이 중요합니다. 인턴십 등을 통해 사회적 경험을 미리 쌓고 본인이 행복할 수 있는 선택을 내릴 때, 비로소 연구자로서의 길을 흔들림 없이 걸어갈 수 있습니다.

신근유

카오스재단연구뭐하지

생명과학

[강연] 인공지능으로 풀어낸 단백질의 비밀 _ by백민경｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연 | 4강

과학의 진정한 묘미는 서로 다른 기술과 사람이 만나 새로운 발전을 만들어내는 '연결'에 있습니다. 우리 몸을 구성하는 아주 작은 분자인 단백질 연구 역시 이러한 연결을 통해 혁신을 맞이했습니다. 단백질은 우리 몸 안의 거의 모든 생명현상에 관여하는 핵심 물질로, 산소를 운반하거나 화학 반응을 촉진하는 효소 역할을 하며 외부 침입에 맞서는 면역체계를 유지하는 등 생존에 필수적인 기능을 수행합니다. 세포 내부를 들여다보면 물과 지방을 제외한 대부분이 단백질로 이루어져 있을 만큼 그 중요성은 절대적입니다. 화학을 전공하며 인류를 구원할 신약개발을 꿈꿨던 연구자는 실험실에서 시약을 섞는 대신 컴퓨터를 활용하는 계산화학의 길을 선택했습니다. 복잡한 수식과 논리로 단백질의 구조를 예측하는 이 분야는 손에 물을 묻히지 않고도 생명과학의 난제를 풀 수 있는 가능성을 제시했습니다. 특히 알파고와 이세돌의 대국은 인공지능이 과학 연구의 패러다임을 바꿀 수 있다는 강력한 희망을 심어주었으며, 이는 곧 컴퓨터 기술과 생명과학이 결합하여 새로운 지평을 여는 계기가 되었습니다. 2021년 발표된 '로제타폴드'는 인공지능 기반의 단백질 구조 예측 기술로, 바이오 분야의 획기적인 혁신으로 평가받습니다. 기존의 실험 방식은 단백질 구조 하나를 밝히는 데 수년의 시간과 수백억 원의 비용이 소요되었지만, 인공지능은 이를 단 몇 시간 만에 해결할 수 있게 했습니다. 사이언스지가 올해의 연구 성과로 선정하기도 한 이 기술은 단순히 속도의 문제를 넘어 인류가 겪는 수많은 질병의 치료제를 찾는 속도를 비약적으로 높여 신약개발의 새로운 시대를 열었습니다. 단백질은 아미노산이라는 작은 분자들이 사슬처럼 연결된 생체 고분자 물질입니다. 이 사슬이 어떤 순서로 배열되고 어떤 3차원 모양으로 접히느냐에 따라 단백질의 고유한 기능이 결정됩니다. 예를 들어 코로나바이러스가 인체 세포와 어떻게 결합하여 감염을 일으키는지 이해하려면 그 표면 단백질의 입체 구조를 정확히 알아야 합니다. 이러한 구조 정보를 바탕으로 우리는 바이러스의 결합을 방해하는 치료제를 만들거나 바이오센서로 활용할 수 있는 정밀한 백신을 설계할 수 있게 됩니다. 하지만 단백질이 가질 수 있는 구조의 경우의 수는 10의 300승 개에 달할 정도로 방대하여, 물리학적 원리만으로는 이를 예측하는 데 우주의 나이보다 긴 시간이 걸립니다. 연구자들은 이 난제를 해결하기 위해 단백질 진화의 역사에 주목했습니다. 수억 년의 진화 과정에서 생존에 성공한 단백질들은 구조와 기능을 유지하는 특정한 패턴을 서열 안에 간직하고 있습니다. 인공지능은 바로 이 방대한 서열 데이터 속에 숨겨진 복잡한 패턴을 찾아내는 데 탁월한 능력을 발휘하며 불가능해 보였던 예측을 현실로 만들었습니다. 인공지능은 단백질 서열이라는 '글'을 읽고 구조라는 '그림'을 그려내는 과정을 반복하며 정답에 가까운 구조를 찾아냅니다. 이제 기술은 단일 단백질의 구조 예측을 넘어, 단백질 간의 상호작용과 결합 구조까지 예측하는 단계로 진화했습니다. 이를 통해 암세포가 면역세포의 공격을 피하는 기제를 차단하는 새로운 항암제 후보물질을 설계하는 등 맞춤형 단백질 신약개발의 문이 활짝 열렸습니다. 이는 질병의 원인을 정확히 타격하는 정밀 의료의 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 과학적 성취의 이면에는 서로 다른 분야를 잇는 '브리징 피플(Bridging People)'의 역할이 결정적이었습니다. 인공지능 전문가와 생물학자가 서로의 언어를 이해하고 협업할 때 비로소 거대한 혁신이 일어납니다. 새로운 것을 배우는 데 두려움 없이 다양한 분야 사이의 연결고리를 찾는 연습은 단백질이라는 작은 세계를 넘어 인류의 건강한 미래를 설계하는 가장 강력한 동력이 될 것입니다. 서로 다른 학문의 경계를 허무는 소통의 능력이야말로 현대 과학이 요구하는 가장 중요한 자질입니다.

백민경

카오스재단서울대자연과학공개강연

생명과학

[인터뷰] 백민경 _ 우리만의 단백질 구조 분석법, AI 로제타폴드🧪🔬｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연

단백질은 우리 몸속에서 산소 수송, 음식물 소화, 에너지 대사, 그리고 외부 침입자에 맞서 싸우는 면역 과정에 이르기까지 거의 모든 생명 현상을 매개하는 핵심적인 생체 분자입니다. 이러한 다양한 기능이 가능한 이유는 단백질마다 각기 다른 고유한 3차원 구조를 형성하고 있기 때문입니다. 따라서 단백질의 구조를 명확히 규명하는 일은 생명체가 작동하는 원리를 깊이 있게 이해하는 첫걸음이며, 이를 바탕으로 질병의 원인을 파악하고 치료를 위한 신약 개발의 토대를 마련한다는 점에서 현대 생명과학의 매우 중요한 과제라고 할 수 있습니다. 최근 인공지능 기술의 비약적인 발전은 단백질 구조 예측 분야에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 과거에는 실험을 통해서만 단백질 구조를 파악할 수 있었으나, 이제는 로제타폴드와 같은 인공지능 모델을 통해 아미노산 서열 정보만으로도 정교한 3차원 구조를 예측할 수 있게 되었습니다. 연구팀은 구글 딥마인드의 알파폴드2가 보여준 가능성에 자극받아 독자적인 알고리즘 개발에 착수했으며, 그 결과 수 초에서 수 시간 내에 고정확도의 구조 정보를 얻어내는 성과를 거두었습니다. 이는 인공지능이 복잡한 생물학적 난제를 해결하는 강력한 도구가 될 수 있음을 시사합니다. 인공지능을 활용한 예측 기술은 단순히 기존 단백질의 형태를 알아내는 것에 그치지 않고, 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 설계하는 '단백질 디자인' 연구로 확장되고 있습니다. 하지만 컴퓨터 계산을 통한 예측이 항상 완벽할 수는 없기에, 인공지능 모델은 반드시 실험적 검증과 병행되어야 합니다. 새롭게 설계된 단백질이 실제로 의도한 기능을 수행하는지, 혹은 인체에 주입했을 때 안전성에 문제는 없는지 확인하는 과정에서 컴퓨터 방법과 실험 방법은 서로를 보완하며 함께 발전해 나가는 필수적인 파트너 관계를 형성하고 있습니다. 현재 전 세계적으로 수억 개의 단백질 구조 데이터가 구축되면서 이를 활용한 응용 연구가 활발히 진행 중입니다. 구조 기반의 신약 개발은 물론이고, 환경 문제 해결을 위한 혁신적인 시도들도 이어지고 있습니다. 예를 들어 광합성 관련 단백질의 구조를 정밀하게 분석하여 빛 흡수 효율이 극대화된 새로운 단백질을 설계한다면, 태양광 발전의 효율을 획기적으로 높여 에너지 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다. 이처럼 단백질 구조 연구는 의료 분야를 넘어 인류가 직면한 에너지와 환경 등 다양한 사회적 난제를 해결할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 과학의 진정한 묘미는 서로 다른 기술과 사람이 만나 새로운 길을 만들어내는 '연결'에 있습니다. 양자역학에서 시작된 기초 과학이 반도체와 컴퓨터 기술을 거쳐 인공지능으로 진화하고, 다시 생명과학과 결합하여 혁신을 일으키는 과정은 기술 간 연결의 힘을 잘 보여줍니다. 또한 로제타폴드 개발 과정에서 화학, 인공지능, 생명과학 등 각 분야 전문가들이 긴밀하게 협업했듯이, 다양한 시각을 가진 과학자들의 소통과 연대는 현대 과학이 한계를 극복하고 다음 단계로 도약하게 만드는 가장 강력한 원동력이자 미래 과학이 나아가야 할 방향입니다.

백민경

카오스재단서울대자연과학공개강연

생명과학

[강연] 제30회 서울대 자연과학대학 공개강연_'과학이 다시 연결하는...' (2) by 손상모, 백민경 l 서울대학교&카오스재단 | 2부

서울대학교 자연과학 공개 강연이 어느덧 30주년을 맞이하며 과학 나눔의 소중한 가치를 되새기고 있습니다. 이번 강연의 핵심 주제인 '연결'은 과학이 단순히 지식을 쌓는 과정을 넘어, 보이지 않는 세계를 잇고 인류의 호기심을 현실로 만드는 가교임을 상징합니다. 거대한 우주의 기원부터 우리 몸속 미세한 단백질의 구조에 이르기까지, 과학은 서로 다른 영역을 하나의 맥락으로 묶어내며 인류가 나아갈 새로운 방향과 무한한 가능성을 제시하고 있습니다. 제임스웹 우주망원경은 인류가 우주를 바라보는 시각을 근본적으로 혁신하고 있습니다. 허블 우주망원경의 뒤를 이어 더 멀리, 더 선명하게 우주 초기를 들여다보기 위해 설계된 이 망원경은 무려 135억 년 전의 빛을 추적합니다. 적외선 관측 기술을 통해 가시광선으로는 결코 볼 수 없던 우주 먼지 구름 너머의 별 탄생 과정과 초기 은하의 형성을 생생하게 포착함으로써, 우리는 우주의 기원과 인류의 뿌리에 대해 이전보다 훨씬 깊이 있는 이해를 얻게 되었습니다. 이 경이로운 망원경은 지구에서 약 150만 킬로미터 떨어진 제2 라그랑주 점(L2)이라는 특수한 지점에서 임무를 수행합니다. 태양의 강력한 열기를 차단하는 테니스장 크기의 거대한 태양 차단막과 적외선을 효과적으로 반사하기 위해 순금으로 도금된 육각형 거울들은 현대 공학 기술의 정수를 보여줍니다. 영하 230도 이하의 극저온 환경을 유지하며 우주 끝에서 오는 미세한 신호를 포착해내는 기술력은 인류의 지적 탐구심이 도달할 수 있는 한계가 어디까지인지를 증명합니다. 거시적인 우주에서 시선을 돌려 우리 몸속의 미시 세계를 살펴보면 생명 현상의 핵심인 단백질이라는 경이로운 분자를 만나게 됩니다. 단백질은 우리 몸의 거의 모든 생체 반응에 관여하지만, 그 복잡한 3차원 구조를 정확히 밝혀내는 일은 과학계의 오랜 난제였습니다. 최근 인공지능 기술은 이 문제를 획기적으로 해결하며 생명과학의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 수개월에서 수년이 걸리던 구조 분석을 단 몇 시간 만에 정확히 예측해내며 신약 개발의 속도를 앞당기고 있습니다. 인공지능이 단백질 구조를 예측할 수 있는 비결은 수억 년에 걸친 진화의 역사 속에 숨겨진 패턴을 찾아내는 데 있습니다. 생명체가 생존을 위해 유지해온 단백질 서열의 변화를 분석하면, 특정 구조를 형성하기 위한 생물학적 규칙을 발견할 수 있습니다. 방대한 빅데이터와 인공지능 알고리즘의 결합은 복잡한 생물학적 원리를 데이터 과학의 언어로 재해석해냈습니다. 이러한 기술적 진보는 질병의 원인을 규명하고 맞춤형 치료제를 설계하는 데 있어 강력한 도구가 되고 있습니다. 현대 과학의 비약적인 발전은 단일 분야의 성과를 넘어 서로 다른 학문이 만날 때 비로소 가속화됩니다. 인공지능 전문가와 생물학자가 소통하며 새로운 알고리즘을 설계하고, 물리학과 화학의 원리가 정밀한 공학적 설계에 녹아드는 과정은 융합의 중요성을 잘 보여줍니다. 서로 다른 언어를 사용하는 전문가들 사이를 잇는 '브리징 피플'의 역할은 이제 필수적입니다. 학문 간의 경계를 허무는 유연한 사고와 협업이야말로 복잡한 현대 사회의 난제들을 해결하는 진정한 열쇠입니다. 포스트 코로나 시대를 맞이하며 우리는 단절되었던 관계를 회복하고 새로운 형태의 연결을 모색하고 있습니다. 과학은 과거의 빛을 통해 미래를 예측하고, 작은 분자의 구조를 통해 인류의 건강을 지키는 등 끊임없이 세상을 연결하는 역할을 수행합니다. 이번 강연은 과학이 단순한 학문적 유희를 넘어 우리 삶의 가치와 맥락을 잇는 소중한 매개체임을 다시 한번 일깨워주었습니다. 과학을 통해 넓어진 시야는 우리 각자가 꿈꾸는 미래를 더욱 선명하게 그려나가는 힘이 될 것입니다.

백민경, 손상모

카오스재단서울대자연과학공개강연

생명과학
천문학

한 번도 받기 힘들다는 노벨 화학상을 두 번이나??👏👏 2022 노벨 화학상ㅣ해썰이 있는 과학뉴스

현대 사회는 플라스틱과 의약품 등 수많은 화학 제품의 결과물로 이루어진 시대라고 해도 과언이 아닙니다. 하지만 새로운 유용 물질을 개발하고 대량 생산하는 과정은 그리 간단하지 않습니다. 기존의 화학 합성 방식은 막대한 에너지를 소비해야 할 뿐만 아니라, 반응 과정에서 소음과 유독한 공해 물질, 그리고 어마어마한 양의 폐기물을 발생시키는 한계가 있었습니다. 2022년 노벨 화학상의 주인공인 '클릭 화학'은 이러한 복잡하고 위험한 공정을 획기적으로 개선하기 위해 등장한 새로운 화학적 패러다임입니다. 배리 샤플리스 교수와 모르텐 멜달 교수는 클릭 화학의 기초를 닦은 선구자들입니다. 이들은 구리를 촉매로 활용하여 '아자이드-알킨 클릭 반응'을 독립적으로 발표하며 화학계에 큰 반향을 일으켰습니다. 이 반응은 탄소 원자들을 직접 연결하기 어렵다는 기존의 난제를 질소와 산소 고리를 활용해 우회함으로써 해결했습니다. 재료의 손실이 거의 없고 불필요한 부산물을 최소화하면서도 원하는 화합물을 높은 수율로 얻어낼 수 있는 이 방식은 분자 조립의 효율성을 극대화했다는 평가를 받습니다. 캐롤린 버토지 교수는 클릭 화학의 지평을 살아있는 생명체 내부로 확장하는 데 성공했습니다. 기존의 구리 촉매 방식은 세포에 독성을 일으킬 수 있다는 치명적인 단점이 있었으나, 버토지 교수는 구리 없이도 생체 내에서 안전하게 작동하는 '생체 직교 화학'을 개발했습니다. 이는 세포의 정상적인 대사 과정을 방해하지 않으면서도 특정 분자만을 선택적으로 결합하는 혁신적인 기술입니다. 이로써 과학자들은 생명 현상을 실시간으로 관찰하고 제어할 수 있는 강력한 도구를 손에 넣게 되었으며 생명 과학 분야의 새로운 장을 열었습니다. 버토지 교수의 연구는 특히 세포 표면의 당사슬인 '글리칸' 연구에서 독보적인 성과를 거두었습니다. 글리칸은 면역 작용에서 핵심적인 역할을 수행하지만, 분석이 매우 까다로워 그동안 연구의 사각지대에 놓여 있었습니다. 그녀는 클릭 화학을 이용해 글리칸에 형광 물질을 부착함으로써 암세포가 면역 체계를 속이는 메커니즘을 시각화하는 데 성공했습니다. 이러한 성과는 암세포의 방어막을 깨고 신체의 면역 기능을 정상화하는 새로운 치료법 개발의 결정적인 단서를 제공하며 현대 의학계에 커다란 희망을 안겨주었습니다. 클릭 화학은 현재 신약 개발과 질병 극복을 위한 핵심 기술로 자리 잡으며 인류의 삶을 변화시키고 있습니다. 살아있는 세포의 활동을 방해하지 않으면서 새로운 기능을 도입할 수 있는 이 기술은, 부작용이 적고 효율이 높은 맞춤형 의약품 시대를 앞당기고 있습니다. 단순함과 효율성을 극대화한 이들의 연구는 복잡한 화학의 세계를 보다 명쾌하게 정의하며 인류의 건강한 미래를 설계하는 튼튼한 밑거름이 되었습니다. 노벨 화학상이 조명한 이 혁신적인 여정은 앞으로도 과학 기술의 한계를 끊임없이 넓혀갈 것입니다.

국립과천과학관요즘과학👏

화학
생명과학

[카오스 짧강] 인공지능과 화학_by이주용｜2018 가을 카오스 강연 '화학의 미스터리, CheMystery' 9강

화학 분야에서 인공지능이 주목받는 이유는 오랜 시간 축적된 방대한 실험 데이터 덕분입니다. 과거에는 이론적인 방법만으로 분자의 성질을 예측하는 데 한계가 있었으나, 이제는 기계학습을 통해 데이터 속의 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 화학자들이 이전에 시도하지 못했던 새로운 예측을 가능하게 하며, 실험 연구의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 데이터의 힘을 빌린 인공지능은 이제 화학 연구의 필수적인 동반자로 자리 잡고 있습니다. 인공지능의 역사는 1940년대부터 시작되었지만, 실제적인 도약은 2012년 딥러닝의 등장과 함께 이루어졌습니다. 알고리즘의 발전과 더불어 대용량 저장 장치, 그리고 GPU를 활용한 고속 연산 기술이 결합하면서 인공지능의 정확도는 비약적으로 향상되었습니다. 특히 이미지 인식 분야에서 인간의 수준에 근접한 성과를 내기 시작하면서, 화학자들 또한 이러한 기술을 분자 설계와 분석에 도입하기 시작했습니다. 하드웨어와 소프트웨어의 조화가 현대 화학의 새로운 장을 열어준 셈입니다. 화학은 흔히 '다양성의 과학'이라 불리며, 이론적으로 가능한 분자의 수는 약 10의 60승 개에 달합니다. 이는 전 우주에 존재하는 별의 개수보다도 훨씬 많은 수치로, 인간의 힘만으로는 이 광활한 분자의 우주를 모두 탐색하기란 불가능에 가깝습니다. 여기서 인공지능은 효율적인 탐색 도구로서 중요한 역할을 수행합니다. 원하는 성질을 먼저 설정하고 그에 맞는 분자를 찾아가는 '인버스 디자인' 개념은 인공지능을 통해 더욱 스마트하고 정교하게 구현되고 있습니다. 미래의 화학 실험실은 인공지능과 로봇이 결합한 완전 자동화 시스템으로 진화할 전망입니다. 인공지능이 기존에 없던 새로운 분자 구조를 생성하고 그 성질을 예측하면, 로봇이 이를 직접 합성하고 테스트하는 과정이 사람의 손길 없이도 이루어질 수 있습니다. 이러한 자동화는 신약 후보 물질이나 신소재를 발견하는 속도를 현재보다 수십 배 이상 앞당길 것으로 기대됩니다. 단순 반복적인 실험 과정이 자동화됨에 따라 연구의 효율성은 극대화되고, 인류가 직면한 난제 해결에도 속도가 붙을 것입니다. 인공지능의 도입이 화학자의 역할을 위협한다는 우려도 있지만, 이는 오히려 인간이 더 창의적인 문제에 집중할 수 있는 환경을 제공합니다. 화학자들은 단순 반복 업무에서 벗어나 분자의 근원적인 원리를 탐구하고, 인류에게 유용한 가치를 창출하는 고차원적인 설계에 시간을 쏟게 될 것입니다. 화학은 물질의 변화와 다양성을 다루는 학문이며, 인공지능은 그 변화의 과정을 가속하는 강력한 도구입니다. 기술과 인간의 협력은 화학이라는 학문을 더욱 풍요롭고 역동적으로 만들어갈 것입니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[질문과 토론의 과학 #32] 🧬알파폴드, 단백질 구조 예측 분야 평정!

화학은 전통적으로 하얀 가운을 입고 실험실에서 수행하는 학문으로 인식되어 왔습니다. 하지만 물리학의 발전과 함께 분자라는 물리 현상을 설명할 수 있는 이론들이 정립되면서 물리화학이라는 분야가 탄생했습니다. 이제는 종이 위에서 이론을 푸는 단계를 넘어 컴퓨터를 활용해 분자의 성질을 밝혀내는 계산화학이 중요한 역할을 하고 있습니다. 양자화학이나 분자동역학 같은 분야를 통해 실험으로 관찰하기 어려운 미세한 현상이나 찰나의 순간을 예측하는 것이 가능해졌으며, 이는 현대 화학 연구의 필수적인 도구가 되었습니다. 단백질 구조 예측이 계산화학 분야에서 난제로 꼽히는 이유는 크게 두 가지입니다. 첫째는 수천 개의 원자로 구성된 단백질의 상호작용을 양자역학적으로 완벽하게 계산하기에는 현재의 컴퓨터 성능으로도 한계가 있기 때문입니다. 둘째는 단백질이 긴 사슬 모양으로 되어 있어 접힐 수 있는 경우의 수가 무수히 많다는 점입니다. 자연의 법칙을 최대한 단순화하여 근사치를 구하려 노력하지만, 실제 구조와 100% 일치하는 에너지 함수를 찾아내는 것은 여전히 복잡하고 어려운 과제로 남아 있어 전 세계 과학자들이 이 문제에 도전하고 있습니다. 단백질 구조 예측의 월드컵이라 불리는 CASP 대회에서 최근 가장 큰 화두는 구글 딥마인드의 알파폴드였습니다. 바둑 인공지능인 알파고를 통해 축적된 노하우와 데이터 처리 기술이 단백질 구조 예측에 접목되면서 놀라운 성과를 거두었습니다. 알파폴드는 기존 과학자들이 정립한 개념과 엔지니어들의 기술력을 성공적으로 결합하여 새로운 돌파구를 마련했습니다. 이는 인공지능이 단순히 게임의 영역을 넘어 생명과학의 근본적인 문제를 해결하는 강력한 도구가 될 수 있음을 시사하는 중요한 사건이었으며, 과학계에 큰 자극을 주었습니다. 알파폴드의 성공 뒤에는 인공지능 기술뿐만 아니라 뛰어난 과학자들과의 협업이 있었습니다. 특정 연구자의 혁신적인 논문이 구글 딥마인드의 기술력과 만나면서 폭발적인 시너지를 낸 것입니다. 단백질은 우리 몸의 효소, 호르몬, 항체 등을 구성하는 핵심 물질이며, 그 복잡한 구조가 곧 생체 내에서의 기능을 결정합니다. DNA의 유전 정보가 아미노산 서열을 만들고, 이것이 입체적으로 꼬이고 접히며 완성되는 과정은 생명 현상의 신비 그 자체라고 할 수 있습니다. 구조가 기능을 결정한다는 원칙 아래, 단백질의 형태를 파악하는 것은 생명 과학의 핵심입니다. 인공지능의 발전으로 단백질 구조 예측의 정확도가 높아지면서 난치병 치료에 대한 기대감도 커지고 있습니다. 하지만 구조를 아는 것만으로 모든 질병이 해결되는 것은 아니며, 실제 치료와 연결되기 위해서는 여전히 넘어야 할 산이 많습니다. 최근에는 알파폴드 2를 기반으로 한 로제타폴드와 같은 프로그램들이 등장하며 연구의 저변이 확대되고 있습니다. 특히 한국인 과학자들의 활약도 두드러지는 이 분야는, 인공지능과 기초 과학의 융합을 통해 인류의 건강과 생명의 비밀을 풀어나가는 새로운 시발점이 될 것으로 기대를 모으고 있습니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[강연] 생명의 나무, 분자 유전학 _ by 김상욱 ㅣ 2022 가을 카오스강연 '진화' 6강 | 6강

생명은 단순히 형태나 물질의 집합이 아니라 정보의 연속성으로 정의될 수 있습니다. 우리 몸을 구성하는 세포와 단백질은 불과 몇 개월이면 완전히 새로운 것으로 교체되지만, 부모로부터 물려받은 유전 정보는 변함없이 유지됩니다. 이는 마치 모든 부품이 교체된 배가 여전히 같은 정체성을 유지하는 '테세우스의 배' 역설과도 같습니다. 현대 생물학은 이러한 유전 정보를 분석하여 생명의 본질을 탐구하며, 우리가 누구인지에 대한 답을 DNA라는 정교한 설계도 속에서 찾아내고 있습니다. 찰스 다윈은 DNA의 존재를 몰랐음에도 불구하고 생명의 다양성을 '생명의 나무'라는 구조로 통찰해냈습니다. 현대 분자 유전학은 DNA 염기서열 분석을 통해 이 나무의 가지를 더욱 정밀하게 그려내고 있습니다. 서로 다른 종의 DNA 염기서열을 비교하여 그 차이를 계산하면, 어떤 생명체가 공통 조상에서 언제 갈라져 나왔는지 명확히 파악할 수 있습니다. 이러한 계통 분류는 생명체가 환경에 적응하며 어떻게 변화해 왔는지를 보여주는 거대한 역사의 기록이자 진화의 증거가 됩니다. 인류가 지금의 모습으로 진화한 과정에는 흥미로운 유전적 변화들이 숨어 있습니다. 예를 들어 인간이 털 없는 원숭이가 된 것은 아프리카의 더위 속에서 체온을 조절하고 기생충을 줄이는 데 유리했기 때문입니다. 또한 'FOXP2 유전자'와 같은 특정 유전자의 변이는 인간이 복잡한 언어를 사용하고 고도의 협력을 할 수 있는 토대를 마련해 주었습니다. 이러한 미세한 돌연변이들이 수만 년 동안 쌓여 인간을 다른 영장류와 구분 짓는 독특하고 아름다운 형질들을 만들어낸 것입니다. 극한 환경에 적응한 생명체들의 유전자는 현대 과학 기술의 핵심적인 영감이 됩니다. 남극의 물고기는 피가 얼지 않도록 돕는 부동액 단백질을 스스로 만들어내며, 뜨거운 온천에 사는 박테리아는 고열에도 변성되지 않는 효소를 가지고 있습니다. 우리가 흔히 사용하는 PCR 기술 역시 이러한 고온 내성 균주에서 추출한 효소 덕분에 가능해졌습니다. 자연이 수억 년에 걸쳐 설계한 정교한 생존 전략은 인류의 질병 치료와 신소재 개발에 있어 대체 불가능한 중요한 단서를 제공합니다. 진화의 관점에서 질병을 바라보면 예상치 못한 통찰을 얻을 수 있습니다. 아프리카에서 흔한 악성 빈혈인 겸상 적혈구 빈혈은 역설적으로 말라리아에 대한 저항력을 제공하여 해당 지역 인류의 생존에 도움을 주었습니다. 이는 특정 환경에서 질병이 생존을 위한 선택의 결과일 수 있음을 보여줍니다. 이처럼 병원균과 숙주 사이의 끊임없는 '군비 경쟁'과 공진화 과정을 이해하는 것은 현대 의학이 새로운 감염병과 유전병에 대응하는 전략을 세우는 데 필수적인 기초가 됩니다. 현대 의학은 모든 환자에게 동일한 처방을 내리는 과거의 방식에서 벗어나 개인의 유전적 특성에 맞춘 '정밀 의료'로 나아가고 있습니다. 사람마다 DNA 염기서열이 조금씩 다르기 때문에 같은 약물이라도 반응과 부작용이 다르게 나타납니다. 암세포 역시 끊임없이 돌연변이를 일으키며 약물에 저항성을 갖도록 진화하는 특성을 보입니다. 따라서 환자의 유전체 정보를 정밀하게 분석하여 최적의 치료법을 선택하는 것은 암과 같은 난치병을 극복하기 위한 분자 유전학의 가장 현실적이고 핵심적인 과제입니다. 인공지능과 데이터 과학의 발전은 신약 개발과 질병 치료의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 수많은 환자의 유전체 데이터를 학습한 인공지능은 동물의 희생을 줄이면서도 효과적인 치료제를 설계하는 데 크게 기여합니다. 하지만 유전자 강화와 같은 기술적 진보는 반드시 윤리적 고민을 동반해야 합니다. 과학의 진정한 목적은 단순히 완벽한 인간을 만드는 것이 아니라, 생명의 다양성을 존중하며 조화롭게 공존하는 길을 찾는 데 있습니다. 진화에 대한 깊은 이해는 결국 인류의 미래를 향한 올바른 나침반이 될 것입니다.

김상욱

카오스재단카오스강연

생명과학

[질토과+짧강] 👨‍💻화학자, 무엇을 합성해야 할까? by 이윤호｜2018 가을 카오스 강연 '화학의 미스터리, CheMystery' 7강

합성화학은 단순히 물질을 섞는 과정을 넘어, 세상에 없던 새로운 분자를 창조하는 학문입니다. 직접 분자를 설계하고 합성하지 않는다면 측정할 대상도, 모델링할 현상도 존재하지 않기에 합성은 모든 화학 연구의 출발점이라 할 수 있습니다. 유기합성이 탄소를 중심으로 생명의 기초를 다룬다면, 무기합성은 금속을 포함한 다양한 원소로 영역을 확장하며 우리 삶을 지탱하는 수많은 소재의 근간을 마련합니다. 이는 현대 문명을 구성하는 모든 물질적 토대를 쌓는 일과 같습니다. 인공지능과 자동화 기술의 발전은 합성화학의 미래에 대한 새로운 질문을 던집니다. 하지만 합성은 단순히 레고 블록을 조립하듯 결과물만을 향해 달려가는 단거리 경주가 아닙니다. 분자를 만들어가는 긴 여정 속에서 예상치 못한 반응을 목격하고, 우연한 발견을 통해 새로운 과학적 원리를 깨닫는 과정은 오직 인간만이 경험할 수 있는 영역입니다. 효율성만을 강조하는 시스템에서는 놓치기 쉬운 이러한 '우회로의 미학'이야말로 합성화학이 단순한 기술을 넘어 하나의 깊이 있는 학문으로 존재해야 하는 이유를 증명합니다. 새로운 길을 개척하는 실험은 열 번 중 아홉 번의 실패를 동반하며, 수많은 변수를 조정하는 인내의 시간을 요구합니다. 실험실에서 홀로 보낸 시간 끝에 마침내 원하는 분자를 얻었을 때 느끼는 성취감은 학문적 진보로 이어지는 원동력이 됩니다. 비타민 B12 합성 과정에서 물리화학적 개념인 오비탈 대칭 이론이 정립된 사례처럼, 합성은 단순히 물질을 만드는 행위를 넘어 기초 과학의 지평을 넓히는 결정적인 역할을 수행해 왔습니다. 이러한 과정은 과학이 인간의 지적 호기심을 충족시키는 숭고한 활동임을 보여줍니다. 화학의 진정한 가치는 인류가 직면한 현실적인 불편함을 해결하는 데서 빛을 발합니다. 과거 하버-보슈법을 통한 암모니아 합성이 비료 생산으로 이어져 인류의 굶주림을 해결했듯이, 합성화학은 우리 삶의 질을 직접적으로 변화시킵니다. 고지혈증 치료제나 항암제 같은 의약품부터 스마트폰의 배터리와 디스플레이를 구성하는 핵심 소재에 이르기까지, 우리가 누리는 현대 문명의 편리함 뒤에는 보이지 않는 곳에서 분자를 설계하고 다듬어온 합성화학자들의 치열한 노력이 숨어 있습니다. 앞으로의 합성화학은 에너지 고갈과 환경 오염이라는 거대한 과제를 해결하는 데 집중해야 합니다. 식물의 광합성 원리를 모방하여 태양 에너지를 화학 에너지로 전환하는 인공 광합성 기술이나, 대기 중의 이산화탄소를 유용한 자원으로 바꾸는 연구는 지속 가능한 미래를 위한 필수적인 도전입니다. 단순히 부를 창출하는 수단을 넘어, 질병과 환경 문제로부터 인류를 보호하고 널리 인간을 이롭게 하는 물질을 만드는 것, 그것이 바로 현대 합성화학이 나아가야 할 궁극적인 지향점이자 과학자의 사명입니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[명강리뷰] 수학과 생물학의 아름다운 만남, 수리생물학 _ by김재경｜2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 7강

우리 몸은 '서캐디언 리듬'이라 불리는 약 24시간 주기의 생체 리듬에 따라 움직입니다. 라틴어로 '대략 하루'를 뜻하는 이 리듬은 우리가 매일 일정한 시간에 배고픔을 느끼고 잠에 들게 하는 핵심적인 역할을 수행합니다. 특히 밤 9시경 뇌에서 분비되는 멜라토닌은 우리를 잠으로 인도하며, 성장 호르몬 역시 밤 10시경 집중적으로 분비되어 청소년기 성장에 기여합니다. 이러한 호르몬의 변화는 우리 몸이 단순히 외부 환경에 반응하는 것이 아니라, 내부적인 시간표에 따라 정교하게 작동하고 있음을 보여주는 증거입니다. 그렇다면 우리 몸은 어떻게 시간을 인지하는 것일까요? 과학자들은 뇌의 시교차 상핵(SCN)이라는 작은 부위에서 그 해답을 찾았습니다. 이곳에는 '생체 시계'가 존재하며, '피리어드 유전자'가 24시간 주기로 발현과 감소를 반복하며 시계의 시침 역할을 합니다. 이 유전적 진동은 우리가 태어날 때부터 죽을 때까지 멈추지 않고 지속되며, 신체의 다른 기관들에 현재 시각과 수행해야 할 과업에 대한 정보를 전달합니다. 즉, 우리 뇌 속에는 물리적인 시계 없이도 시간을 측정할 수 있는 정밀한 생물학적 장치가 내장되어 있는 셈입니다. 생체 시계가 24시간 주기를 유지하는 비결은 '음성 피드백 루프'라는 메커니즘에 있습니다. 특정 단백질이 생성되어 일정 수준에 도달하면 스스로의 생산 과정을 억제하고, 다시 양이 줄어들면 억제가 풀려 생산이 재개되는 순환 구조입니다. 이 발견은 생명과학 분야에서 매우 중요한 성과로 인정받아 노벨 생리의학상을 받기도 했습니다. 하지만 세포 내에는 수많은 피드백 루프가 존재함에도 왜 유독 생체 시계만이 안정적인 진동을 만들어내는지에 대해서는 추가적인 의문이 남았습니다. 이는 생물학적 현상을 넘어 수학적 분석이 필요한 영역으로 확장되는 계기가 되었습니다. 수학자들은 미분방정식을 통해 생체 시계의 비밀을 풀고자 했습니다. 복잡한 생물학적 반응을 수식으로 단순화하여 분석한 결과, 특정 단백질 간의 비율이 약 1:1을 유지할 때만 안정적인 24시간 주기가 나타난다는 사실을 발견했습니다. 실제로 유전자 조작 쥐를 이용한 실험에서 이 비율을 인위적으로 무너뜨리자, 쥐의 수면 패턴이 완전히 무작위로 변하며 생체 시계가 고장 나는 현상이 관찰되었습니다. 이는 수학적 모델링이 단순히 이론에 그치지 않고, 생명 현상의 핵심적인 원리를 예측하고 증명하는 강력한 도구가 될 수 있음을 시사합니다. 생체 시계 연구는 시차 적응이나 교대 근무자의 건강 관리, 그리고 노화에 따른 수면 장애 해결을 위한 신약 개발로 이어지고 있습니다. 특히 제약회사와의 협업을 통해 약물을 투여하는 시간에 따라 효과가 달라지는 '시간 약리학' 분야에서 수학적 모델의 중요성이 커지고 있습니다. 이제 수학자는 의과대학의 교수가 되기도 하며, 복잡한 신약 개발 과정에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 생명과학과 수학의 융합은 질병의 원인을 깊이 있게 이해하고, 개인별 맞춤형 치료법을 제시하는 미래 의학의 새로운 지평을 열어주고 있습니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[강연] 인공지능으로 단백질 이해하기 by 백민경 ㅣ 대학과 함께하는 2022 UN 세계기초과학의 해 한국 선포식 특별강연

단백질은 흔히 필수 영양소로만 알려져 있지만, 실제로는 우리 몸의 거의 모든 생명 현상을 주도하는 핵심 생체 분자입니다. 헤모글로빈처럼 산소를 운반하거나 효소로서 물질을 분해하고 합성하며, 외부 바이러스에 맞서는 항체 역할까지 수행합니다. 약 2만 가지의 단백질은 20종의 아미노산이 사슬처럼 연결된 구조를 가지며, 이들의 배열 순서인 서열에 따라 고유한 3차원 구조를 형성합니다. 이러한 구조는 단백질의 기능을 결정짓는 가장 중요한 요소로 작용하며 생명의 신비를 푸는 열쇠가 됩니다. 단백질의 구조를 파악하는 것은 생명 현상을 이해하고 질병의 기전을 밝히는 데 필수적입니다. 예를 들어 코로나바이러스의 스파이크 단백질 구조를 정확히 알면 감염 경로를 차단하는 치료제나 백신을 더욱 효과적으로 설계할 수 있습니다. 하지만 현재 우리가 알고 있는 단백질 서열은 3억 개에 달하는 반면, 실험적으로 밝혀진 구조는 16만 개에 불과합니다. 엑스레이 결정학이나 극저온 전자현미경 같은 실험 방식은 정확하지만, 하나의 구조를 밝히는 데 수개월에서 수년의 시간과 막대한 비용이 소요된다는 한계가 있습니다. 물리화학적 원리에 기반한 컴퓨터 시뮬레이션은 탐색해야 할 구조의 가짓수가 너무 많아 우주의 나이만큼의 시간이 걸릴 정도로 복잡합니다. 이를 해결하기 위해 과학자들은 자연의 진화 데이터에 주목했습니다. 단백질이 기능을 유지하며 진화하는 과정에서, 서로 상호작용하는 아미노산들은 함께 변이하는 '공진화' 패턴을 보입니다. 인공지능은 이러한 방대한 서열 데이터 속에 숨겨진 복잡한 패턴을 학습하여, 아미노산 간의 접촉 지점을 찾아내고 단백질의 3차원 구조를 놀라운 속도로 예측해내는 혁신을 이루었습니다. 최근 등장한 알파폴드2와 로제타폴드는 인공지능 기반 단백질 구조 예측의 새로운 지평을 열었습니다. 이 모델들은 과거 수년이 걸리던 작업을 단 몇 분 만에 실험 결과와 거의 일치하는 정확도로 수행합니다. 더 나아가 단일 단백질을 넘어 두 단백질이 결합하는 복합체 구조까지 예측할 수 있게 되었습니다. 이는 세포 내에서 일어나는 유전 정보의 전사나 번역, DNA 수리 등 복잡한 생체 반응들을 데이터에 기초하여 깊이 있게 이해할 수 있는 강력한 도구가 되어 생명공학 연구의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 인공지능 기술은 이제 구조 예측을 넘어 새로운 단백질을 디자인하는 단계로 진화하고 있습니다. 암세포의 증식을 억제하기 위해 특정 단백질 간의 결합을 방해하는 새로운 단백질 치료제를 설계하는 것이 대표적인 사례입니다. 이러한 혁신은 양자역학에서 시작된 컴퓨터 기술이 생명과학과 만나 탄생한 결과입니다. 기초과학 연구는 당장의 성과를 넘어 인류의 삶을 풍요롭게 할 무궁무진한 잠재력을 지니고 있으며, 앞으로도 다양한 질병 치료와 생명 현상 규명에 있어 가장 강력한 토대가 될 것입니다.

백민경

카오스재단카오스크로스

생명과학

[인터뷰] 오석배_과학적으로도 난제 중의 난제, ‘고통’

통증은 단순히 신체가 아픈 물리적 반응을 넘어선 매우 복잡한 현상입니다. 우리는 흔히 통증을 하나의 단순한 감각으로 여기기 쉽지만, 실제로는 신경계의 다양한 반응이 얽혀 있는 결과물입니다. 최근 노벨 생리의학상을 받은 연구들이 통각 수용체를 밝혀내며 큰 진전을 이루었으나, 이는 통증의 전체 모습 중 일부분에 불과합니다. 뇌와 신경계의 상호작용이 복합적으로 관여하기 때문에 통증을 완벽하게 제어하는 것은 현대 과학에서도 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다. 연구자들은 이 보이지 않는 고통의 실체를 밝히기 위해 지금도 끊임없이 노력하고 있습니다. 만성 통증 환자들은 사고나 질병 이후에도 지속적인 고통을 호소하지만, 그 원인을 명확히 규명하기는 쉽지 않습니다. 자율신경계의 이상이나 교감신경의 과도한 활성화 등 다양한 가설이 존재하나, 환자마다 통증의 양상과 원인이 천차만별이기 때문입니다. 현재는 통증을 객관적으로 측정할 수 있는 수단이 부족하여 의학적 진단과 치료에 한계가 있습니다. 동물 모델을 통한 기전 연구가 진행되고 있음에도 불구하고, 실제 환자들에게 적용 가능한 성공적인 치료법을 개발하는 데는 더 많은 시간이 필요합니다. 원인을 모르는 고통은 환자들에게 심리적인 좌절감까지 안겨주기도 합니다. 통증의 원인은 신경 손상부터 감염증, 암, 당뇨병에 이르기까지 매우 다양합니다. 심지어 과거의 에이즈 감염이 나중에 신경통으로 이어지는 경우도 있어, 이를 단순히 만성 통증이라는 하나의 범주로 묶기에는 무리가 있습니다. 우리가 흔히 사용하는 아스피린이나 타이레놀은 주로 염증을 줄여 통증을 간접적으로 완화하는 방식이며, 마약성 진통제는 강력하지만 중독과 내성이라는 치명적인 부작용을 안고 있습니다. 따라서 각 환자의 발병 원인에 맞춘 정밀한 표적 치료법을 찾는 것이 통증 연구의 핵심적인 목표가 되고 있습니다. 근본적인 기전을 밝혀내지 못하면 임시방편에 그칠 수밖에 없습니다. 통증 신호가 발생하는 지점과 이를 인지하는 뇌 사이에는 밀접한 관계가 있지만, 두 현상이 항상 일치하는 것은 아닙니다. 뇌는 외부에서 들어오는 통각 신호를 해석하고 조절하는 능력을 갖추고 있습니다. 예를 들어 명상은 부교감 신경계를 활성화하고 몸을 이완시켜 뇌가 통증에 적응하거나 이를 극복하도록 돕는 수단이 될 수 있습니다. 이러한 원리를 이해하면 극심한 수행을 거친 이들이 통각을 느끼더라도 이를 고통으로 인지하지 않을 가능성도 설명할 수 있습니다. 이는 통증이 단순히 말초 신경의 문제가 아니라 뇌의 인지 과정과 깊게 연관되어 있음을 시사합니다. 노벨상을 받은 TRPV1이나 기계적 자극 수용체의 발견은 통증 연구의 시발점을 찾아낸 위대한 학문적 업적입니다. 하지만 말단 신경에서의 발견을 넘어 척수나 뇌 수준에서 통증이 어떻게 조절되는지를 밝히는 과제가 여전히 남아 있습니다. 과학은 거창한 목표에서 시작되는 것이 아니라, '왜 뜨거움을 느낄까'와 같은 일상의 소박한 질문에서 출발합니다. 미래의 연구자들이 이러한 호기심을 바탕으로 통증의 정체를 완전히 밝혀낸다면, 인류는 만성 통증이라는 거대한 굴레에서 벗어날 수 있을 것입니다. 쉬운 질문에서 시작해 복잡한 문제를 해결해 나가는 과정이 바로 과학의 본질입니다.

오석배

카오스재단석학인터뷰

생명과학

[명강리뷰] 장기 배양 기술의 혁명 : Phantom, Avatar, & Persona by정석 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 2강

미세 세계에서의 물리적 특성은 우리가 일상에서 경험하는 것과는 사뭇 다릅니다. 물방울의 표면장력이 거대한 장벽이 되고 중력의 영향이 미미해지는 이 공간은 세포들이 살아가는 실제 환경입니다. 하지만 기존의 생물학 연구는 세포를 평면적인 접시에 배양하는 방식에 머물러 있었습니다. 우리 몸속 세포 중 바닥에 납작하게 붙어 자라는 것은 없기에, 이러한 방식으로는 인체의 복잡한 반응을 정확히 재현하기 어렵습니다. 결국 동물 실험의 높은 실패율과 2D 세포 배양의 한계를 극복하기 위해서는 세포가 처한 입체적인 물리 환경을 그대로 모사할 수 있는 새로운 기술적 접근이 절실히 필요합니다. 인체의 장기를 칩 위에 구현하는 '장기 칩(Organ-on-a-Chip)' 기술은 현대 의학의 새로운 돌파구로 주목받고 있습니다. 단순히 세포를 모아두는 것을 넘어, 폐의 수축과 이완 같은 기계적인 움직임까지 미세 유체 칩 안에서 정밀하게 재현합니다. 이를 통해 실제 장기가 겪는 물리적 자극과 혈류의 흐름을 모사함으로써, 약물이 인체에 미치는 영향을 더욱 정확하게 예측할 수 있습니다. 동물 실험을 위해 동물을 희생시키지 않고도 인간의 생리적 반응을 관찰할 수 있는 이 기술은 신약 개발의 효율성을 획기적으로 높이는 동시에, 질병의 기전을 이해하는 데 있어 기존 방식과는 차원이 다른 데이터를 제공합니다. 줄기세포를 이용해 인공 장기를 만드는 '오가노이드' 기술은 생명공학의 또 다른 정점입니다. 배아의 발달 과정을 모사하여 뇌, 췌장, 장과 같은 미니 장기를 입체적으로 배양해내는 이 방식은 실제 조직과 유사한 구조와 기능을 가집니다. 특히 이렇게 만들어진 입체 조직의 내부를 관찰하기 위해 조직을 투명하게 만드는 '조직 투명화 기술'이 결합되면서 연구의 깊이는 더욱 깊어졌습니다. 불투명한 조직 내부를 자르지 않고도 속속들이 들여다볼 수 있게 됨으로써, 지카 바이러스가 뇌 성장에 미치는 영향이나 암세포의 침윤 과정 등을 실시간으로 정밀하게 분석하는 것이 가능해졌습니다. 환자 개개인에게 최적화된 치료를 제공하는 정밀 의료의 핵심은 '생물학적 아바타'에 있습니다. 암 환자의 조직에서 추출한 세포로 오가노이드를 만들고, 이를 장기 칩 위에서 배양하여 다양한 항암제의 반응을 미리 테스트하는 것입니다. 이는 환자가 겪어야 할 시행착오와 부작용을 최소화하며 가장 효과적인 약물을 찾아내는 혁신적인 과정입니다. 실제로 신장암 환자의 전이 조직을 모사한 장기 칩 실험을 통해 특정 약물의 효능을 예측하고 재발을 억제한 사례는 이 기술의 실용성을 입증합니다. 우리 몸 밖에서 나를 대신해 실험 대상이 되어주는 생물학적 아바타는 의료의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 미래의 의료 시스템은 물리적 거리를 넘어선 '페르소나'의 시대로 나아갈 것입니다. 환자는 지구 반대편에 있더라도 그의 유전체 정보와 조직 데이터를 기반으로 구현된 디지털 및 생물학적 복제본이 의사 앞에 놓이게 됩니다. 인공지능과 빅데이터 기술이 결합된 이 가상의 환자 모델은 실시간으로 건강 상태를 관리하고 최적의 치료법을 제시하는 역할을 수행합니다. 단순히 영상을 공유하는 수준을 넘어 환자의 생체 조직 정보를 그대로 재현하고 테스트할 수 있는 환경을 구축하는 것이 이 연구의 궁극적인 지향점입니다. 기술이 인간의 삶을 보듬는 이 미래는 정밀 의료의 완성형이 될 것입니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[과학자가 쓴 과학책#21] 나는 뇌를 만들고 싶다 by 선웅

‘미니 뇌’라고 불리는 뇌 오가노이드는 실제 인간의 뇌를 아주 작은 크기로 재현한 생체 조직입니다. 비록 크기는 1~3mm에 불과하여 실제 뇌의 부피인 1,300cc에 비하면 매우 작지만, 그 안에는 뇌가 갖추어야 할 기본적인 요소들이 포함되어 있습니다. 이는 배아줄기세포를 활용하여 실제 태아가 자궁 내에서 발달하는 과정과 유사한 환경을 조성함으로써 만들어집니다. 과학자들은 이를 통해 복잡한 인간의 뇌 구조를 세포 수준에서 관찰하고 연구할 수 있는 소중한 기회를 얻게 됩니다. 뇌 오가노이드는 뇌 전체를 완벽하게 복제하기보다는 대뇌, 소뇌, 척수 등 특정 부위의 특성을 대변하는 방식으로 제작됩니다. 흥미로운 점은 동일한 줄기세포에서 출발한 ‘쌍둥이’ 같은 존재임에도 불구하고, 배양 환경이나 발생 과정 중의 우연한 요소에 따라 각기 다른 개성을 갖게 된다는 것입니다. 연구자들은 이러한 개체 차이를 ‘변이’라고 부르며, 유전적 요인과 환경적 요인이 복합적으로 작용하여 생명체가 형성되는 신비로운 과정을 미니 뇌를 통해 실시간으로 목격하고 있습니다. 미니 뇌를 키우는 과정은 마치 아이를 양육하는 것과 같은 정성과 인내를 필요로 합니다. 태아의 뇌부터 성인의 뇌에 가까운 특성을 관찰하기 위해서는 짧게는 수백 일에서 길게는 몇 년 동안 세포를 배양해야 하기 때문입니다. 연구자들은 오랜 시간 공을 들여 세포 덩어리가 점차 뇌의 형상을 갖추어 가는 모습을 보며 경이로움을 느끼기도 하지만, 동시에 원하는 결과를 얻기까지의 고단함과 책임감을 경험합니다. 이러한 긴 호흡의 연구는 인간 뇌의 발달 단계를 이해하는 데 필수적인 과정입니다. 현재의 미니 뇌는 인간 뇌의 ‘다운그레이드 버전’이라고 할 수 있지만, 그 실용적 가치는 매우 높습니다. 실제 인간을 대상으로 하기 어려운 신약 개발이나 독성 검사에서 윤리적 문제로부터 비교적 자유로운 대안이 될 수 있기 때문입니다. 또한, 이 다운그레이드된 모델을 어떻게 하면 실제 인간의 뇌에 더 가깝게 ‘업그레이드’할 수 있을지 고민하는 과정 자체가 곧 인간 뇌의 작동 원리를 규명하는 길과 맞닿아 있습니다. 이는 질병 치료를 위한 새로운 돌파구를 마련하는 중요한 기반이 됩니다. 미니 뇌 연구는 인공지능(AI) 및 기계 공학과의 결합을 통해 더욱 확장되고 있습니다. 뇌 오가노이드에 전극을 연결하여 전기적 신호를 측정하고 이를 기계와 연동하는 ‘뇌-기계 인터페이스(Brain-Machine Interface)’ 기술은 이미 현실화되고 있습니다. 인공지능이 논리적이고 통제 가능한 공학적 산물이라면, 미니 뇌는 생물학적 본질을 간직한 존재로서 서로 보완적인 관계를 맺습니다. 미래에는 이러한 기술들이 결합하여 손상된 뇌 기능을 재활하거나 인간의 인지 능력을 보조하는 혁신적인 수단으로 자리 잡을 것으로 기대됩니다. 신경과학은 1969년에 공식적인 용어가 채택되었을 만큼 과학사에서 비교적 젊은 학문에 속합니다. 아직 우리가 뇌에 대해 모르는 것이 많다는 사실은 역설적으로 이 분야가 ‘긁지 않은 복권’과 같은 무한한 가능성을 품고 있음을 의미합니다. 최첨단 기술을 동원하여 뇌의 복잡한 네트워크와 신호 체계를 분석하는 과정은 인류 지식의 최전선을 넓히는 작업입니다. 비록 뇌의 모든 신비를 풀기까지는 갈 길이 멀지만, 매 순간 이루어지는 새로운 발견들은 우리 자신을 이해하는 방식을 근본적으로 바꾸어 놓고 있습니다. 과학의 발전은 연구실 안에서만 머무는 것이 아니라 대중과의 소통을 통해 완성됩니다. 뇌과학의 복잡한 전문 용어 뒤에 숨겨진 본질적인 질문들을 쉬운 언어로 풀어내어 공유하는 것은 사회적 공감대를 형성하는 데 매우 중요합니다. 미니 뇌 기술이 가져올 미래의 변화에 대해 함께 고민하고 익숙해지는 과정은 과학이 인류의 삶에 올바르게 기여하도록 돕는 밑거름이 됩니다. 끊임없이 업데이트되는 연구 성과들이 우리 사회의 지적 지평을 넓히고, 더 나은 미래를 설계하는 영감이 되기를 희망합니다.

선웅

카오스재단읽다과학

뇌인지과학

[명강리뷰] 외부물질들, 약인가, 독인가? by 김병문 교수 ㅣ 2017 봄 카오스 강연 '물질에서 생명으로' 8강

우리 몸은 끊임없이 생체 이물질과 상호작용하며 살아갑니다. 음식물, 의약품, 미세먼지, 환경호르몬 등 외부에서 유입되는 모든 물질을 '생체 이물질' 혹은 '제노바이오틱스'라 부릅니다. 대표적인 예로 보톡스가 있는데, 이는 보툴리눔 톡신이라는 강력한 신경 독소 단백질입니다. 원래 사시나 다한증 치료를 위해 개발되었으나 현재는 근육의 신경전달물질 분비를 억제해 주름을 개선하는 미용 목적으로 널리 쓰입니다. 하지만 이 물질은 단 500g만으로도 전 세계 인구의 절반을 사망에 이르게 할 수 있을 만큼 치명적인 독성을 지니고 있어, 생체 이물질이 우리 몸에 미치는 영향이 얼마나 강력한지 잘 보여줍니다. 신약 개발의 역사는 우연한 발견과 과학적 설계의 조화로 이루어져 왔습니다. 푸른곰팡이에서 발견한 페니실린이나 실험 중 실수로 찾게 된 사카린처럼 과거에는 우연에 의존하는 경우가 많았습니다. 그러나 현대에는 화합물의 3차원 분자 구조를 분석하여 특정 표적에 맞게 설계하는 합리적 신약 설계 방식이 주를 이룹니다. 이렇게 발견된 후보 물질은 전임상 시험을 거쳐 사람을 대상으로 하는 임상 1·2·3상을 통과해야 합니다. 수만 개의 후보 물질 중 단 한두 개만이 이 엄격한 과정을 뚫고 의약품으로 허가받아 우리 곁으로 오게 되며, 시판 후에도 임상 4상을 통해 안전성을 지속적으로 감시받습니다. 입을 통해 들어온 약물은 대부분 간에서 대사 과정을 거쳐 온몸으로 퍼집니다. 간은 생체 이물질을 분해하고 배출하기 위해 다양한 효소를 사용하는데, 이 과정에서 약물 간의 상호작용이 발생하기도 합니다. 예를 들어 우울증에 좋다고 알려진 세인트존스워트라는 허브차는 간의 특정 효소를 증가시켜 다른 약물의 분해를 촉진합니다. 실제로 신장 이식 환자가 이 차를 마셨다가 면역 억제제가 너무 빨리 분해되는 바람에 이식된 장기에 거부 반응이 일어난 사례도 있습니다. 천연 성분이라 할지라도 우리 몸 안에서는 복잡한 화학적 반응을 일으키는 생체 이물질임을 잊지 말아야 합니다. 흔히 복용하는 해열진통제인 타이레놀도 오남용 시 치명적인 독성을 나타낼 수 있습니다. 타이레놀의 성분인 아세트아미노펜은 간에서 대사될 때 활성화된 중간체를 생성하는데, 평소에는 '글루타티온'이라는 청소부 물질이 이를 안전하게 제거합니다. 하지만 과량을 복용하거나 술과 함께 섭취하면 글루타티온이 고갈되어 독성 중간체가 간세포를 파괴하고 결국 간부전으로 이어질 수 있습니다. 특히 알코올은 간의 산화효소를 유발해 독성 물질 생성을 더욱 촉진하므로, 술을 마신 후 숙취 해소를 위해 타이레놀을 복용하는 행위는 간 건강에 매우 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 마약성 약물은 뇌의 신경전달물질 체계를 교란하여 강력한 중독을 일으킵니다. 코카인은 쾌감을 주는 도파민의 재흡수를 막아 수용체를 과도하게 활성화하며, LSD와 같은 환각제는 뇌의 인지 기능을 왜곡합니다. 최근에는 미량을 투약해 능률을 높이려는 시도도 있으나, 이는 결국 중독으로 가는 위험한 관문이 될 뿐입니다. 우리 몸을 구성하는 모든 것은 결국 화학물질이며, 생체 이물질과의 상호작용을 이해하는 것이 건강을 지키는 핵심입니다. 천연 물질이라 해서 무조건 안전한 것은 아니며, 모든 생체 화학물질의 상관관계를 과학적으로 파악하려는 노력이 현대인에게 반드시 필요합니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[연구뭐하지] 박승범 교수_서울대학교 '화학생물학 연구실' | 화학부에서 분자생물학 연구를? 그래서 더 다채로운 바이오 연구를 할 수 있는 곳!

생명 현상은 신비롭고 복잡하지만, 그 본질을 들여다보면 단백질, DNA, RNA와 같은 분자들의 정교한 상호작용으로 이루어져 있습니다. 화학생물학은 이러한 분자 수준에서의 화학적 상호작용을 이해하고 조절함으로써 생명의 비밀을 풀어나가는 학문입니다. 서울대학교 화학부 화학생물학 연구실은 이러한 기초적인 이해를 바탕으로 질병을 치료할 수 있는 새로운 치료제를 개발하는 데 매진하고 있습니다. 분자 수준의 통찰력은 복잡한 생명 현상을 명확하게 규명하는 강력한 도구가 됩니다. 연구실에서는 유기화학적 지식을 기반으로 인체의 신비를 탐구하며, 특히 다양한 질병 모델을 활용한 표현형 기반 스크리닝을 진행합니다. 발굴된 화합물이 어떤 단백질을 표적으로 삼는지, 그리고 어떤 생리적 기전을 통해 치료 효과를 나타내는지 파악하기 위해 TS-FITGE와 같은 독창적인 연구 기법을 활용합니다. 이는 단순히 물질을 발견하는 것에 그치지 않고, 그 물질이 생체 내에서 작용하는 구체적인 경로를 과학적으로 입증하여 신약 개발의 가능성을 높이는 중요한 과정입니다. 이곳의 유기합성 연구는 일반적인 유기화학과는 차별화된 지향점을 가집니다. 단순히 새로운 반응론을 개발하는 것에 머물지 않고, 그 반응이 생물학적으로 어떤 의미를 갖는지 끊임없이 자문합니다. 생물학적 활성이 기대되는 구조를 설계하여 합성하거나, 생명 현상을 실시간으로 관측할 수 있는 형광 분자를 제작하는 등 모든 합성 과정의 중심에는 생물학적 가치가 자리 잡고 있습니다. '왜 이 물질을 만드는가'에 대한 확고한 해답은 연구자들에게 강력한 동기를 부여하며 질병 치료라는 목표를 향해 나아가게 합니다. 연구의 효율성을 극대화하기 위한 아낌없는 지원과 최첨단 시설은 이 연구실의 큰 자랑입니다. 유기합성부터 바이오 실험까지 모든 단계를 한곳에서 마무리할 수 있도록 국내 최고 수준의 장비와 리소스를 갖추고 있습니다. 특히 연구자의 시간을 소중히 여기는 철학에 따라, 학생들이 연구에만 몰두할 수 있는 환경을 조성하는 데 지원을 아끼지 않습니다. 이러한 인프라는 학생들이 각자의 프로젝트를 독립적이면서도 전문적으로 수행할 수 있게 돕는 든든한 밑거름이 되어 줍니다. 다양한 전공 배경을 가진 인재들이 모여 협력하는 문화는 연구실을 더욱 풍요롭게 만듭니다. 교수님은 자신을 정원사에 비유하며, 학생들이 각자의 재능과 관심에 따라 스스로 성장할 수 있도록 돕는 조력자 역할을 자처합니다. 획일적인 방향을 강요하기보다 각자의 나무가 가장 예쁜 꽃을 피울 수 있도록 적절한 가지치기와 지원을 제공하는 것입니다. 미래의 유망한 분야를 쫓기보다 자신이 진정으로 좋아하는 것이 무엇인지 깨닫고 이를 깊이 있게 탐구할 때, 연구자로서의 진정한 성장이 시작됩니다.

박승범

카오스재단연구뭐하지

화학
생명과학

[연구뭐하지] 마틴 스타이네거 교수_서울대학교 '생물정보학 및 기계학습연구실' | 생물학 데이터 연구와 소프트웨어 개발 모두 가능!

서울대학교 생명과학부의 생물정보학 및 기계학습 연구실은 폭발적으로 증가하는 생물학적 데이터를 효율적으로 분석하기 위한 알고리즘을 개발합니다. 마틴 스타이네거 교수님은 컨설팅 분야에서 과학의 길로 들어서며, 수십억 개의 서열을 정렬하고 라벨링하는 빅데이터 처리의 매력에 집중하게 되었습니다. 현재 연구실은 유전체와 바이러스 서열 데이터가 기하급수적으로 늘어나는 상황에서, 이를 감당할 수 있는 속도와 효율성을 갖춘 분석 도구를 만드는 데 주력하고 있습니다. 이는 현대 생명과학의 난제를 해결하는 핵심적인 토대가 됩니다. 연구실의 대표적인 성과물인 MMseqs2는 수십억 개의 서열을 처리할 수 있는 고성능 알고리즘으로, 대규모 데이터셋 분석의 표준으로 자리 잡았습니다. 또한 단백질 구조 예측 분야에서 혁신을 일으킨 ColabFold와 같은 분석 도구들을 통해 딥러닝 커뮤니티에 기여하고 있습니다. 이러한 분석 도구들은 고처리량 단백질 데이터베이스를 구축하고 분석하는 데 필수적이며, 연구자들이 복잡한 생물학적 정보를 보다 빠르고 정확하게 파악할 수 있도록 돕습니다. 기술적 변화에 발맞춘 이러한 소프트웨어 개발은 생물정보학의 지평을 넓히고 있습니다. 연구실의 학생들은 구체적으로 단백질 구조 정렬과 원자 정보 데이터의 효율적인 압축 방법을 연구하고 있습니다. 또한 바이러스 유전체 정보를 활용하여 인플루엔자나 코로나바이러스와 같은 특정 바이러스를 탐지할 수 있는 DNA 서열을 설계하거나, 기존 유전 정보를 바탕으로 새로운 유전자를 예측하는 프로젝트를 수행합니다. 이러한 연구는 단순히 데이터를 처리하는 것을 넘어, 실제 질병 진단과 생명 현상의 이해를 돕는 실질적인 분석 도구를 만드는 과정입니다. 데이터의 성장을 기술적 기회로 바꾸는 것이 이들의 핵심 목표입니다. 생명과학의 근간인 센트럴 도그마(Central Dogma), 즉 DNA에서 RNA를 거쳐 단백질로 이어지는 과정을 컴퓨터 알고리즘으로 구현하는 것은 매우 도전적인 과제입니다. 연구원들은 이 복잡한 생물학적 흐름을 어떻게 효율적으로 전산화할 수 있을지 고민하며, 기존 방식의 미흡한 점을 찾아 개선해 나갑니다. 생물정보학 분야는 여전히 탐험해야 할 영역이 많은 '블루오션'과 같으며, 정보 기술과 생명과학의 결합을 통해 새로운 발견의 가능성이 무궁무진합니다. 이는 연구자들에게 끊임없는 호기심과 탐구 동기를 부여하는 원동력이 됩니다. 이 연구실은 이론적인 사고를 즐기고 꼼꼼한 성격을 가진 학생들에게 최적의 환경을 제공합니다. 파이썬과 파이토치 같은 분석 도구를 활용해 생물학적 문제를 코딩으로 해결하며, 뛰어난 개발자이자 연구자인 교수님의 지도 아래 소프트웨어 개발 및 관리 능력을 키울 수 있습니다. 메타게놈 데이터를 분석하여 새로운 단백질 패밀리를 발견하고 인류의 건강에 기여하는 것은 이들의 궁극적인 지향점입니다. 복잡한 데이터를 분석하고 혁신적인 분석 도구를 만들고자 하는 열정이 있다면, 생물정보학의 미래를 함께 그려나갈 수 있을 것입니다.

마틴 스타이네거

카오스재단연구뭐하지

생명과학

[명강리뷰] 단백질 : 3차원의 마술사 by 김성훈ㅣ2017 봄 카오스 강연 '물질에서 생명으로' 4강

많은 이들이 단백질을 단순히 영양소나 먹거리로만 생각하는 경향이 있습니다. 하지만 생명과학의 관점에서 단백질은 유전자라는 2차원 설계도를 현실의 생명체로 형상화하는 핵심적인 존재입니다. DNA가 생명의 정보를 담고 있다면, 그 정보를 바탕으로 우리 몸의 구체적인 형태와 기능을 만들어내는 실체는 바로 단백질입니다. 유전자가 우리가 어떻게 살아갈 것인지를 말해주는 지침서라면, 단백질은 그 지침을 바탕으로 생명을 구체적으로 나타나게 하는 실질적인 주인공인 셈입니다. 생명체 내에서 단백질이 만들어지는 과정은 정교한 공장 시스템과 같습니다. DNA의 정보가 메신저 RNA를 통해 전달되면, 이른바 '단백질 공장'에서 암호가 해독되어 아미노산들이 결합하고 아름다운 3차원 구조를 형성합니다. 흥미로운 점은 전 세계 70억 인구 중 동일한 존재가 단 한 명도 없다는 사실입니다. 이는 우리 몸을 구성하는 약 100만 개의 단백질이 저마다 다른 조합과 모양을 갖추며 각자의 고유한 정체성을 형성하기 때문입니다. 단백질의 3차원 구조는 그 기능을 결정하는 결정적인 요소입니다. 만약 이 구조가 변성되면 광우병이나 퇴행성 신경 질환 같은 심각한 질병이 발생하며, 한 번 변성된 단백질을 정상으로 돌리는 것은 현대 과학으로도 매우 어려운 과제입니다. 반대로 단백질의 구조를 정확히 파악하면 질병의 원인을 찾아내어 글리벡과 같은 혁신적인 신약을 개발할 수 있습니다. 최근에는 화합물 대신 인슐린이나 항체와 같은 단백질 자체를 치료제로 활용하는 비중이 점차 커지고 있습니다. 우리가 섭취하는 단백질이 몸에 흡수되는 과정에는 흔한 오해가 존재합니다. 특정 부위에 좋다는 음식을 먹는다고 해서 그 성분이 그대로 우리 몸의 해당 기관으로 이동하는 것은 아닙니다. 고가의 단백질 치료제나 보양식을 먹더라도 소화 과정을 거치며 아미노산으로 쪼개진 후, 인체에 필요한 형태로 재구성됩니다. 결국 단백질 섭취의 본질은 신체를 구성하는 기초 재료를 공급받는 과정이며, 이를 통해 생명체는 끊임없이 자신을 유지해 나갑니다. 유전자가 생명의 악보라면 단백질은 그 악보를 연주하는 현실의 음악과 같습니다. 일란성 쌍둥이라도 생활 습관에 따라 외모와 건강 상태가 달라지는 것은 유전자가 같아도 단백질의 발현이 달라질 수 있음을 보여줍니다. 부모님께 물려받은 유전자는 바꿀 수 없지만, 우리가 어떻게 살아가느냐에 따라 우리 몸의 단백질과 인생의 모습은 충분히 변화할 수 있습니다. 즉, 단백질은 결정된 운명을 넘어 자신의 노력으로 삶을 가꾸어 나갈 수 있는 생물학적 근거가 되어줍니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[석학인터뷰] 송윤주_ 효소의 무궁한 가능성과 난제 | 2021 서울대 자연과학대 공개강연 '불확실한 세계, 그래서 과학'

화학은 환경 오염의 원인이 되기도 하지만, 동시에 이를 해결할 열쇠를 쥐고 있습니다. 그 중심에는 생명체의 촉매인 효소가 있습니다. 효소는 20가지 아미노산의 조합으로 이루어진 단백질로, 다양한 화학 반응을 촉진하는 역할을 합니다. 최근에는 알파폴드 2와 같은 인공지능 기술이 도입되면서 효소 설계에 혁신이 일어나고 있습니다. 다만 효소는 정적인 구조에 머물지 않고 동적인 변화를 통해 반응을 이끌어내기에, 이를 완벽히 구현하기 위한 인공지능 연구가 더욱 활발히 진행되고 있습니다. 효소는 자연계에 존재하는 거의 모든 화학 반응에 관여한다고 해도 과언이 아닙니다. 우리가 숨을 쉴 때 필요한 산소가 식물 내 효소에 의해 합성되는 과정부터, 대기 중의 질소를 고정하는 반응까지 모두 효소의 손길을 거칩니다. 이처럼 효소는 모든 생명체가 생존하고 활동하는 데 필수적인 화학적 기반을 제공합니다. 생명 현상의 정교함은 곧 효소가 가진 탁월한 촉매 기능에서 비롯되며, 이는 현대 과학이 풀어내야 할 거대한 난제이자 무한한 가능성의 영역이기도 합니다. 오늘날 심각한 환경 문제로 대두된 플라스틱 오염 역시 효소를 통해 해결의 실마리를 찾을 수 있습니다. 플라스틱은 매우 안정적인 고분자 구조를 가지고 있어 자연 분해가 어렵지만, 효소 중에는 이러한 고분자의 단단한 결합을 끊어낼 수 있는 것들이 존재합니다. 마치 소화 효소가 음식물을 분해하는 것과 유사한 원리입니다. 최근 과학계에서는 플라스틱을 인식하고 분해하는 특정 효소를 발굴하거나 새롭게 합성하려는 연구가 이어지고 있으며, 이는 지속 가능한 지구를 위한 중요한 전환점이 될 것입니다. 하지만 우리가 원하는 특정 기능을 가진 효소를 설계하는 일은 결코 쉽지 않습니다. 20가지 아미노산으로 만들 수 있는 조합의 수는 우주 전체의 원자 수보다도 많을 정도로 천문학적이기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 제약 산업에서는 이미 인공 효소를 활용해 신약 개발의 효율을 높이고 있습니다. 기존의 독성 강한 화학 물질 대신 효소를 사용하면 정제 과정이 간소화되고 반응의 선택성도 높아집니다. 이러한 기술적 진보는 인류의 건강을 증진하는 동시에 화학 공정의 안전성을 확보하는 데 기여하고 있습니다. 결국 화학과 효소는 인류에게 이로움을 주는 동시에 예기치 못한 문제를 일으킬 수도 있는 양날의 검과 같습니다. 효소가 생명을 유지하기도 하지만 때로는 질병을 유발하듯, 화학 기술 역시 환경 오염이라는 부작용을 낳기도 했습니다. 그러나 플라스틱을 만들어낸 것이 인간의 화학 기술이듯, 그 문제를 해결할 수 있는 힘 또한 화학에 있습니다. 기술을 어떻게 활용하느냐는 결국 인간의 선택과 책임에 달려 있습니다. 화학의 힘을 빌려 오염을 해결하려는 노력은 우리가 마땅히 나아가야 할 길입니다.

송윤주

카오스재단석학인터뷰

화학

[연구뭐하지?] 윤태영 교수_서울대학교 '막단백질단분자 연구실' | 과학계의 신대륙, 막 단백질의 세계로 오세요

서구 문명이 콜럼버스의 신대륙 발견을 통해 비약적인 발전을 이룩했듯이, 과학 연구에서도 아무런 보장이 없는 새로운 분야를 개척하려는 개척자 정신은 매우 중요합니다. 서울대학교 막 단백질 단분자 연구실은 이러한 개척자 정신을 바탕으로 막 단백질이 형성되는 복잡한 과정을 탐구하고 있습니다. 특히 이곳에서 독자적으로 개발한 '단분자 자기 집게' 기술은 자석의 힘을 이용해 단백질 분자 하나를 정밀하게 조절하며 그 구조적 변화를 관찰할 수 있게 해줍니다. 이는 생명 현상의 근원을 단분자 수준에서 이해하려는 혁신적인 시도로 평가받으며 세계적인 주목을 받고 있습니다. 연구실은 크게 두 팀으로 나뉘어 각기 다른 접근 방식으로 생명과학의 난제를 풀어나갑니다. 한 팀은 암과 밀접하게 연관된 막 단백질을 중심으로 단백질 간의 상호작용을 형광 기술을 통해 실시간으로 관찰하며, 다른 팀은 단분자 자기 집게를 이용해 단백질에 물리적인 힘을 가함으로써 그 안정성과 에너지 상태를 분석합니다. 이러한 연구는 단순히 기초 과학에 머물지 않고 향후 신약 개발의 물리적 토대를 마련하는 데 기여합니다. 생물학뿐만 아니라 물리, 화학, 수학적 지식을 아우르는 다학제적 접근은 이 연구실이 가진 강력한 경쟁력 중 하나로, 복잡한 생명 현상을 다각도에서 조명합니다. 자유로운 토론 문화와 자기주도적인 연구 환경은 학생들이 전문가로서 성장할 수 있는 훌륭한 밑거름이 됩니다. 스스로 문제를 찾고 해결하려는 의지를 갖춘 연구자들은 동료들과의 활발한 교류를 통해 지식의 스펀지처럼 성장해 나갑니다. 연구실 구성원들은 서로의 재능을 공유하며 남에게 도움을 구하는 것을 주저하지 않는 유연한 사고방식을 공유합니다. 남들이 가지 않은 새로운 길을 선택하여 자신만의 희소성을 확보하는 것, 그것이 바로 이 연구실이 지향하는 궁극적인 가치이자 지속 가능한 연구의 원동력입니다. 이러한 과정을 통해 연구자들은 단순한 지식 습득을 넘어 세상을 바라보는 깊이 있는 통찰력을 갖추게 됩니다.

윤태영

카오스재단연구뭐하지

생명과학

[그림으로 보는 과학뉴스] 알파폴드 part 1

과거 이세돌 9단과의 바둑 대결로 전 세계를 놀라게 했던 구글 딥마인드가 이번에는 생물학의 거대한 난제를 해결하며 다시금 주목받고 있습니다. 바로 '알파폴드'라는 인공지능 프로그램을 통해 단백질 구조 예측 분야에서 혁신적인 성과를 거둔 것입니다. 이는 지난 50여 년간 수많은 과학자가 매달려온 생물학적 과제를 인공지능이 해결했다는 점에서 과학계에 엄청난 충격을 안겨주었습니다. 단백질 구조 연구는 생명 현상을 이해하는 핵심 열쇠로 평가받으며, 이번 성과는 컴퓨터 과학이 노벨상 수준의 기여를 할 수 있음을 보여주는 사례로 거론되고 있습니다. 생명의 설계도라 불리는 DNA는 아데닌, 티민, 구아닌, 사이토신이라는 네 가지 염기의 조합을 통해 아미노산 서열을 결정합니다. 총 64가지의 조합 중 실제로 우리 몸을 구성하는 아미노산은 약 20가지 종류에 불과합니다. 이 아미노산들이 사슬처럼 길게 연결되어 하나의 단백질을 형성하게 되는데, 이것이 단순히 일렬로 늘어서 있는 상태는 에너지가 매우 높아 불안정합니다. 따라서 단백질은 자연스럽게 에너지가 가장 낮은 안정된 상태를 찾아 복잡한 단백질 접힘 과정을 거치게 됩니다. 이러한 물리적 변화가 우리가 흔히 말하는 생명 활동의 기초가 됩니다. 단백질이 어떤 모양으로 접히느냐는 그 단백질이 수행할 기능을 결정하는 결정적인 요소입니다. 예를 들어 우리 몸의 손톱이 딱딱한 성질을 유지하거나 면역 체계에서 항체가 특정 바이러스를 인식하는 기능은 모두 단백질의 3차원 구조에서 비롯됩니다. 즉, 단백질의 3차원 구조를 정확히 파악하는 것은 곧 생명체가 어떻게 작동하는지, 그리고 특정 질병이 왜 발생하는지를 이해하는 근본적인 토대가 됩니다. 구조가 곧 기능을 정의한다는 점은 생물학의 대원칙 중 하나이며, 이를 규명하는 것은 인류가 생명의 신비를 푸는 과정에서 반드시 넘어야 할 산이었습니다. 단백질 구조 연구는 생물학의 영역을 넘어 물리학과 컴퓨터 과학의 융합이 필수적인 분야입니다. 아미노산 서열이 3차원 구조로 변하는 과정은 원자와 분자 사이의 물리적인 힘과 에너지 최적화 원리에 기반하기 때문입니다. 물리학자들은 이러한 미시적인 관점에서 생명체를 구성하는 물질들이 어떻게 안정된 구조를 형성하는지 탐구해 왔습니다. 이는 생명 현상이 단순히 화학적인 반응을 넘어 정교한 물리적 메커니즘에 의해 통제되고 있음을 시사합니다. 학문 간의 경계를 허무는 이러한 다학제적 접근은 복잡한 생명 현상을 시뮬레이션하고 예측하는 데 있어 핵심적인 역할을 수행합니다. 과거에는 단백질의 구조를 밝히기 위해 막대한 시간과 비용이 드는 실험적 방법이 동원되었습니다. 하지만 인공지능을 활용한 시뮬레이션 기술의 발전으로 이제는 컴퓨터가 원자 간의 힘을 계산하여 단백질의 모습을 정밀하게 구현해낼 수 있게 되었습니다. 실험 데이터와 인공지능의 예측치가 일치할 때 연구자들은 생명의 신비를 한 꺼풀 더 벗겨냈다는 희열을 느낍니다. 이러한 기술적 진보는 향후 신약 개발이나 질병 치료 등 인류의 삶을 개선하는 다양한 분야에서 혁명적인 변화를 이끌어낼 것으로 기대됩니다. 인공지능은 이제 단순한 도구를 넘어 과학적 발견의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.

국립과천과학관요즘과학👏

물리학
생명과학
융합

[강연] 질병 진단, 치매 치료를 하는 인공지능? 바이오메디컬 인공지능! _ by신현정 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 8강 | 8강

인공지능 기술이 의료 분야와 결합하면서 인류의 건강한 삶을 향한 새로운 지평이 열리고 있습니다. 의료 인공지능은 단순히 기술적인 진보를 넘어, 우리가 아직 완전히 이해하지 못한 생명체의 신비를 풀어낼 무한한 가능성을 지닌 블루오션으로 평가받습니다. 특히 방대한 의료 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하여 질병을 예측하고 진단하는 과정은 현대 의학의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 이러한 변화는 환자 개개인에게 최적화된 맞춤형 치료를 제공하는 정밀 의료의 시대를 앞당기고 있습니다. 의료 현장에서 발생하는 데이터의 약 80%는 영상 이미지입니다. CT, MRI, PET와 같은 의료 영상 데이터는 매년 기하급수적으로 증가하여 이제는 엑사바이트(EB) 단위를 논할 정도로 방대해졌습니다. 합성곱 신경망(CNN)과 같은 딥러닝 기술은 이러한 거대 데이터를 학습하여 암 조직을 식별하거나 병변을 찾아내는 데 탁월한 성능을 보입니다. 인간의 시각적 한계를 보완하는 인공지능의 분석 능력은 진단의 정확도를 높이는 핵심적인 역할을 수행하며 의료 현장의 효율성을 극대화하고 있습니다. 흥미로운 실험에 따르면, 반복적인 학습을 거친 비둘기도 암 조직의 패턴을 파악하여 높은 정확도로 양성과 악성을 구분해낼 수 있습니다. 이는 복잡한 의료 데이터 분석의 핵심이 결국 정교한 패턴 인식에 있음을 시사합니다. 기계 학습에서는 여러 알고리즘의 판단을 모아 성능을 극대화하는 앙상블 러닝 기법을 활용합니다. 인공지능은 지치지 않는 학습 능력을 바탕으로 인간 전문가의 판단을 보조하며 의료 서비스의 질을 획기적으로 개선하고 있으며, 이는 데이터 기반 의학의 새로운 가능성을 보여줍니다. 의료 분야의 인공지능은 이미지 분석을 넘어 텍스트와 음성 데이터로 영역을 넓히고 있습니다. 수천만 건의 의학 논문과 임상 기록을 학습한 인공지능은 의사에게 최적의 치료법을 제안하며, 가상 간호사 아바타는 환자와 소통하며 건강 상태를 실시간으로 관리합니다. 순환 신경망(RNN) 기술을 기반으로 한 음성 인식과 자연어 처리 능력은 의료 상담의 문턱을 낮추고 있습니다. 이러한 기술적 결합은 시공간의 제약 없는 의료 서비스를 가능하게 하며, 환자와 의료진 사이의 가교 역할을 충실히 수행합니다. 생명 과학 분야에서는 유전체, 전사체, 단백질체 등 다양한 오믹스 데이터를 통합 분석하는 멀티 오믹스 연구가 활발합니다. 이를 '바이오 피라미드' 구조로 체계화하면 유전자와 질병 사이의 복잡한 상관관계를 네트워크 관점에서 파악할 수 있습니다. 특정 노드에 연결이 집중되는 척도 없는 네트워크 이론을 적용하면 질병을 유발하는 핵심 유전자를 보다 효율적으로 찾아낼 수 있습니다. 이는 복잡한 생명 현상을 시스템적으로 이해하려는 시도의 정점이라 할 수 있으며, 질병의 근본 원인을 규명하는 데 기여합니다. 치매와 같은 난치성 질환의 치료제를 개발하기 위해 인공지능은 표적 유전자를 탐색하는 데 결정적인 기여를 합니다. 수만 개의 유전자와 수억 개의 단일 염기 다형성(SNP) 정보를 분석하여 질병과의 연관성을 수치화하는 과정은 기계 학습 없이는 불가능한 영역입니다. 또한 인공지능은 기존 약물의 새로운 효능을 발견하는 약물 재창출 분야에서도 두각을 나타내고 있습니다. 막대한 비용과 시간이 소요되는 신약 개발 과정을 단축함으로써 인류의 난제 해결에 다가서고 있으며, 이는 환자들에게 새로운 희망이 되고 있습니다. 진정한 의미의 정밀 의료를 실현하기 위해서는 파편화된 의료 데이터를 표준화하고 안전하게 공유하는 체계가 필수적입니다. 오디세이(OHDSI)와 같은 국제적인 데이터 표준화 노력은 인공지능이 더 양질의 데이터를 학습할 수 있는 토대를 마련해 줍니다. 동시에 개인정보 보호를 위한 기술적 장치를 마련하여 환자의 데이터 주권을 보장하는 것이 중요합니다. 기술과 윤리가 조화를 이룰 때, 인공지능은 인류의 건강한 미래를 보장하는 가장 강력한 도구가 될 것이며, 우리는 이를 통해 질병 없는 세상을 꿈꿀 수 있습니다.

신현정

카오스재단카오스강연

생명과학
뇌인지과학

[석학인터뷰] 신현정_ 의료분야의 인공지능, 블루오션이죠 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능과 바이오메디컬의 결합은 높은 진입 장벽만큼이나 독보적인 가치를 지닙니다. 명확한 논리로 구성된 IT 분야와 달리, 생물학은 정답이 정해져 있지 않은 복잡성을 지니고 있어 두 분야를 동시에 섭렵한 전문가는 희소성을 갖게 됩니다. 이러한 융합 연구는 단순히 기술을 적용하는 것을 넘어, 서로 다른 학문적 특성을 이해하고 조화시키는 과정에서 새로운 가능성을 발견하는 재미를 선사합니다. 낯선 분야에 도전하여 지긋이 연구를 이어가는 인내심은 결국 누구도 쉽게 넘볼 수 없는 유니크한 경쟁력이 됩니다. 산업공학을 전공하며 프로그래밍과 신경망 구축에 매진했던 경험은 인공지능 연구의 든든한 밑거름이 되었습니다. 특히 독일 막스 플랑크 연구소에서의 경험은 생물학이라는 학문에 매료되는 결정적인 계기가 되었습니다. 0과 1로 명확히 떨어지는 디지털 세계와 달리, 상황에 따라 결과가 달라질 수 있는 생물학의 유연함과 깊이 있는 용어들은 연구자로서 도전 의식을 자극하며 학문적 매력을 더해주었습니다. 이러한 배경은 데이터 중심의 사고방식을 생명 과학의 복잡한 현상에 접목하는 중요한 전환점이 되었습니다. 교육자로서 가장 큰 보람은 학생들의 성장을 지켜보는 데 있습니다. 이미 우수한 학생보다 조금은 부족했던 학생이 연구실에 들어와 학문적으로 발전하여 세계적인 학회에서 발표하는 모습을 볼 때 깊은 감동을 느낍니다. 일상에서는 반려견들과 시간을 보내며 단순하고 평온한 삶의 가치를 배우기도 합니다. 이러한 균형 잡힌 삶은 연구와 교육에 집중할 수 있는 에너지를 제공하며, 제자들이 사회에서 제 역할을 다할 수 있도록 돕는 원동력이 됩니다. 학생들의 잠재력을 끌어올리는 과정은 연구만큼이나 가치 있는 일입니다. 의료 분야에서 인공지능은 거대한 데이터의 바다를 항해하는 핵심적인 도구로 자리 잡았습니다. 인간이 처리하기 힘든 방대한 빅데이터를 효율적으로 분석하여 의료진의 최종 결정을 돕는 역할을 수행합니다. 건강하게 오래 살고자 하는 인류의 근원적인 욕구와 맞물려, 인공지능 의료 기술은 무궁무진한 기회가 잠재된 블루오션이라 할 수 있습니다. 복잡한 의료 정보를 쉽게 찾아주고 접근성을 높여주는 기술은 우리 삶의 질을 획기적으로 개선할 것이며, 이는 인공지능이 반드시 필요한 이유이기도 합니다. 인공지능은 신약 및 백신 개발 과정에서 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 수많은 후보 물질 중에서 가능성이 높은 대상을 선별하고 점수화함으로써 연구의 탐색 공간을 획기적으로 좁혀줍니다. 이는 질병의 원인이 되는 유전자를 특정하고, 그에 적합한 약물 구조를 설계하는 데 결정적인 도움을 줍니다. 앞으로 인공지능은 질병 정복을 위한 여정에서 연구자들에게 가장 강력하고 정밀한 조력자로서 그 역할을 더욱 확대해 나갈 것입니다. 개괄적인 소개부터 심도 있는 분석까지, 인공지능과 바이오메디컬의 만남은 계속될 것입니다.

신현정

카오스재단카오스강연

생명과학
뇌인지과학

[COVID-19_talk_10] COVID-19 therapeutics, things are due to atoms_Chaok Seok Professor | 10강

세상의 모든 물질은 원자로 이루어져 있으며, 코로나19 바이러스 역시 단백질, 핵산, 지질과 같은 분자들의 집합체입니다. 이러한 생명 현상의 핵심은 원자 간의 상호작용, 특히 물과 친한 친수성과 물을 멀리하는 소수성 상호작용에 있습니다. 바이러스 단백질은 소수성 원자들을 안으로 숨기고 친수성 원자들을 겉으로 드러내어 물속에서 특정한 입체 구조를 유지합니다. 이 때문에 바이러스는 비말이나 에어로졸 같은 물방울 형태에서만 안정적으로 존재할 수 있으며, 습도가 높아져 물방울이 무거워지면 지면으로 떨어져 전파력이 낮아지기도 합니다. 치료제의 원리는 바이러스의 특정 단백질에 약물 분자가 강하게 결합하여 그 기능을 마비시키는 데 있습니다. 독감 치료제인 타미플루는 인플루엔자 바이러스의 N 단백질 구멍에 결합하여 바이러스가 세포 밖으로 나가지 못하게 막습니다. 하지만 코로나19 바이러스에는 이와 유사한 단백질이 없기 때문에 타미플루는 효과가 없습니다. 에이즈 치료제인 칼레트라 역시 코로나19의 프로테아제 단백질과 구조적으로 맞지 않아 기대만큼의 효과를 거두지 못했습니다. 결국 치료제 개발의 핵심은 바이러스 단백질의 정밀한 입체 구조를 파악하는 것입니다. 현재 사용되는 렘데시비르는 바이러스의 RNA 복제 과정을 방해하는 전략을 취합니다. 이 약물은 RNA를 구성하는 분자와 매우 흡사한 모양을 하고 있어, 바이러스의 RNA 중합효소를 속이고 RNA 사슬에 끼어들어 합성을 중단시킵니다. 한편, 많은 연구자가 주목하는 스파이크 단백질은 인간 세포의 수용체와 결합하여 침투의 관문을 여는 역할을 합니다. 이 단백질은 세 개의 동일한 부분이 모여 정삼각형 구조를 이루며, 특정 부분이 위로 올라가는 '업(Up)' 상태가 되었을 때만 인간 세포와 결합할 수 있는 독특한 메커니즘을 가지고 있습니다. 코로나19 바이러스가 사스보다 위협적인 이유는 변이를 통해 결합력과 면역 회피 능력을 동시에 강화했기 때문입니다. 사스와 비교했을 때 코로나19는 스파이크 단백질의 특정 아미노산이 변이되어 인간 수용체인 ACE2와 훨씬 더 강하게 결합합니다. 흥미로운 점은 결합 부위가 노출되는 빈도를 낮추어 인체의 면역 공격을 교묘히 피하면서도, 한 번 결합할 때는 매우 강력하게 달라붙는 전략을 사용한다는 것입니다. 이러한 정밀한 변이는 바이러스가 인간 사회에서 더욱 치명적이고 광범위하게 전파될 수 있는 원동력이 되었습니다. 계산 화학은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 이러한 복잡한 단백질 구조와 약물 간의 상호작용을 예측하는 학문입니다. 비록 현재의 예측 정확도가 완벽하지는 않지만, 수백만 개의 후보 물질 중 유망한 것들을 골라내어 실험 비용과 시간을 획기적으로 줄여줍니다. 특히 바이러스는 끊임없이 변이를 일으키므로, 이에 신속하게 대응하기 위해서는 인공지능과 머신러닝을 활용한 계산 화학의 역할이 필수적입니다. 앞으로 계산 화학이 발전한다면 기존 약물의 재창출은 물론, 변종 바이러스에 대비한 차세대 치료제와 백신 설계에 결정적인 기여를 할 것입니다.

석차옥

카오스재단코로나19 과학토크

화학
생명과학

[코로나TALK-10] 코로나시대 빌게이츠가 주목한 분야, 앞으로 노벨상이 유력한 분야_석차옥 교수 | 10강

세상은 원자로 이루어져 있으며, 코로나19 바이러스 역시 단백질과 핵산 같은 분자들의 집합체입니다. 계산화학자는 실험 가운 대신 컴퓨터를 이용해 이러한 원자 간의 상호작용을 분석합니다. 특히 물 분자와의 관계인 친수성·소수성 상호작용은 바이러스의 형태를 유지하는 핵심적인 힘입니다. 바이러스가 비말이나 에어로졸 상태에서만 생존할 수 있는 이유도 물이 없으면 그 정교한 구조가 무너지기 때문입니다. 이러한 원자 수준의 이해는 치료제 개발의 가장 기초적인 토대가 됩니다. 효과적인 치료제인 타미플루는 인플루엔자 바이러스의 N 단백질에 결합하여 바이러스가 세포 밖으로 나가지 못하게 막는 원리로 작동합니다. 하지만 코로나19에는 타미플루가 효과가 없는데, 이는 유전체 구조상 해당 표적 단백질이 존재하지 않기 때문입니다. 단백질은 아미노산 서열이 3차원 구조로 접히면서 고유한 기능을 갖게 되는데, 약물은 이 구조의 틈새에 정확히 들어맞아야 합니다. 따라서 바이러스마다 다른 단백질 구조를 정확히 파악하는 것이 치료제 설계의 핵심적인 과정이라 할 수 있습니다. 에이즈 치료제인 칼레트라가 코로나19에 큰 효과를 보지 못한 이유도 단백질 구조의 차이에 있습니다. 두 바이러스 모두 프로테아제를 가지고 있지만, 그 입체적인 모양이 너무나 달라 약물이 제대로 결합하지 못했습니다. 반면 렘데시비르는 RNA 복제 과정을 방해하는 방식으로 어느 정도 성과를 거두었습니다. 바이러스의 RNA 중합효소를 속여 가짜 부품을 끼워 넣음으로써 유전체 합성을 중단시키는 전략입니다. 이처럼 치료제 개발은 원자 단위에서 벌어지는 정교한 속임수와 결합의 싸움입니다. 코로나19 바이러스의 표면에 돋아난 스파이크 단백질은 인간 세포 침투의 첫 관문입니다. 이 단백질의 핵심인 RBD는 평소에는 아래로 향해 면역 체계의 공격을 피하다가, 결합 시에만 위로 올라오는 영리한 전략을 사용합니다. 사스 바이러스와 비교했을 때 코로나19는 RBD의 아미노산 변이를 통해 인간 수용체와 훨씬 더 강하게 결합하도록 진화했습니다. 이러한 구조적 변화와 변이를 원자 수준에서 시뮬레이션하고 예측하는 작업은 변종 바이러스에 대응하기 위한 필수적인 연구 분야로 자리 잡고 있습니다. 현재 컴퓨터를 이용한 구조 예측 기술은 실험적 한계를 보완하며 신약 개발의 속도를 획기적으로 높이고 있습니다. 비록 현재의 정확도가 완벽한 수준은 아니지만, 수백만 개의 후보 물질 중 가능성 있는 것들을 추려냄으로써 막대한 시간과 비용을 절감해 줍니다. 인공지능과 머신러닝 기술의 도입은 이러한 계산화학의 지평을 더욱 넓히고 있습니다. 앞으로 계산화학은 바이러스의 변이를 실시간으로 예측하고, 그에 최적화된 진단제와 치료제를 설계하는 데 있어 인류의 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

석차옥

카오스재단코로나19 과학토크

화학
생명과학

[강연] 분자세계 게임의 법칙을 찾아서 _ by석차옥｜2018 가을 카오스 강연 '화학의 미스터리, CheMystery' 9강 | 9강 ①

단백질은 생명 현상을 유지하는 핵심적인 분자로, 20가지 아미노산이 특정 순서로 연결되어 고유한 입체 구조를 형성합니다. 이 과정에서 물을 좋아하는 친수성 아미노산은 표면으로, 물을 싫어하는 소수성 아미노산은 안쪽으로 모이려는 성질이 작용합니다. 아미노산 서열에 담긴 정보가 복잡한 물리적 상호작용을 거쳐 하나의 안정한 구조로 접히는 현상을 단백질 폴딩이라 부르며, 이는 생명체의 기능을 결정하는 가장 기초적인 설계도와 같습니다. 이러한 구조적 안정성은 생명체가 환경에 적응하고 고유의 생리적 기능을 수행하는 데 필수적인 토대가 됩니다. 단백질의 구조를 이해하는 것은 생명 과학과 의학의 발전에 필수적입니다. 산소를 운반하는 마이오글로빈이나 에너지를 합성하는 단백질의 기작은 모두 그 형태에서 비롯됩니다. 특히 암 치료제인 글리벡이나 독감 치료제 타미플루처럼 특정 단백질의 기능을 조절하는 의약품 개발은 정밀한 구조 정보가 뒷받침되어야 가능합니다. 세포 밖의 신호를 내부로 전달하는 단백질군인 GPCR 연구가 수많은 노벨상을 배출한 이유도 바로 이러한 구조적 중요성 때문입니다. 구조를 아는 것은 곧 생명의 작동 원리를 파악하는 것과 같습니다. 전통적으로 단백질 구조는 X선 결정학이나 극저온 전자현미경과 같은 실험적 방법으로 밝혀왔습니다. 하지만 하나의 구조를 결정하는 데는 막대한 시간과 비용이 소요되며, 실험이 까다로운 경우도 많습니다. 반면 차세대 염기서열 해독 기술의 발달로 단백질의 아미노산 서열 정보는 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이러한 실험적 구조 결정과 서열 정보 사이의 거대한 격차를 메우기 위해 컴퓨터를 이용한 단백질 구조 예측 기술이 현대 과학의 중요한 과제로 떠올랐습니다. 이는 실험의 한계를 극복하고 생명 정보의 활용도를 높이는 핵심 기술입니다. 단백질 구조 예측의 정확성을 겨루는 올림픽이라 불리는 CASP 대회는 2년마다 블라인드 테스트 방식으로 열립니다. 예측의 기본 원리는 열역학적으로 가장 안정한 상태를 찾는 것입니다. 아미노산 서열이 주어졌을 때 자유 에너지가 최소가 되는 지점을 찾아내는 과정은 바둑의 경우의 수보다 훨씬 복잡한 탐색을 요구합니다. 자연 법칙이라는 정답을 찾아가는 이 과정은 수많은 국소 최솟값들 사이에서 전역 최솟값을 발견해야 하는 고도의 계산 과학적 도전입니다. 정확한 에너지 함수를 정의하고 이를 효율적으로 탐색하는 것이 이 분야의 핵심적인 목표입니다. 최근 인공지능 기술의 도입은 단백질 구조 예측 분야에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 구글 딥마인드의 알파폴드는 방대한 서열 데이터에서 진화적으로 연관된 정보를 추출하고, 딥러닝을 통해 아미노산 사이의 거리를 정밀하게 예측하며 압도적인 성과를 거두었습니다. 이는 단순히 기존의 물리 법칙을 계산하는 것을 넘어, 데이터 속에 숨겨진 복잡한 패턴을 학습하여 정답에 접근하는 새로운 길을 제시한 것입니다. 인공지능은 이제 화학자가 자연의 비밀을 푸는 강력한 도구가 되었으며, 기존의 이론적 접근 방식과 결합하여 시너지를 내고 있습니다. 구조 예측을 넘어 새로운 기능을 가진 단백질을 직접 설계하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 자연계에 존재하지 않는 서열을 조합하여 특정 구조를 유도함으로써 난치병 치료나 신소재 개발에 활용하려는 시도입니다. 또한 일반인들이 게임을 통해 단백질 구조를 찾는 '폴딧' 프로젝트처럼, 집단 지성과 컴퓨터 계산을 결합한 형태의 연구도 성과를 내고 있습니다. 이러한 노력은 단백질이 단순한 관찰의 대상이 아니라 인류가 목적에 맞게 설계하고 제어할 수 있는 영역임을 보여줍니다. 이는 생명 공학의 패러다임을 바꾸는 획기적인 변화의 시작입니다. 미래의 화학은 인공지능과 로봇 기술이 결합하여 실험과 계산이 유기적으로 연결되는 모습으로 진화할 것입니다. 인공지능이 반복적이고 방대한 계산 업무를 수행하면, 과학자는 더 창의적이고 근원적인 질문에 집중할 수 있는 환경이 조성됩니다. 화학은 이제 물리, 생물, 컴퓨터 공학 등 다양한 학문이 융합되는 중심지 역할을 하며 인류의 난제를 해결하는 데 기여할 것입니다. 다양한 분야의 지식을 멋지게 융합할 때 비로소 우리는 자연의 미스터리를 풀고 새로운 가치를 창출할 수 있습니다. 융합적 사고는 미래 과학을 이끄는 가장 강력한 힘이 될 것입니다.

석차옥, 이주용

카오스재단카오스강연

화학

[강연] 분자 관람 : 공학의 미학 _ by이동환｜2018 가을 카오스 강연 '화학의 미스터리, CheMystery' 7강 | 7강 ①

화학은 단순히 반응식의 양쪽 숫자를 맞추는 학문이 아닙니다. 원자들이 모여 새로운 성질을 갖는 분자를 만들어내는 '분자 공학'의 영역에 가깝습니다. 여기서 공학이란 단순히 무언가를 만드는 기술을 넘어, 공간(空間)에 대한 깊은 탐구와 이해를 바탕으로 합니다. 보이지 않는 미시 세계에서 원자들이 어떤 위치에 놓이고 어떻게 연결되는지를 설계하는 과정은 마치 정교한 건축물을 짓는 것과 같습니다. 이러한 관점에서 화학은 물질의 정체성을 규정하는 공간의 학문이라 할 수 있습니다. 복잡해 보이는 분자 구조 속에는 의외로 단순한 규칙과 패턴이 숨어 있습니다. 네덜란드의 예술가 에셔의 작품이나 알함브라 궁전의 테셀레이션처럼, 기본 단위의 반복과 대칭을 통해 무한한 공간을 채워나가는 원리가 화학 세계에도 적용됩니다. 1억 개가 넘는 방대한 화학 물질 데이터베이스 속에서도 과학자들이 끊임없이 새로운 분자를 설계할 수 있는 이유는 이러한 대칭의 미학을 이해하고 활용하기 때문입니다. 복잡함은 결국 패턴을 읽어내는 눈을 통해 질서 정연한 아름다움으로 변모합니다. 분자의 세계를 이해하기 위해서는 2차원 평면을 넘어 3차원 공간의 대칭성을 파악해야 합니다. 점, 선, 면을 기준으로 물체를 회전시키거나 반사했을 때 전후가 구별되지 않는 상태를 대칭적이라고 합니다. 눈 결정의 육각형 구조에서 볼 수 있듯이, 자연은 고도의 규칙성을 통해 안정과 미학을 동시에 달성합니다. 화학자들은 이러한 대칭 요소를 수학적으로 분석하여 분자가 공간에서 어떻게 살아 움직이는지, 그리고 어떤 방향성을 가지고 상호작용하는지를 정밀하게 예측하고 설계합니다. 거울에 비친 모습과 실제 모습이 겹쳐지지 않는 '카이랄성'은 화학에서 매우 중요한 개념입니다. 왼손과 오른손처럼 구조는 같아 보이지만 공간적 배열이 다른 이 분자들은 우리 몸속에서 전혀 다르게 작용합니다. 어떤 분자는 달콤한 맛을 내지만 그 거울상 이성질체는 쓴맛을 내기도 하며, 때로는 치명적인 부작용을 일으키는 약물이 되기도 합니다. 우리 몸을 구성하는 DNA와 아미노산이 특정한 방향성을 갖기 때문에 발생하는 이러한 현상은 생명의 신비와 화학적 정교함이 만나는 지점입니다. 최근 화학계는 원자와 원자가 전자를 공유하는 전통적인 결합을 넘어, 고리와 고리가 기계적으로 얽힌 '기계적 결합'에 주목하고 있습니다. 분자 매듭이나 카테네인처럼 서로 빠져나올 수 없게 연결된 구조는 외부 신호에 따라 움직이는 분자 기계의 기초가 됩니다. 이는 화학 결합의 개념을 확장한 사고의 전환이며, 전자의 움직임을 제어하여 분자 수준에서 회전이나 직선 운동을 구현하는 혁신적인 시도입니다. 이러한 기계적 결합은 분자가 단순한 물질을 넘어 기능을 수행하는 도구가 될 수 있음을 보여줍니다. 복잡한 분자를 합성하는 과정은 목적지를 향해 거꾸로 길을 찾아가는 '역합성 분석'에서 시작됩니다. 최종 생성물을 만들기 위해 어떤 중간 단계가 필요한지, 가장 효율적이고 창의적인 경로는 무엇인지를 고민하는 과정은 고도의 논리적 사고를 요구합니다. 최근에는 인공지능이 방대한 데이터를 바탕으로 합성 경로를 제안하기도 하지만, 예상치 못한 실패 속에서 새로운 반응을 발견하고 원리를 깨닫는 것은 여전히 인간 화학자의 몫입니다. 합성은 단순한 제조가 아니라 문제를 해결하는 철학적 훈련이기도 합니다. 합성 화학의 거장 우드워드는 분자 합성을 단순한 기술이 아닌 '예술(Art)'의 경지로 끌어올렸습니다. 자연계에 존재하는 복잡한 비타민이나 엽록소를 실험실에서 재현하려는 노력은 물질이 부족해서가 아니라, 자연의 원리를 깊이 이해하고 인간의 창의성을 시험하기 위한 여정이었습니다. 화학자들은 보이지 않는 분자 세계의 건축가이자 예술가로서, 널리 인간을 이롭게 하고 생명의 신비를 밝히는 아름다운 구조물을 만들어갑니다. 결국 화학은 공간을 이해하고 생명을 따라 그리며 지식을 공유하는 학문입니다.

이동환, 이윤호

카오스재단카오스강연

화학

[강연] 분자사용설명서 (1) _ 김지환 교수 | 2017 겨울 카오스 마스터 클래스 2017 겨울 카오스 마스터클래스 '화학' | 1강

화학은 우리 일상 어디에나 존재하지만, 대중에게는 종종 위험하거나 난해한 학문으로 인식되곤 합니다. 많은 이들이 화학을 단순히 주기율표를 외우거나 실험실에서 물질을 섞는 요리와 같은 과정으로 생각하지만, 실제 화학자가 바라보는 세계는 훨씬 더 광범위하고 정교합니다. 화학은 단순히 유해물질을 다루는 학문이 아니라, 지구상의 모든 물질이 어떻게 구성되고 변하는지를 탐구하는 기초과학의 핵심입니다. 이러한 오해를 넘어 화학의 진정한 가치를 이해하는 것이 현대과학을 바라보는 첫걸음이 될 것입니다. 화학이 중요한 이유는 그것이 막대한 경제적 가치를 창출하는 첨단산업의 근간이기 때문입니다. 물리학이 하나의 방정식으로 세상을 정의하려 노력한다면, 화학은 수많은 분자가 얽힌 복잡한 시스템을 이해하기 위해 수만 개의 방정식을 동시에 풀어내는 과정을 거칩니다. 분자의 크기가 커질수록 물리 법칙만으로는 설명하기 어려운 영역이 나타나며, 화학자들은 이를 통해 새로운 물질의 특성을 규명합니다. 이는 기초과학으로서의 역할뿐만 아니라 인류의 삶을 풍요롭게 만드는 실용적인 해결책을 제시하는 과정이기도 합니다. 현대 화학 연구의 핵심은 '3M 원칙'이라 불리는 세 가지 원칙, 즉 합성(Make), 측정(Measure), 모델링(Model)으로 요약할 수 있습니다. 과거의 화학이 단순히 새로운 물질을 만들어내는 요리에 가까웠다면, 오늘날에는 만들어진 물질의 특성을 정밀하게 분석하고, 실험이 불가능한 영역은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 이론적으로 예측합니다. 이러한 체계적인 접근 방식을 통해 화학자들은 보이지 않는 미시세계의 법칙을 현실의 기술로 구현해냅니다. 이는 단순한 실험을 넘어 논리적 추론과 첨단기술이 결합된 고도의 지적 활동입니다. 화학 연구의 대부분은 분자의 구조와 그에 따른 반응성을 탐구하는 데 집중되어 있습니다. 분자는 그 구조가 어떻게 생겼느냐에 따라 성질과 활동 방식이 결정되는데, 이를 '분자공학'의 관점에서 설계하고 조절하는 것이 핵심입니다. 예를 들어 신약개발 과정에서는 수만 개의 후보 물질 중 최적의 구조를 찾아내기 위해 15년 이상의 긴 시간을 투자하기도 합니다. 또한 디스플레이나 배터리 분야에서도 원하는 색상이나 효율을 얻기 위해 분자 구조를 미세하게 조정하며, 이러한 노력은 우리 삶을 바꾸는 혁신적인 제품들로 이어집니다. 분자가 형성되는 과정을 이해하기 위해서는 두 가지 핵심적인 물리 법칙인 쿨롱 법칙과 에너지 안정성 원리를 알아야 합니다. 양전하와 음전하가 서로 끌어당기는 힘은 원자와 분자를 결합시키는 근본적인 동력이 되며, 모든 물질은 에너지가 높은 불안정한 상태에서 에너지가 낮은 안정한 상태로 변하려는 성질을 가집니다. 화학자들은 이러한 자연의 섭리를 바탕으로 물질의 자발적인 변화를 예측하고 제어합니다. 복잡해 보이는 화학 반응의 이면에는 이처럼 단순하고 명쾌한 물리적 원리가 굳건히 자리 잡고 있는 것입니다. 원자의 내부를 들여다보면 양성자와 중성자로 이루어진 핵, 그리고 그 주위를 도는 전자가 존재합니다. 과거에는 전자가 행성처럼 일정한 궤도를 따라 움직인다고 생각했지만, 현대물리학과 현대화학은 이를 '전자 구름'인 오비탈로 설명합니다. 아주 작은 미시세계의 입자들은 고전역학의 지배를 받는 것이 아니라 양자역학의 지배를 받기 때문에, 전자의 위치를 정확히 알 수 없고 오직 확률적으로만 예측할 수 있습니다. 이러한 양자역학적 이해는 화학이 단순한 물질의 조합을 넘어 우주의 근본 원리를 탐구하는 학문임을 보여줍니다. 오늘날의 화학은 벤젠 고리와 같은 단순한 분자 구조를 넘어 그래핀, 리튬 배터리, 생체 분자 등 거대하고 복잡한 영역으로 확장되고 있습니다. 에너지 문제 해결부터 난치병 치료를 위한 신약설계에 이르기까지, 화학자의 시선은 인류가 직면한 거대 담론들을 향해 있습니다. 식물을 키우며 생명 현상을 연구하거나 새로운 에너지저장장치를 개발하는 등 화학의 경계는 이미 다른 학문들과 밀접하게 융합되어 있습니다. 결국 화학은 세상을 구성하는 가장 작은 단위에서 시작해 가장 큰 변화를 이끌어내는 학문이라 할 수 있습니다.

김지환

카오스재단마스터클래스

화학

[석학인터뷰] 석차옥_ 계산화학의 확실한 정보로 미래의학을 앞당긴다 | 2018 가을 카오스강연 '화학의 미스터리, CheMystery'

현대 과학 연구에서 학문 간의 경계는 점차 희미해지고 있습니다. 물리학으로 시작해 화학과 계산 생물학을 아우르는 연구 여정은 특정 학문의 경계에 갇히지 않는 유연한 사고의 중요성을 보여줍니다. 하나의 문제를 해결하기 위해 몰입하다 보면 그것이 물리인지 화학인지 구분하는 것은 더 이상 중요하지 않게 됩니다. 이러한 융합적 태도는 복잡한 생명 현상을 다각도에서 조망하고, 기존의 방식으로는 풀기 어려웠던 난제들에 접근하는 새로운 열쇠가 됩니다. 과학자라는 정체성은 단순히 전공에 국한되는 것이 아니라, 진리를 탐구하는 과정 그 자체에서 정의되어야 합니다. 계산 생물학은 생체 분자를 연구 대상으로 삼는 이론 화학의 한 분야로, 실험만으로는 파악하기 힘든 생체 분자의 구조와 기능을 컴퓨터를 통해 예측하고 설계합니다. 이는 미래 의학의 패러다임을 바꿀 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 개인의 유전 정보와 의료 빅데이터에 분자 기반의 정밀한 계산 화학적 방법론이 더해진다면, 통계적 오차를 줄인 확실한 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 기술적 진보는 환자 개개인에게 최적화된 맞춤형 신약 개발과 정밀 진단을 가능하게 하여 인류의 건강 증진에 획기적인 기여를 할 것으로 기대됩니다. 화학은 인류의 삶을 풍요롭게 만들고 수명을 연장하는 데 기여해 왔지만, 동시에 환경 파괴와 에너지 고갈이라는 숙제를 남겼습니다. 이제 화학의 가장 큰 미스터리는 '화학이 만든 문제를 화학이 스스로 해결할 수 있는가'에 달려 있습니다. 우리 몸속에서 일어나는 모든 현상은 본질적으로 화학적 반응이며, 이를 인공지능과 컴퓨터 기술로 깊이 있게 이해하려는 노력이 필요합니다. 첨단 기술을 접목한 화학의 발전은 단순히 지식의 확장을 넘어, 지속 가능한 미래를 설계하고 인류가 직면한 위기를 극복하는 강력한 도구가 될 것입니다.

석차옥

카오스재단카오스강연

화학

[강연] 수학과 생물학의 아름다운 만남, 수리생물학 (6) _ by김재경 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 7강 | 7강 ⑥

수학 교육 현장에서 응용수학의 중요성이 점차 강조되고 있습니다. 과거에는 미분 방정식의 해법을 손으로 푸는 데 집중했다면, 이제는 이를 실제 생물학적 현상에 어떻게 적용할 수 있는지 배우는 과정이 필요합니다. 초등 및 고등 교육과정부터 수학이 실제 세상의 문제를 해결하는 도구임을 인지할 수 있도록 융합적인 교육 환경을 조성해야 합니다. 이러한 변화는 학생들이 수학의 실용성을 깨닫고 다양한 학문적 진로를 탐색하는 밑거름이 될 것입니다. 응용수학을 잘하기 위해서는 역설적으로 탄탄한 기초 수학 이론이 뒷받침되어야 합니다. 생명과학자나 의사가 던지는 복잡한 질문을 해결하기 위해서는 이산 수학, 대수학 등 수많은 수학적 도구가 필요하기 때문입니다. 어떤 문제가 주어졌을 때 적절한 이론을 선택하고 적용할 수 있는 판단력은 깊이 있는 수학 공부를 통해서만 길러집니다. 따라서 융합 연구는 기초를 소홀히 하는 것이 아니라, 탄탄한 수학적 토대 위에서 피어나는 결과물이라고 할 수 있습니다. 인간의 생체 시계는 정확히 24시간이 아닌 약 24.2시간의 주기를 가지고 있습니다. 우리가 매일 일정한 시간에 깨어날 수 있는 이유는 시신경을 통해 들어오는 빛 정보가 매일 조금씩 시계를 조절해주기 때문입니다. 수리생물학은 이러한 생체 리듬의 원리를 수학적으로 분석하여 주행성 동물과 야행성 동물의 차이를 설명합니다. 이처럼 수학은 눈에 보이지 않는 생물학적 메커니즘을 정교한 수식으로 풀어내어 현상의 본질을 이해하도록 돕는 강력한 도구가 됩니다. 최근에는 과학적 실험의 상당 부분이 미분 방정식을 활용한 수치 실험으로 대체되고 있습니다. 미국 FDA와 같은 기관에서도 가상 실험 결과를 실제 실험과 동등하게 인정하는 추세이며, 이는 신약 개발이나 비행기 설계 등 다양한 분야에 적용됩니다. 물리적 원리가 명확한 유체 역학 모델부터 복잡한 감염병 확산 모델까지, 수학적 모델링은 미래를 예측하고 최적의 정책 방향을 제시하는 데 기여합니다. 이는 실험의 한계를 극복하고 효율성을 극대화하는 혁신적인 방법입니다. 수학이 갖는 가장 큰 힘은 복잡한 현상을 단순화하여 본질적인 직관을 제공하는 데 있습니다. 수백 개의 변수로 얽힌 생물학적 현상을 핵심적인 수식 몇 개로 압축함으로써, 우리는 복잡함 속에 숨겨진 원리를 발견할 수 있습니다. 응용수학은 다른 학문과 조화를 이룰 때 비로소 아름다운 하모니를 만들어내는 합창과도 같습니다. 수학자가 제시하는 정량적 근거와 타 분야의 전문성이 결합할 때, 우리 사회의 복잡한 문제들을 해결할 수 있는 진정한 융합의 가치가 실현됩니다.

김재경, 정은옥

카오스재단카오스강연

생명과학
수학

[강연] 수학과 생물학의 아름다운 만남, 수리생물학 (3) _ by김재경 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 7강 | 7강 ③

생체 시계의 핵심인 피리어드 단백질은 인산화라는 과정을 통해 분해됩니다. 이 과정은 마치 고속도로와 정체된 도로처럼 두 가지 경로로 나뉘는데, 어느 위치에 인산화가 일어나는지에 따라 단백질의 운명이 결정됩니다. 특정 위치에 인산화가 되면 단백질 구조가 급격히 변하며 즉각 분해되는 '시한폭탄' 같은 역할을 하고, 다른 위치에서는 완만한 변화를 거쳐 천천히 분해됩니다. 이러한 인산화 스위치 모델은 생체 시계가 일정한 주기를 유지하는 근본적인 원리를 설명해 줍니다. 복잡한 미분 방정식을 통해 구현된 이 모델은 실제 실험 데이터에서 나타나는 독특한 계단 모양의 곡선을 완벽하게 재현해냈습니다. 특히 온도가 변해도 생체 시계의 주기가 일정하게 유지되는 '온도 보상' 원리를 수학적으로 밝혀낸 점이 주목할 만합니다. 온도가 낮아지면 화학 반응이 느려지지만, 인산화 스위치가 분해 경로의 비율을 조절하여 전체적인 속도를 유지하는 것입니다. 이는 지난 60년간 생명과학계의 미스터리였던 현상을 수학적 통찰로 풀어낸 쾌거라 할 수 있습니다. 우리의 생체 시계는 외부의 빛 정보와 긴밀하게 연결되어 끊임없이 동기화됩니다. 해외여행 시 겪는 시차 적응 문제는 한국 시간에 맞춰진 내부 시계와 현지의 외부 빛 정보가 충돌하며 발생합니다. 보통 하루에 한 시간 정도만 스스로 조절되기에 완전한 적응에는 긴 시간이 필요하지만, 수학적 모델링을 활용하면 최적의 빛 노출 시간을 계산해 적응 속도를 높일 수 있습니다. 빛은 단순한 조명이 아니라 우리 몸의 시계 장치를 조절하는 가장 강력한 외부 신호로 작용하기 때문입니다. 생체 시계의 불균형은 단순한 피로를 넘어 암, 당뇨, 우울증 등 심각한 질병의 원인이 되기도 합니다. 특히 교대 근무자나 노화로 인해 시계 기능이 약해진 경우 이러한 위험에 더 노출됩니다. 이를 해결하기 위해 특정 시간에 약물을 투여하여 시계를 조절하는 '시간 요법(크로노테라피)' 연구가 활발히 진행 중입니다. 항암제나 예방 접종조차 투여 시간에 따라 효과가 수배 이상 차이 날 수 있다는 사실은, 우리 몸이 24시간 내내 동일한 상태가 아님을 시사하며 시간 중심 치료의 중요성을 강조합니다. 신약 개발 과정에서 수학자와 물리학자, 의학자가 협력하는 '어벤져스' 팀의 역할은 매우 중요합니다. 생체 시계를 타깃으로 하는 약물은 투여 시점에 따라 효과가 극명하게 달라지며, 때로는 외부의 빛 정보와 약물이 서로 충돌하며 복잡한 반응을 보이기도 합니다. 실험 쥐를 대상으로 한 연구에서 빛이 약물의 효과를 상쇄하려는 현상이 관찰된 것처럼, 생체 시스템은 매우 정교한 항상성을 유지하려 노력합니다. 이러한 복잡한 상호작용을 이해하는 것이 미래 정밀 의료의 핵심이 될 것입니다.

김재경

카오스재단카오스강연

생명과학
수학

[강연] Phantom, Avatar and Persona (4) _ by정석 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 2강 | 2강 ④

생체 조직 투명화 기술(CLARITY)은 현대 생명과학의 놀라운 성과 중 하나입니다. 사실 우리 몸의 세포 자체는 빛을 잘 통과시키는 성질을 가지고 있지만, 세포 사이에 존재하는 지질 성분이 빛을 산란시켜 내부를 불투명하게 보이게 만듭니다. 이를 해결하기 위해 지질을 제거하고 투명한 폴리머로 대체하는 생체 조직 투명화 기술이 개발되었습니다. 이 과정을 거치면 복잡한 장기 내부를 마치 유리처럼 들여다볼 수 있게 되어, 세포의 배열과 구조를 정밀하게 관찰하는 것이 가능해집니다. 이는 장기 전체의 지도를 그리는 것과 같은 정교한 연구를 가능케 합니다. 신약 개발 과정에서 수천 명을 대상으로 하는 임상 시험은 막대한 비용과 시간이 소요될 뿐만 아니라, 환자 개개인의 유전적 특성을 모두 반영하기 어렵다는 한계가 있습니다. 같은 유방암이라도 유전적 타입에 따라 약물 반응이 다르기 때문입니다. 오가노이드 기술은 이러한 문제를 해결할 열쇠로 주목받고 있습니다. 환자의 세포로 만든 오가노이드를 활용하면 특정 개인에게 가장 효과적인 약물 조합을 미리 찾아낼 수 있어, 궁극적으로는 수많은 임상 시험 단계를 거치지 않고도 한 사람만을 위한 정밀 의료를 실현할 수 있는 날을 기대할 수 있습니다. 인체 내 장내 미생물인 마이크로바이옴은 건강과 질병에 깊이 관여하며 장기들과 유기적인 관계를 맺고 있습니다. 오가노이드와 오간온어칩 기술은 이러한 마이크로바이옴과의 공생 환경을 체외에서 구현하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. 특히 우리 장의 복잡한 3차원 구조인 산맥과 골짜기 형태를 재현함으로써, 다양한 균총이 서로 간섭받지 않고 군집을 이루며 살 수 있는 환경을 제공합니다. 이는 평면적인 배양 접시에서는 관찰할 수 없었던 미생물의 생태적 특성을 연구하고, 특정 균총이 인체 건강에 미치는 영향을 분석하는 데 필수적인 기술입니다. 3D 바이오 프린팅 기술은 세포와 바이오 잉크를 결합하여 실제 장기와 유사한 입체 구조물을 만들어내는 혁신적인 방법입니다. 혈관이나 연골, 뼈와 같이 특정 형태와 기능을 가진 조직을 정교하게 디자인하여 인쇄할 수 있어 조직 공학 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 이는 미세 유체 역학을 이용하는 오간온어칩과는 또 다른 장점을 지니며, 연구 목적에 따라 적절한 도구로 선택되어 사용됩니다. 특히 재생이 어려운 연골이나 뼈 조직을 재현하는 데 있어 3D 바이오 프린팅은 매우 효율적인 대안이 되고 있으며, 이는 인공 장기 제작의 가능성을 한층 높여줍니다. 정밀 의료의 완성도를 높이기 위해서는 세포 소스의 표준화와 젠더 혁신 관점이 매우 중요합니다. 성별, 나이, 인종에 따라 약물 반응이 다를 수 있음에도 불구하고, 과거에는 이러한 차이를 간과한 채 연구가 진행되는 경우가 많았습니다. 최근에는 오가노이드 연구에 성별 특성을 반영하고 표준화된 세포 데이터를 구축하는 등 보다 세밀한 접근이 이루어지고 있습니다. 과학 기술은 결국 인류의 건강 증진이라는 목표를 향해 나아가는 도구이며, 다양한 분야의 전문가들이 벽을 허물고 협력할 때 비로소 그 진정한 가치가 발휘될 수 있습니다.

신현정, 정석, 최낙원

카오스재단카오스강연

물리학

[강연] Phantom, Avatar and Persona (1) _ by정석 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 2강 | 2강 ①

고려대학교 기계공학부의 연구는 미세 세계의 독특한 물리적 환경을 탐구하는 것에서 시작됩니다. 마이크로 스케일에서는 우리가 일상에서 겪는 중력보다 표면장력이 훨씬 더 강력한 힘을 발휘하며, 이는 생명체의 세포가 상호작용하는 방식에 결정적인 영향을 미칩니다. 이러한 미세 환경을 정밀하게 제어하는 기술은 단순한 공학적 설계를 넘어 생명 과학의 새로운 지평을 여는 열쇠가 됩니다. 학생들의 창의적인 아이디어가 실현되는 공간인 '파이빌'처럼, 기존의 틀을 깨는 시도가 혁신의 바탕이 됩니다. 현대 의학의 발전 과정에서 동물 실험은 필수적인 단계로 여겨져 왔으나, 그 한계 또한 명확합니다. 쥐나 영장류는 인간과 생물학적 구조 및 대사 과정이 다르기 때문에, 동물 실험에서 안전했던 약물이 인간에게는 치명적인 부작용을 일으키는 사례가 빈번합니다. 실제로 동물 실험을 통과한 약물의 90% 이상이 임상 시험에서 실패한다는 사실은, 인간의 생체 반응을 더욱 정확하게 예측할 수 있는 새로운 모델이 절실히 필요함을 시사합니다. 이는 생명 윤리와 과학적 정확성 모두를 위한 과제입니다. 기존의 세포 배양 방식은 평평한 접시 바닥에 세포를 뿌려 키우는 2차원 배양 형태에 머물러 있었습니다. 하지만 우리 몸속의 세포는 결코 바닥에 누워 있는 상태로 존재하지 않으며, 주변 세포들과 복잡한 3차원적 스크럼을 짜고 상호작용합니다. 2차원 배양 환경에서 얻은 데이터는 실제 인체의 생리적 현상을 반영하기에 턱없이 부족합니다. 따라서 세포가 본래의 기능을 온전히 수행할 수 있도록 인체 내부와 유사한 3차원적 환경을 공학적으로 구현하는 것이 연구의 핵심적인 목표가 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 혁신적인 기술이 바로 '장기 칩(Organ-on-a-Chip)'입니다. 이는 미세한 칩 위에 인간의 장기 세포를 배양하여 인체의 생리적 기능을 모사하는 기술로, '휴먼 온 어 칩(Human-on-a-Chip)'이라는 개념으로 확장되고 있습니다. 이미 미국을 비롯한 전 세계 연구진은 폐, 심장, 간 등 다양한 장기를 칩 위에 구현하여 우주 공간에서의 생체 변화를 관찰하거나 질병 모델을 연구하는 데 활용하고 있습니다. 이는 동물 실험을 대체하고 신약 개발의 효율성을 획기적으로 높일 수 있는 게임 체인저가 될 것입니다. 특히 뇌와 신경계 연구에서 3차원 모사 기술은 그 진가를 발휘합니다. 우리 뇌의 해마나 신경 다발은 세포들이 정교한 순서로 배열되어 신호를 주고받는 복잡한 구조를 가지고 있습니다. 신경세포를 감싸는 절연체 구조나 근육과의 접점을 칩 위에서 3차원으로 재현함으로써, 노화에 따른 감각 둔화나 신경 퇴행성 질환의 메커니즘을 심도 있게 분석할 수 있습니다. 빛을 이용해 신경을 자극하고 근육의 움직임을 실시간으로 관찰하는 실험은 인체의 신비에 한 걸음 더 다가가는 중요한 과정입니다. 암의 성장과 전이 과정에서도 혈관은 결정적인 역할을 수행합니다. 암세포는 스스로 생존하기 위해 주변 혈관을 끌어들여 영양분을 공급받고, 이를 통로 삼아 다른 조직으로 전이됩니다. 장기 칩 기술을 활용하면 암세포가 혈관 벽을 뚫고 나가는 전이의 순간을 포착하거나, 뇌혈관 장벽(BBB)의 견고함을 모사하여 약물 전달 효율을 시험하는 것이 가능해집니다. 이는 동물 실험으로는 관찰하기 어려운 미세한 생체 반응을 실시간으로 추적할 수 있게 해주며, 환자 맞춤형 항암 치료 전략을 세우는 데 기여합니다. 장기 칩 기술은 이제 심장, 신장, 코 점막 등 인체의 거의 모든 부위로 연구 영역을 넓혀가고 있습니다. 사구체를 모사하여 신장 질환 치료제를 개발하거나, 박동하는 심장 모델을 통해 약물의 독성을 평가하는 등 그 활용 가능성은 무궁무진합니다. 비록 전체 인체를 완벽하게 구현하는 것은 여전히 도전적인 과제이지만, 각각의 장기 모델을 정교하게 고도화함으로써 우리는 더 안전하고 효과적인 의료 기술을 향해 나아가고 있습니다. 공학과 바이오의 만남이 인류의 건강한 미래를 설계하고 있는 셈입니다.

정석

카오스재단카오스강연

물리학

[강연] 우리 몸에 들어오는 외부물질들-약인가, 독인가? (2) _ 김병문 교수 | 2017 봄 카오스 강연 '물질에서 생명으로' 8강 | 8강 ②

우리가 섭취한 약물은 체내에서 복잡한 처리 과정을 거칩니다. 입을 통해 들어온 약물은 간문맥을 지나 간으로 이동하는데, 이를 '초회 통과 효과'라고 부릅니다. 간은 우리 몸의 거대한 화학 공장과 같아서, 수많은 효소를 통해 외부 물질을 처리하고 온몸으로 보냅니다. 이 과정에서 약물은 치료가 필요한 부위로 전달되기도 하지만, 때로는 예상치 못한 생체 반응을 일으키며 우리 몸의 시스템과 상호작용하게 됩니다. 따라서 약물이 체내에서 어떻게 대사되는지 이해하는 것은 안전한 약물 복용의 첫걸음이라 할 수 있습니다. 간에서의 대사는 크게 두 단계로 나뉩니다. 1차 변환은 약물을 물에 잘 녹는 성분으로 바꾸어 소변이나 대변으로 배출하기 쉽게 만드는 과정입니다. 이어지는 2차 변환은 체내 물질을 약물에 결합시키는 '포합 반응'을 통해 덩어리가 큰 접합체를 형성하는 단계입니다. 이러한 대사 과정은 우리 몸이 외부 물질로부터 스스로를 보호하기 위해 빠르게 밖으로 내보내려는 방어 기제이며, 건강을 유지하는 데 필수적인 역할을 수행합니다. 대사 효소의 작용에 따라 약물의 효능과 독성이 결정되기도 합니다. 약물 간의 상호작용은 때로 치명적인 부작용을 초래합니다. 예를 들어 테르페나딘은 간 효소에 의해 변환되어야 효능을 발휘하지만, 항진균제와 함께 복용하면 효소가 차단되어 심각한 심장 독성을 일으킬 수 있습니다. 또한 아세트아미노펜을 과량 복용하거나 술과 함께 섭취할 경우, 간 내 정화 물질인 글루타티온이 고갈되어 간부전에 이를 수 있습니다. 이는 약물의 양면성을 보여주는 대표적인 사례로, 약물 대사 경로를 고려한 올바른 복용법의 중요성을 시사합니다. 마약 중독은 단순한 의지의 문제를 넘어 뇌의 보상 회로가 변형되는 만성 질환입니다. 코카인과 같은 약물은 쾌감을 전달하는 신경전달물질인 도파민의 재흡수를 막아 수용체를 과도하게 활성화합니다. 이로 인해 뇌는 비정상적인 자극에 익숙해지고, 약물을 끊더라도 재발 위험이 매우 높은 상태가 됩니다. 최근에는 마이크로도싱이 업무 능력을 높인다는 잘못된 인식이 퍼지고 있으나, 이는 결국 중독으로 가는 위험한 경로가 될 뿐이며 뇌 건강에 치명적인 손상을 입힐 수 있습니다. 우리 주변의 모든 생명체와 물질은 결국 화학 물질로 구성되어 있습니다. 천연 물질이라 할지라도 체내에 들어오면 복잡한 화학적 상호작용을 거치며 약이 되기도 하고 독이 되기도 합니다. 따라서 신약 개발 과정에서 표적을 정확히 설정하고 대사 경로를 연구하는 것은 부작용을 최소화하기 위한 필수적인 노력입니다. 우리가 섭취하는 모든 외부 물질에 대해 과학적인 이해를 바탕으로 접근할 때, 비로소 건강하고 안전한 삶을 영위할 수 있을 것입니다. 화학 물질과 생체 사이의 상관관계를 이해하는 것이 현대 의학의 핵심입니다.

김병문

카오스재단카오스강연

생명과학

[강연] 우리 몸에 들어오는 외부물질들-약인가, 독인가? (1) _ 김병문 교수 | 2017 봄 카오스 강연 '물질에서 생명으로' 8강 | 8강 ①

우리 몸은 외부에서 유입되는 다양한 물질인 '생체 이물질(Xenobiotics)'과 끊임없이 상호작용하며 살아갑니다. 음식물이나 약물은 물론, 미세먼지와 같은 환경 오염 물질도 우리 체내로 들어와 대사 과정을 거치게 됩니다. 대표적인 예로 보툴리눔 톡신은 세균이 만들어내는 강력한 신경 독소 단백질입니다. 이는 근육을 움직이는 신경전달물질인 아세틸콜린의 분비를 억제하여 주름을 개선하는 미용 목적으로 널리 쓰이지만, 사실 아주 적은 양으로도 치명적인 결과를 초래할 수 있는 세상에서 가장 강력한 독성 물질 중 하나이기도 합니다. 새로운 약이 탄생하기 위해서는 보건 당국의 승인을 받은 효능 있는 신물질이어야 하며, 독창성과 경제성 등 엄격한 조건을 충족해야 합니다. 신약 개발은 평균 12년에서 15년이라는 긴 시간과 1조 원 이상의 막대한 비용이 투입되는 고위험 고수익 분야입니다. 수만 개의 화합물 중에서 임상 시험을 거쳐 최종적으로 시판 허가를 받는 물질은 단 하나에 불과할 정도로 성공 확률이 매우 낮습니다. 이러한 과정은 단순히 질병을 치료하는 수단을 넘어, 인류의 건강을 지키기 위한 과학적 인내와 자본의 집약체라고 할 수 있습니다. 많은 이들이 모든 질병을 한 번에 해결할 수 있는 만병통치약이나 불로장생의 묘약을 꿈꾸지만, 과학적 관점에서 이는 실현되기 어려운 과제입니다. 과거 인디언들이 사용하던 에키네시아와 같은 천연물은 면역 증진 효과가 있다고 알려졌으나, 실제 연구 결과 성분의 표준화와 재현성 확보에 한계가 있음이 드러났습니다. 추출 부위나 환경에 따라 성분비가 달라지고, 사람에 따라 효능이 일정하지 않으며 때로는 부작용을 유발하기도 합니다. 이는 신약이 갖추어야 할 핵심 요소인 효능의 일관성과 안전성 확보가 얼마나 까다로운 작업인지를 잘 보여줍니다. 신약이 우리 몸에서 작용하기 위해서는 특정 표적에 정확히 결합해야 하는데, 대부분의 표적은 효소나 수용체 같은 단백질입니다. 과거에는 페니실린이나 사카린처럼 우연한 기회에 발견된 약물들이 많았지만, 현대 과학은 보다 체계적인 접근 방식을 취합니다. 수많은 화합물을 무작위로 탐색하는 스크리닝 기법부터 단백질의 3차원 분자 구조를 분석하여 설계하는 합리적 신약 설계까지 그 방법이 다양해졌습니다. 또한 임상 시험 과정에서 예상치 못한 부작용이 오히려 새로운 효능으로 발견되어 비아그라와 같은 혁신적인 신약으로 재탄생하는 흥미로운 사례도 존재합니다. 신약 후보 물질은 전임상 시험을 거쳐 사람을 대상으로 하는 임상 1, 2, 3상을 통과해야 비로소 시장에 나올 수 있습니다. 시판 후에도 임상 4상을 통해 장기적인 안전성을 지속적으로 감시받으며, 문제가 발견될 경우 허가가 취소되기도 합니다. 이러한 엄격한 검증 체계 속에서도 과학자들은 자연에서 영감을 얻어 새로운 길을 찾습니다. 개똥쑥에서 추출한 말라리아 치료제 아르테미시닌이나 호르몬 구조를 모방한 경구 피임약처럼, 자연계의 화합물과 우리 몸의 생리적 구조를 깊이 이해하는 것은 인류를 구원할 새로운 선도 화합물을 찾는 중요한 열쇠가 됩니다.

김병문

카오스재단카오스강연

생명과학

[강연] 단백질 : 3차원의 마술사 (3) 김성훈 교수 | 2017 봄 카오스강연 '물질에서 생명으로' 4강 | 4강 ③

단백질은 우리 몸을 구성하고 생명 현상을 유지하는 핵심 물질이지만, 때로는 질병을 일으키는 '하이드'와 같은 양면성을 지니고 있습니다. 정상적인 구조를 유지하던 단백질이 열이나 외부 요인에 의해 변성되면 서로 엉겨 붙어 침전물을 형성하게 됩니다. 이러한 현상은 신경세포를 손상시켜 치매나 파킨슨병과 같은 퇴행성 질환의 원인이 되기도 합니다. 따라서 단백질의 구조적 안정성을 이해하는 것은 생명 유지뿐만 아니라 질병 치료를 위해서도 매우 중요한 과제입니다. 생명체 내에서 DNA가 유전 정보를 안정적으로 보존하는 역할을 한다면, 단백질은 역동적인 움직임을 통해 실질적인 기능을 수행합니다. 단백질은 고정된 형태에 머무르지 않고 유동적인 구조를 가짐으로써 환경 변화에 적응하고 다양한 생화학 반응에 참여합니다. 우리 몸은 단백질이 적절한 양과 올바른 구조를 유지하도록 단백질 항상성을 조절하는 정교한 시스템을 갖추고 있으며, 변성 과정에 있는 단백질을 다시 교정하는 보호 장치들을 통해 건강을 유지합니다. 단백질의 복잡성은 단순히 아미노산 서열에서 끝나는 것이 아니라, 합성 이후에 일어나는 '번역 후 변형' 과정을 통해 더욱 심화됩니다. 수천 가지 이상의 다양한 변화를 거치며 단백질은 비로소 고유의 기능을 완성하게 되는데, 이 조절 과정에 문제가 생기면 심각한 질환으로 이어질 수 있습니다. 하나의 유전자로부터 파생된 단백질이 여러 가지 형태와 기능을 가질 수 있다는 점은 생명 현상의 신비로움을 보여주는 동시에, 우리가 탐구해야 할 영역이 무궁무진함을 시사합니다. 최근 4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI)은 단백질 연구 분야에서도 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 방대한 데이터를 학습한 AI는 복잡한 단백질 구조를 예측하고, 자연계에 존재하지 않는 새로운 기능의 단백질을 설계하는 데 활용됩니다. 이는 마치 바둑의 기보를 학습한 알파고처럼, 아미노산의 조합을 통해 최적의 구조를 찾아내는 과정입니다. 이러한 기술적 진보는 고효율 인공 효소 개발이나 맞춤형 신약 설계의 가능성을 열어주고 있습니다. 결국 생명과학 연구의 궁극적인 지향점은 인류의 건강 증진과 질병 치료에 있습니다. 우리 몸에서 일어나는 대부분의 생리 현상과 질병의 원인이 단백질과 밀접하게 연관되어 있기에, 단백질은 가장 실질적이고 중요한 치료 표적이 됩니다. DNA나 RNA 연구가 생명의 설계도를 이해하는 과정이라면, 단백질 연구는 그 설계도를 바탕으로 지어진 건물을 유지하고 보수하는 실천적인 학문입니다. 앞으로도 단백질에 대한 깊이 있는 연구는 인류의 삶의 질을 높이는 핵심 동력이 될 것입니다.

김성훈, 신석민, 한병우

카오스재단카오스강연

생명과학

[강연] 단백질 : 3차원의 마술사 (2) 김성훈 교수 | 2017 봄 카오스강연 '물질에서 생명으로' 4강 | 4강 ②

단백질의 3차 구조를 밝혀내는 과정은 현대 생명과학에서 가장 도전적이고 중요한 과제 중 하나입니다. 단백질은 그 구조가 매우 복잡하여 비밀을 쉽게 내주지 않기에, 이를 연구하기 위해서는 방사광 가속기와 같은 수십억 원대의 거대 장비와 시설이 필수적입니다. 이러한 막대한 비용과 노력을 들여 구조를 분석하는 이유는 단백질의 구조를 아는 것이 곧 생명의 신비를 풀고 질병을 정복하는 열쇠가 되기 때문입니다. 기초 생명과학의 영역에서 단백질 구조 연구는 대체 불가능한 가치를 지닙니다. 과학자들의 꿈은 아미노산 서열만 보고도 그 단백질이 어떤 3차 구조를 형성할지 정확히 예측하는 것입니다. 만약 90% 이상의 정확도로 구조를 맞출 수 있다면 이는 노벨상에 버금가는 혁신적인 기술이 될 것입니다. 최근에는 전문가뿐만 아니라 일반인들이 참여하는 게임이나 집단지성을 활용하여 복잡한 단백질 구조를 예측하려는 시도도 이어지고 있습니다. 이는 컴퓨터 기술과 이론적 연구가 결합하여 수많은 장비와 비용 없이도 새로운 해법을 찾아가는 미래 지향적인 과정이라 할 수 있습니다. 단백질 구조를 파악하는 것은 신약 개발 분야에서 결정적인 역할을 합니다. 대표적인 백혈병 치료제인 글리벡이나 에이즈 치료제는 병을 일으키는 효소와 바이러스 단백질의 3차 구조를 정확히 분석했기에 탄생할 수 있었습니다. 적의 구조를 알면 그 핵심 부위에 딱 들어맞는 약물을 정밀하게 설계할 수 있기 때문입니다. 이처럼 기초 과학에서 시작된 구조 연구는 인류의 건강을 지키는 실질적인 치료제 개발로 이어지며, 우리가 질병의 핵심을 타격할 수 있는 '마법의 탄환'을 만들게 해줍니다. 단백질은 그 자체로 훌륭한 치료제가 되기도 하지만, 섭취 방식에는 한계가 있습니다. 인슐린이나 성장호르몬 같은 단백질 치료제를 주사로 맞는 이유는 단백질이 열이나 산에 의해 쉽게 변성되는 특성을 가졌기 때문입니다. 우리가 단백질을 먹으면 소화 효소에 의해 모두 아미노산으로 분해되어 버립니다. 따라서 고가의 단백질 치료제를 복용하는 것은 효율이 낮으며, 우리 몸은 섭취한 단백질을 다시 아미노산 단위로 해체하여 부족한 부분을 채우고 우리 몸을 구성하는 데 재조합하여 사용합니다. 우리가 흔히 느끼는 '감칠맛'의 비밀도 사실 단백질이 아닌 아미노산에 숨어 있습니다. 단백질 자체는 맛이 없지만, 숙성이나 발효 혹은 장시간 끓이는 과정을 통해 단백질이 아미노산으로 분해되면 비로소 풍부한 맛이 살아납니다. 생명체가 아미노산에 맛을 느끼도록 진화한 이유는 우리 몸에 꼭 필요한 영양소를 섭취하도록 유도하기 위함입니다. 이처럼 아미노산은 생명의 구성 성분일 뿐만 아니라 우리가 음식을 즐기는 동기가 되며, 단백질이라는 복잡한 블록을 구성하는 가장 기본적이고 고유한 단위입니다. 자연계에는 무한한 종류의 아미노산이 존재할 수 있지만, 지구상의 생명체는 단 20가지의 아미노산만을 선택해 사용합니다. 이는 생존을 위한 경제적 선택의 결과입니다. 아미노산 종류가 많아질수록 더 정교한 단백질을 만들 수 있겠지만, 이를 유지하고 관리하는 데 드는 에너지 비용이 기하급수적으로 늘어나기 때문입니다. 결국 20가지라는 숫자는 복잡성과 효율성 사이에서 생명체가 찾아낸 최적의 균형점입니다. 생명은 최소한의 재료로 최대한의 다양성을 만들어내는 놀라운 전략을 취하고 있습니다. 유전자가 생명의 설계도라면 단백질은 그 설계도를 바탕으로 구현된 현실입니다. 유전자의 암호 체계가 아미노산보다 훨씬 많은 조합을 가진 이유는 돌연변이로부터 생명을 보호하기 위한 안전장치입니다. 유전자는 바꿀 수 없지만, 어떤 환경에서 어떻게 노력하느냐에 따라 단백질의 발현은 매일 달라질 수 있습니다. 부모로부터 받은 유전자는 고정되어 있을지라도, 우리의 노력으로 단백질의 상태를 바꾸고 인생의 모습을 변화시킬 수 있다는 점이 생명이 가진 가장 절묘하고 희망적인 부분입니다.

김성훈

카오스재단카오스강연

생명과학

[강연] 단백질 : 3차원의 마술사 (1) 김성훈 교수 | 2017 봄 카오스강연 '물질에서 생명으로' 4강 | 4강 ①

현대 의학은 질병의 원인을 규명하고 이를 치료하기 위한 다양한 약물을 개발해 왔습니다. 하지만 아무리 뛰어난 효능을 가진 약물이라도 체내의 필요한 부위에 정확히 전달되지 않는다면 그 효과를 온전히 발휘하기 어렵습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 최근 약학 분야에서는 단순한 신약 개발을 넘어, 약물 전달 시스템(DDS) 기술에 주목하고 있습니다. 이는 환자의 치료 경험을 개선하고 부작용을 최소화하는 핵심적인 역할을 합니다. 기존의 경구 투여나 주사 방식은 약물이 전신으로 퍼지면서 간이나 신장에 부담을 주거나, 정작 필요한 환부에는 충분한 농도가 도달하지 못하는 문제를 안고 있었습니다. 특히 암세포와 같이 특정 부위만을 정밀하게 타격해야 하는 질환의 경우, 약물의 선택적 전달은 생존율과 직결되는 매우 중요한 요소입니다. 따라서 과학자들은 약물이 체내의 가혹한 환경을 견디며 목표 지점까지 안전하게 이동할 수 있는 정교한 운반체를 설계하는 데 집중하고 있습니다. 약학과 공학, 그리고 기초 과학이 결합한 융합 기술은 이러한 난제들을 해결하는 새로운 돌파구가 되고 있습니다. 나노기술을 활용하여 분자 수준에서 약물을 설계하거나, 생체적합성이 뛰어난 신소재를 개발하여 약물의 안정성을 높이는 시도가 대표적입니다. 이러한 융합적 접근은 과거에는 불가능해 보였던 복합적인 치료 전략을 가능하게 하며, 의료 현장에서의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 기술의 경계가 허물어지며 혁신이 가속화되는 시점입니다. 특히 나노입자를 이용한 약물 전달 시스템은 현대 약학의 정수로 꼽힙니다. 머리카락 굵기의 수만분의 일에 불과한 미세한 입자 안에 약물을 봉입하여, 특정 효소나 산도 변화에 반응해 약물을 방출하도록 설계할 수 있습니다. 이는 약물이 건강한 세포를 공격하는 것을 방지하고 오직 병든 세포에만 집중적으로 작용하게 함으로써 치료의 정밀도를 극적으로 높여줍니다. 이러한 미세 제어 기술은 난치성 질환 치료의 새로운 지평을 열어주고 있습니다. 바이오융합기술은 환자 개개인의 특성에 맞춘 정밀 의료의 실현을 앞당기고 있습니다. 유전체 정보와 생체 신호를 실시간으로 분석하여 최적의 약물 투여 시점과 용량을 결정하는 스마트 시스템이 개발되고 있기 때문입니다. 이는 일률적인 치료법에서 벗어나 정밀 의료를 제공함으로써 완치율을 높이고 의료 비용을 절감하는 효과를 가져옵니다. 생명 과학과 정보 기술의 결합은 인간의 건강 수명을 연장하는 데 결정적인 기여를 할 것으로 기대됩니다. 인공지능과 빅데이터의 도입은 신약 후보물질을 발굴하고 임상시험의 성공 확률을 예측하는 데 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 방대한 데이터를 학습한 알고리즘은 인간이 발견하기 어려운 분자 간의 상호작용을 분석하여 개발 기간을 획기적으로 단축합니다. 또한 시뮬레이션을 통해 약물의 체내 거동을 미리 예측함으로써 시행착오를 줄이고 안전성을 확보할 수 있습니다. 디지털 기술과 약학의 만남은 이제 선택이 아닌 필수적인 흐름으로 자리 잡았습니다. 미래의 약학은 단순히 질병을 치료하는 도구를 만드는 것에 그치지 않고, 인간의 삶의 질을 총체적으로 향상시키는 방향으로 나아갈 것입니다. 융합기술대학원과 같은 다학제적 연구 기관에서의 끊임없는 도전은 이러한 미래를 현실로 만드는 밑거름이 됩니다. 다양한 분야의 전문가들이 협력하여 만들어내는 혁신적인 솔루션들은 인류가 직면한 건강 문제를 해결하는 강력한 무기가 될 것입니다. 지속적인 연구와 투자가 뒷받침될 때 우리는 더욱 건강한 내일을 맞이할 수 있습니다.

김성훈

카오스재단카오스강연

생명과학