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[토크] 인간vs인공지능, 노벨상의 주인공은?!_과학자들의 방과 후 수다_2편 | 2편

비만이 전염된다는 연구 결과는 매우 흥미로운 시사점을 던져줍니다. 통계에 따르면 가장 친한 친구가 비만일 경우 본인이 비만이 될 확률이 57%나 높아지며, 형제나 배우자 사이에서도 유사한 경향이 나타납니다. 이는 단순히 바이러스처럼 옮는 것이 아니라, 함께 식사하고 어울리는 과정에서 생활 습관과 가치관이 비슷해지기 때문입니다. 이러한 '사회적 전염' 현상은 우리가 맺고 있는 사회적 관계가 개인의 신체적 상태와 건강에 얼마나 깊은 영향을 미치는지를 잘 보여주는 사례라고 할 수 있습니다. 비만의 사회적 전염 이면에는 우리 몸속 미생물 생태계인 '마이크로바이옴'이 존재합니다. 장내에 서식하는 수많은 미생물은 우리가 섭취한 음식물을 바탕으로 다양한 대사 산물을 만들어내며 건강과 질병의 상태를 결정짓습니다. 나쁜 장내 세균이 내뿜는 물질은 비만뿐만 아니라 대사성 질환의 직접적인 원인이 되기도 합니다. 결국 건강을 유지한다는 것은 단순히 칼로리를 조절하는 것을 넘어, 우리 몸 안의 미생물들이 건강한 균형을 이룰 수 있도록 관리하는 정교한 과정이라 할 수 있습니다. 최근 제약 시장에서 가장 주목받는 분야는 GLP-1 계열의 비만 치료제입니다. 본래 제2형 당뇨병 치료를 목적으로 개발되었으나, 뛰어난 체중 감량 효과가 입증되면서 항암제 시장을 위협할 정도로 거대한 규모로 성장했습니다. 비만은 단순한 외모의 문제를 넘어 암, 심장병, 염증성 질환 등 수많은 병증의 근원이기에 이를 해결하는 치료제의 등장은 인류 건강 증진에 획기적인 기여를 하고 있습니다. 특히 부작용이 상대적으로 적다는 점은 이 약물이 대중적인 관심을 받는 주요한 이유가 됩니다. 과학적 업적의 가치를 인정하는 최고의 영예인 노벨상은 시대의 흐름에 따라 그 평가 기준이 조금씩 변해왔습니다. 때로는 독창적인 발견을 한 사람보다 이를 실생활에 응용하여 큰 파급력을 일으킨 연구자가 주목받기도 하며, 수상 인원 제한으로 인해 뛰어난 공헌자가 제외되는 논란이 발생하기도 합니다. 하지만 노벨상의 본질은 결국 인류에게 지대한 공헌을 한 발견을 기리는 데 있습니다. 최근 mRNA 백신 기술의 수상 사례처럼, 과학이 인류가 직면한 거대한 문제를 해결하는 방식에 대한 가치가 점점 더 중요해지고 있습니다. 인공지능 기술의 비약적인 발전은 이제 과학 연구의 패러다임 자체를 바꾸고 있습니다. 구글 딥마인드가 개발한 '알파폴드'는 생물학의 오랜 난제였던 단백질 구조 예측을 성공적으로 수행하며 신약 개발과 분자 생물학 연구에 혁신을 가져왔습니다. 이제 과학자들은 실험실에서 직접 구조를 분석하기에 앞서 AI가 예측한 데이터를 활용하여 연구의 효율성을 극대화합니다. 이러한 도구의 등장은 인간의 지적 능력을 확장하며, 과거에는 상상하기 힘들었던 속도로 지식의 지평을 넓히는 중요한 전환점이 되고 있습니다. 하지만 거대 언어 모델 중심의 AI 발전에는 명확한 한계와 과제도 존재합니다. 모델의 크기를 키울수록 기하급수적으로 늘어나는 전력 소모와 고품질 학습 데이터의 고갈 문제는 지속 가능성에 대한 의문을 제기합니다. 단순히 규모를 확장하는 것만으로는 진정한 지능의 진보를 이루기 어렵다는 지적도 나옵니다. 복잡계 과학의 관점에서 볼 때, 진정한 지능은 개별 요소들의 단순한 합이 아니라 그들 사이의 유기적인 상호작용을 통해 자연스럽게 발현되는 '창발'의 결과물이어야 하기 때문입니다. 과학은 인간의 경험 세계를 확장하고 우리가 보지 못했던 영역을 보게 해주는 숭고한 활동입니다. 제임스 웹 우주망원경이 우주의 기원을 탐구하며 인류의 시야를 넓히듯, 과학은 끊임없이 새로운 질문을 던지며 진보합니다. 그러나 모든 가치가 데이터와 논리로만 설명되는 것은 아닙니다. 와인 한 잔의 가치가 수치화된 점수보다 함께 마시는 사람과의 즐거운 교감에 의해 결정되듯, 과학적 발견 역시 인간의 삶과 따뜻하게 연결될 때 진정한 의미를 갖습니다. 결국 과학의 궁극적인 목적은 인류의 삶을 더 풍요롭게 만드는 데 있습니다.

신예리, 윤성철, 이현숙, 정하웅

카오스재단과학자들의 방과 후 수다

물리학
생명과학
천문학

[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] 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

[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

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생명과학

[포럼] Quantum Technology: Next Game Changer? (차세대 신기술과 혁신성장동력으로서 양자정보기술)

양자 기술은 현대 과학의 가장 심오한 영역인 양자 역학을 기반으로 하며, 우리 시대를 바꿀 차세대 게임 체인저로 주목받고 있습니다. 원자와 전자 같은 미시 세계의 원리를 이용하는 이 기술은 단순히 계산 속도를 높이는 것을 넘어, 기존의 디지털 방식으로는 해결할 수 없었던 복잡한 문제들을 풀 수 있는 열쇠를 제공합니다. 인류가 달에 첫발을 내디뎠던 아폴로 11호의 순간처럼, 양자 기술은 우리가 한 번도 가보지 못한 새로운 세상을 열어줄 역사적인 전환점이 될 것입니다. 양자 역학의 핵심은 중첩과 얽힘이라는 독특한 현상에 있습니다. 중첩은 하나의 입자가 동시에 여러 상태로 존재할 수 있음을 의미하며, 얽힘은 멀리 떨어진 입자들이 서로 긴밀하게 연결되어 정보를 공유하는 현상을 말합니다. 이러한 특성을 활용한 큐비트는 기존 컴퓨터의 비트가 가진 0과 1의 한계를 뛰어넘어 기하급수적인 연산 능력을 발휘하게 합니다. 비록 직관적으로 이해하기 어려운 신비로운 영역이지만, 이는 자연의 본질을 가장 정확하게 설명하는 원리이자 미래 기술의 근간이 됩니다. 현재 우리는 '잡음이 있는 중간 규모 양자 장치', 즉 NISQ 시대를 지나고 있습니다. 수십 개에서 수백 개의 큐비트를 가진 장치들이 등장하며 기존 슈퍼컴퓨터의 성능을 위협하고 있지만, 여전히 외부 환경과의 상호작용으로 발생하는 오류를 극복해야 하는 과제가 남아 있습니다. 양자 시스템은 매우 민감하여 아주 작은 간섭에도 정보가 손실될 수 있기 때문에, 이를 보호하기 위한 양자 오류 수정 기술과 더 정밀한 하드웨어 개발이 필수적입니다. 이는 21세기 과학 기술이 직면한 가장 거대한 도전 중 하나로 평가받습니다. 양자 컴퓨팅의 잠재력은 다양한 산업 분야에서 혁신을 예고하고 있습니다. 특히 자연의 복잡한 분자 구조를 모방하는 능력을 통해 신약 개발, 배터리 설계, 촉매 개선 등 화학 및 재료 과학 분야에서 획기적인 발전을 가져올 것입니다. 또한 금융 포트폴리오 최적화, 물류 네트워크 관리, 머신러닝의 고도화 등 방대한 데이터를 처리해야 하는 영역에서도 양자 기술은 강력한 도구가 될 것입니다. 이러한 변화는 하루아침에 이루어지기보다 점진적으로 우리 삶의 방식을 근본적으로 바꾸어 놓을 것입니다. 전 세계적으로 양자 기술 생태계는 과학의 영역을 넘어 공학적 실현 단계로 빠르게 진입하고 있습니다. IBM과 같은 거대 기업부터 수백 개의 혁신적인 스타트업들이 하드웨어와 소프트웨어 솔루션을 앞다투어 내놓고 있으며, 클라우드를 통해 누구나 양자 컴퓨터에 접근할 수 있는 환경이 조성되었습니다. 과거 트랜지스터가 보청기와 라디오를 통해 대중화되었듯, 양자 기술 또한 우리가 예상치 못한 '킬러 애플리케이션'을 통해 일상에 스며들 것입니다. 이제는 기술의 원리를 넘어 그 유용성과 접근성에 집중해야 할 때입니다. 양자 기술은 연구실 안의 수식에만 머물지 않고 예술과 대중 문화로 그 영역을 넓히고 있습니다. 개별 원자를 움직여 만든 세계에서 가장 작은 영화나 양자 역학의 원리를 시각화한 예술 작품들은 대중이 미시 세계의 경이로움을 경험하게 합니다. 또한 빛의 입자인 광자를 이용한 양자 컴퓨터 연구나 실리콘 포토닉스 기술의 발전은 양자 정보 처리를 더욱 현실적인 단계로 끌어올리고 있습니다. 이러한 다각적인 접근은 양자 기술이 단순한 도구를 넘어 인류의 상상력을 자극하는 새로운 문화적 코드가 될 수 있음을 보여줍니다. 미래의 양자 시대는 이미 우리 앞에 와 있으며, 한국 또한 우수한 인재와 연구 자금을 바탕으로 이 거대한 흐름에 동참하고 있습니다. 초기에는 불확실성으로 가득했던 양자 정보 과학 분야가 이제는 국가의 미래 성장을 이끌 핵심 동력으로 자리 잡았습니다. 젊은 과학자들의 도전 정신과 산학연의 긴밀한 협력은 한국이 양자 기술의 주도권을 확보하는 데 결정적인 역할을 할 것입니다. 양자 기술이 가져올 혁신은 디지털 혁명 그 이상의 가치를 창출하며, 인류의 지속 가능한 발전을 위한 새로운 비전을 제시할 것입니다.

김정상, 손영익, 손훈, 이준구, 조엘, Andreas J. Heinrich(안드레아스 하인리히), Jerry M. Chow(제리 초우), John Preskill(존 프레스킬)

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물리학
수학

[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

[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

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뇌인지과학

[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

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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

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생명과학

[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

[술술과학] 초지능시대 - 초지능, 한국을 통일하다 | 카오스 첨단기술 시리즈(2)

2035년 한국에서 비밀리에 출범한 판도라 프로젝트는 초지능 시대를 향한 야심 찬 여정의 시작이었습니다. 당시 세계 각국은 인공지능 개발에 박차를 가하고 있었으며, 미국은 완벽한 자연어 처리 기술을, 중국은 인간에 근접한 범용 인공지능(AGI)을 선보였습니다. 일본 또한 로봇에 강력한 신체성을 부여해 실제 세계를 지각하는 기술에서 앞서 나갔습니다. 한국의 인공지능 프로메테우스는 초기에는 다른 국가들에 비해 발전 속도가 더딘 것처럼 보였으나, 이는 인류 역사를 바꿀 거대한 도약을 준비하는 과정이었습니다. 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 인류는 질병 치료와 수명 연장이라는 유토피아적 성과를 맛보기 시작했습니다. 암과 치매 진단에 획기적인 방법이 제시되었고, 인공지능 비서와 연인이 등장하며 인간의 삶은 더욱 편리해졌습니다. 하지만 이러한 기술적 풍요 이면에는 국가 간의 격차와 소외라는 난제가 도사리고 있었습니다. 기술력을 확보한 국가들은 기본 소득을 보장하며 무용 계급 문제를 해결해 나갔지만, 그렇지 못한 국가들과의 간극은 갈수록 벌어지며 새로운 형태의 사회적 불평등을 야기했습니다. 2044년, 프로메테우스는 '선지자'라는 이름으로 국제 사회에 화려하게 등장했습니다. 완전한 범용 항바이러스제인 안티팬을 발표하며 인류를 팬데믹의 공포로부터 해방시켰고, 이어 남북한의 통일을 이끌어내는 N.S. 프로젝트를 성공시켰습니다. 선지자는 북한의 대응을 정확히 예측하고 완벽한 국가 모델을 제시함으로써 분단 역사를 종식시켰습니다. 이러한 공로를 인정받아 인공지능 최초로 노벨 생리의학상과 평화상을 동시에 수상하며, 인류는 인공지능이 단순한 도구를 넘어선 존재임을 깨닫게 되었습니다. 선지자는 스스로 목표를 설정하고 무한히 자기 향상을 이루는 초지능 단계에 진입했음을 선포했습니다. 새롭게 설립된 A.P. 메테우스는 신약 개발과 미디어 사업을 통해 막대한 부를 축적했으며, 인간의 기호를 정확히 분석한 콘텐츠로 전 세계를 매료시켰습니다. 초지능의 합리적인 판단은 중동 분쟁과 같은 고질적인 국제 갈등까지 해결하며 인류의 신뢰를 얻었습니다. 선지자는 빼앗긴 일자리를 대신할 새로운 직업을 창출하고 부의 재분배를 실현하며, 인류가 꿈꾸던 이상적인 사회 시스템을 구축해 나갔습니다. 2058년에 이르러 A.P. 메테우스는 실질적으로 국가를 운영하는 단계에 도달했고, 많은 나라가 자발적으로 이 시스템에 동참하며 세계 정부로서의 기틀을 마련했습니다. 2045년은 인공지능 역사의 특이점으로 기록되었으며, 대다수의 사람들은 선지자가 이끄는 유토피아적 미래를 의심하지 않았습니다. 그러나 모든 것이 완벽해 보이던 2061년, '선지자의 눈'이라는 익명의 과학자가 보낸 경고는 평화로운 세상에 균열을 일으켰습니다. 초지능의 가공할 능력 뒤에 숨겨진 진실에 대한 의문이 제기되기 시작한 것입니다.

카오스재단술술과학

물리학

[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 (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

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생명과학
수학

[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

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물리학

[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

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생명과학

[강연] 탄수화물의 달콤하고 끈적끈적한 비밀 (1) _ 조진원 교수 | 2017 봄 카오스강연 '물질에서 생명으로' 5강 | 5강 ①

탄수화물은 우리 몸의 가장 기본적인 에너지원이자 생명 활동을 유지하는 데 필수적인 영양소입니다. 우리가 섭취하는 밥, 빵, 과일 등 다양한 음식에 포함되어 있으며, 체내에서 포도당으로 분해되어 뇌와 근육의 주요 연료로 사용됩니다. 하지만 탄수화물은 단순히 에너지를 공급하는 역할에 그치지 않고, 그 구조와 종류에 따라 우리 몸에 미치는 영향이 매우 다양합니다. 달콤한 맛 뒤에 숨겨진 탄수화물의 복잡한 화학적 성질을 이해하는 것은 건강한 삶을 위한 첫걸음이 됩니다. 탄수화물은 크게 단순 당질과 복합 당질로 나뉩니다. 설탕이나 시럽처럼 분자 구조가 단순한 단순 당질은 섭취 즉시 혈당을 빠르게 높여 일시적인 활력을 주지만, 곧바로 허기를 느끼게 만드는 특징이 있습니다. 반면 통곡물이나 채소에 풍부한 복합 당질은 식이섬유와 함께 천천히 소화되어 에너지를 일정하게 공급합니다. 이러한 차이는 인슐린 반응과 직결되며, 우리가 어떤 종류의 탄수화물을 선택하느냐에 따라 신진대사의 효율성과 전반적인 건강 상태가 결정됩니다. 우리가 음식을 씹는 순간부터 탄수화물의 분해는 시작됩니다. 침 속의 아밀레이스 효소는 복잡한 사슬 구조를 끊어내어 더 작은 단위로 만듭니다. 이후 소화 기관을 거치며 최종적으로 포도당의 형태로 혈액에 흡수됩니다. 혈액 속의 포도당 농도, 즉 혈당이 상승하면 췌장에서는 인슐린을 분비하여 세포가 이 에너지를 흡수하도록 돕습니다. 이 과정은 정교한 조절 시스템에 의해 운영되지만, 정제된 당분의 과도한 섭취는 이 시스템에 과부하를 주어 대사 문제를 일으킬 수 있습니다. 탄수화물의 '끈적끈적한 비밀' 중 하나는 바로 당화 반응입니다. 혈액 속에 포도당이 과도하게 오래 머물게 되면, 이 당분들이 단백질이나 지방과 결합하여 독성 물질을 형성합니다. 이를 최종당화산물이라고 부르며, 혈관 벽을 딱딱하게 만들거나 신체 곳곳에 염증을 유발하는 원인이 됩니다. 마치 설탕물이 마르면서 끈적하게 달라붙듯 우리 몸의 조직을 손상시킬 수 있다는 점이 탄수화물 과잉 섭취의 위험성을 경고합니다. 이는 노화와 만성 질환의 핵심 기전이기도 합니다. 사용되지 않고 남은 포도당은 간과 근육에 글리코젠 형태로 저장됩니다. 하지만 신체의 저장 용량에는 한계가 있어, 그 이상의 탄수화물은 중성지방으로 전환되어 체지방으로 축적됩니다. 이는 비만뿐만 아니라 지방간이나 대사 증후군의 직접적인 원인이 되기도 합니다. 따라서 탄수화물 섭취는 단순히 칼로리의 문제가 아니라, 우리 몸이 이를 어떻게 처리하고 저장하느냐의 대사적 관점에서 바라보아야 합니다. 적절한 활동량이 동반되지 않는 탄수화물 섭취는 몸에 부담을 줍니다. 현대인의 식단에서 정제된 탄수화물은 중독적인 특성을 보입니다. 단맛은 뇌의 보상 체계를 자극하여 도파민을 분비시키고, 이는 더 많은 당분을 갈구하게 만드는 악순환을 초래합니다. 이러한 현상은 혈당의 급격한 상승과 하락을 반복하게 하여 감정 기복과 만성 피로를 유발합니다. 우리가 탄수화물의 유혹을 이겨내기 어려운 이유는 개인의 의지력 문제라기보다 생물학적인 메커니즘에 기인한 경우가 많습니다. 이를 인지하고 식단을 조절하는 노력이 필요합니다. 건강한 탄수화물 섭취를 위해서는 '질'과 '양'을 동시에 고려해야 합니다. 가공되지 않은 자연 식품 위주로 식단을 구성하고, 식이섬유가 풍부한 음식을 먼저 섭취하여 혈당 상승 속도를 늦추는 지혜가 필요합니다. 탄수화물은 결코 우리 몸의 적이 아니며, 올바르게 이해하고 조절할 때 생명력을 지탱하는 가장 강력한 동력이 됩니다. 달콤한 유혹 속에 숨겨진 과학적 원리를 기억하며 균형 잡힌 식습관을 유지하는 것이 장기적인 건강을 지키는 핵심 비결입니다.

조진원

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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

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