생명과학과 인공지능의 결합: 무궁무진한 발전
생명과학이란 생물체의 구조와 원리 등의 생명현상을 탐구하는 학문이며 다른 학문 분야들과 연계되어 환경, 의료 등의 인류 발전과 복지에 이용되는 아주 중요한 학문입니다. 생명과학은 더 넓은 분야로 발전해 나가면서 그만큼 더 다양한 문제점들을 마주하게 되는데 어떠한 부분은 인간이 아주 손쉽게 해결하기도 하지만 인간의 힘만으로는 해결하기 힘든 문제들도 있습니다. 따라서 이런 한계를 뛰어넘기 위해 생명과학에 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 도입하고 있습니다.
인공지능은 컴퓨터의 발전, 빅 데이터의 축적 등을 바탕으로 기계나 컴퓨터가 인간의 사고 능력을 모방하여 인간처럼 행동하게 해주는 컴퓨터 과학을 말합니다. 현재까지 쌓아온 기술적 발전, 데이터들의 증가 등에 의해 생명과학과 인공지능의 결합이 추진될 수 있었으며 2024년 세계 생명과학 분야 인공지능 시장규모는 28억 8,000만 달러로 추정되고, 2029년에는 88억 8,000만 달러로 CAGR 수치가 약 25.23% 정도 성장할 것으로 예상됩니다 (Global Information, 2024).
그렇다면 이런 생명과학과 인공지능이 결합되어 응용되는 몇 가지 분야와 사례에 대해 얘기해 보도록 하겠습니다.
- 데이터 분석과 처리
인공지능은 대규모 생물학적 데이터 data set(예: 유전자 시퀀싱 데이터)을 빠른 시간에 처리할 수 있기 때문에 유전병 연구 및 분석에서 활발히 사용되고 있습니다. 유전변이로 발생하는 희귀 유전질환은 무려 7,000여 가지에 달하며 발생 원인 또한 매우 복합적으로 작용할 수 있기 때문에 진단과 원인을 식별하는 것이 매우 까다롭습니다. 따라서, 구글의 인공지능 자회사인 딥마인드(DeepMind)는 인간 유전체에서 질병을 유발하는 유전변이를 찾아내고 분석하는 인공지능 분석 도구를 개발하였고 현재 활발히 이용되고 있습니다.
- 질병 진단 및 예측
인공지능이 질병을 진단해 주고, 특히 암과 같은 복잡한 질병을 조기에 발견할 수 있도록 도와줍니다. 2022년 8월에는 딥러닝 기술을 이용한 환자의 진단과 예후 예측을 돕는 인공지능 모델이 나왔습니다. 이는 환자의 다양한 임상 정보들을 하나로 통합해 빠르고 정확하게 진단해 주며, 수많은 환자들의 데이터를 처리할 수 있습니다.
- 신약 개발
인공지능이 신약 개발의 속도를 단축시키는데 중요한 솔루션으로 이용되고 있어 제약사들은 현재 인공지능을 적극 활용해 신약 개발을 하고 있습니다. 한국제약 바이오협회는 지난해 8월 인공지능 신약 개발팀을 신설하고, 인공지능 기업과 협력 연구를 진행하는 국내 제약 바이오 기업의 수를 조사하였는데 2019년 5개에서 2023년 40개로 증가했다고 밝혔습니다. 인공지능은 신약 발견 과정에서 타겟 식별, 분자 스크리닝을 정확하고 빠르게 할 수 있어 약물 설계 단계까지 이끌어가는 비용 절감에도 상당히 효과적입니다.
- 개인 맞춤형 의학
개인 맞춤형 정밀 의료란 인공지능이 개인의 임상 정보, 유전적 요인과 환경, 질병 이력, 생활습관 등을 바탕으로 환자 개인에 맞는 맞춤형 치료법을 제공하는 의료를 말합니다. 2018년부터 과학기술정보통신부에서는 한국형 인공지능 정밀 의료 서비스인 ‘닥터 앤서’를 시행하였고, 이는 진단 정보, 의료 영상, 유전체 정보, 생활패턴 등 다양한 의료 데이터를 연계하고 분석하여 개인 맞춤형 질병 예측·진단·치료를 지원해 줍니다.
이렇듯 생명과학과 인공지능이 결합되면서 인류는 무궁무진한 발전을 이루고 있고 앞으로의 미래에도 새로운 기회들이 열리고 있습니다. 하지만 새로운 길이 열리는 만큼 그 앞에는 헤쳐나가야 할 수많은 난관들이 있습니다. 생명과학과 인공지능이 발전하면서 개인정보 보호, 윤리적 질문, 알고리즘의 편향성 등의 문제들은 불가피하게 생겨날 것이며 이를 현명하게 대처하기 위해선 우리가 과학과 기술을 통해 사회와 우리 자신을 어떻게 정의하고 형성할지에 대한 근본적인 질문을 끊임없이 던져야 하며 연구자, 인공지능 개발자 등 수많은 사람들의 대화와 논의가 이루어져야 할 것입니다.