2003년

인간 유전체 서열의 해독으로

많은 질병의 치료에 대한 기대가 컸지만

현실과는 거리가 멀었어요.

유전체 말고도

환경과 생활 방식이 많은 주요 질병들에

상당한 영향을 미치기 때문이죠.

한 예로, 지방간 질환으로

전 세계 20%가 넘는 사람들이
고생하고 있지만

치료법이 없어 간암이나 
간부전으로 진행하게 됩니다.

DNA 염기서열의 해독만으로는
효과적인 치료법을

찾을 수 없는 이유죠.

다행히 체내에는
다른 많은 분자 구조들이,

실제로 10만개 이상의
대사물이 존재합니다.

상당히 작은 크기의 분자 구조를
대사물이라고 하는데

포도당, 과당, 지방, 콜레스테롤 등

항상 듣는 것들이죠.

신진대사에 영향을 주는 대사물은

DNA의 아래 부분에 위치해

유전자와 생활방식에 대한
모든 정보를 가지고 있어서

이 물질에 대한 이해는 많은 질병의
치료법을 찾는 데에 필수적입니다.

늘 환자들을 치료하는게 꿈이었지만

15년 전에 제가 의대를 그만둔 건

수학에 대한 미련 때문이었어요.

곧 알게 된 아주 신나는 일은

의학에 수학을
활용할 수 있다는 사실이었죠.

그때부터 저는 생물학 자료의
분석 알고리즘을 개발하고 있어요.

처음엔 아주 쉽게 들렸죠.

체내의 모든 대사물에 대한
자료들을 모아서

병으로 발전하는 과정을 보여주는
수학적 모형을 만들고

그 과정에 개입해 치료한다는 건데

왜 아무도 이걸 해보지 않았는지
곧 알게 됐어요.

완전 어렵더라고요.

(웃음)

우리 몸 안의 많은 대사물은

각기 성질을 달리 합니다.

어떤 대사물은 질량 분석기를 통해

분자량의 측정이 가능하지만

같은 질량의 분자가
10개나 될 수도 있고

정체 조차 모르는

그 모든 분자들을
명확히 식별해 내려면

더 많은 실험을 거쳐야 하는데,
수십 년 동안

수십 억의 예산이 들겠죠.

그래서 인공지능 플랫폼을 개발했어요.

생물학 자료들의 증가를 활용해

대사물과 다른 분자와의 상호작용에 대한

기존 정보의 데이터베이스를 만들고

이 모든 자료들을 모아
메가네트워크를 구축했어요.

그리고 환자들의 조직이나 혈액에서

대사물 질량을 측정해

발병 시 질량의 변화를 살펴봤어요.

하지만 말씀드렸듯이,
정확히 그것이 뭔지 알지 못하죠.

포도당, 갈락토오스, 과당 모두
분자량이 180이니까요.

정확하게 같은 질량을 가지고 있지만

체내에서의 기능은 각기 다르죠.

이런 모호성까지 감안하는
저희 인공지능 알고리즘은

메가네트워크에 들어가

어떤 상호작용을 거쳐
이 대사물들이 병으로 발전하는지

밝혀 내려고 하고 있어요.

연결되어 있는 방식에 따라

각 대사물의 분자량 유추가 가능한데,

여기 180은 포도당을 가리키겠죠.

더 중요한 사실은

포도당과 다른 대사물들이
어떤 변이를 거쳐 병이 되는지

알 수 있다는 것입니다.

질병 구조의 이해를 위한
이런 참신한 시도로

효과적인 치료법을 발견할 수 있는 거죠.

그래서 이 기술을 상용화하고
사람들을 돕기 위해

새로 회사를 차렸어요.

현재 ReviveMed에서
일하는 저희 팀은

발병 원인이 대사물인 주요 질병의
치료법을 연구하고 있어요.

지방간의 경우에는

간에 있는 대사물 중 하나인

지방의 축적이 그 원인인데

말씀드린 것처럼, 치료법도 없는데
급속히 증가하고 있죠.

지방간 질환은
하나의 예에 불과해요.

계속해서 저희는
수많은 병의 치료법을 찾기 위해

노력할 것입니다.

대사물에 대한 자료를
더 많이 수집하고

대사물의 변이가
어떻게 병으로 발전하는지

알아가는 과정을 통해

저희 알고리즘은 점점 더 똑똑해져

환자에게 맞는 올바른 치료법을
발견하게 될거에요.

코드 한 줄을 쓸 때 마다

생명을 구한다는 비전에
좀 더 다가갈 것입니다.

감사합니다.

(박수)