0:00:01.507,0:00:03.396
2003년

0:00:03.420,0:00:06.333
인간 유전체 서열의 해독으로

0:00:06.357,0:00:10.279
많은 질병의 치료에 대한 기대가 컸지만

0:00:10.974,0:00:13.631
현실과는 거리가 멀었어요.

0:00:14.782,0:00:16.703
유전체 말고도

0:00:16.727,0:00:21.297
환경과 생활 방식이 많은 주요 질병들에

0:00:21.321,0:00:23.869
상당한 영향을 미치기 때문이죠.

0:00:23.893,0:00:27.473
한 예로, 지방간 질환으로

0:00:27.497,0:00:31.580
전 세계 20%가 넘는 사람들이[br]고생하고 있지만

0:00:31.604,0:00:36.258
치료법이 없어 간암이나 [br]간부전으로 진행하게 됩니다.

0:00:37.517,0:00:42.261
DNA 염기서열의 해독만으로는[br]효과적인 치료법을

0:00:42.285,0:00:44.517
찾을 수 없는 이유죠.

0:00:44.541,0:00:48.297
다행히 체내에는[br]다른 많은 분자 구조들이,

0:00:48.321,0:00:52.301
실제로 10만개 이상의[br]대사물이 존재합니다.

0:00:52.325,0:00:56.621
상당히 작은 크기의 분자 구조를[br]대사물이라고 하는데

0:00:57.193,0:01:02.165
포도당, 과당, 지방, 콜레스테롤 등

0:01:02.189,0:01:03.699
항상 듣는 것들이죠.

0:01:04.273,0:01:07.256
신진대사에 영향을 주는 대사물은

0:01:08.066,0:01:12.094
DNA의 아래 부분에 위치해

0:01:12.118,0:01:17.200
유전자와 생활방식에 대한[br]모든 정보를 가지고 있어서

0:01:17.224,0:01:22.873
이 물질에 대한 이해는 많은 질병의[br]치료법을 찾는 데에 필수적입니다.

0:01:22.897,0:01:25.109
늘 환자들을 치료하는게 꿈이었지만

0:01:25.934,0:01:29.792
15년 전에 제가 의대를 그만둔 건

0:01:29.816,0:01:31.781
수학에 대한 미련 때문이었어요.

0:01:33.019,0:01:35.955
곧 알게 된 아주 신나는 일은

0:01:36.692,0:01:39.455
의학에 수학을[br]활용할 수 있다는 사실이었죠.

0:01:41.026,0:01:46.239
그때부터 저는 생물학 자료의[br]분석 알고리즘을 개발하고 있어요.

0:01:47.092,0:01:49.375
처음엔 아주 쉽게 들렸죠.

0:01:49.399,0:01:53.000
체내의 모든 대사물에 대한[br]자료들을 모아서

0:01:53.024,0:01:58.152
병으로 발전하는 과정을 보여주는[br]수학적 모형을 만들고

0:01:58.176,0:02:01.164
그 과정에 개입해 치료한다는 건데

0:02:02.488,0:02:05.960
왜 아무도 이걸 해보지 않았는지[br]곧 알게 됐어요.

0:02:07.230,0:02:08.917
완전 어렵더라고요.

0:02:08.941,0:02:10.028
(웃음)

0:02:10.052,0:02:12.464
우리 몸 안의 많은 대사물은

0:02:12.783,0:02:15.283
각기 성질을 달리 합니다.

0:02:15.307,0:02:19.035
어떤 대사물은 질량 분석기를 통해

0:02:19.059,0:02:21.652
분자량의 측정이 가능하지만

0:02:21.676,0:02:26.069
같은 질량의 분자가[br]10개나 될 수도 있고

0:02:26.093,0:02:27.900
정체 조차 모르는

0:02:27.924,0:02:30.698
그 모든 분자들을[br]명확히 식별해 내려면

0:02:30.722,0:02:33.826
더 많은 실험을 거쳐야 하는데,[br]수십 년 동안

0:02:33.850,0:02:35.564
수십 억의 예산이 들겠죠.

0:02:36.207,0:02:41.770
그래서 인공지능 플랫폼을 개발했어요.

0:02:41.794,0:02:44.638
생물학 자료들의 증가를 활용해

0:02:44.662,0:02:49.086
대사물과 다른 분자와의 상호작용에 대한

0:02:49.110,0:02:52.238
기존 정보의 데이터베이스를 만들고

0:02:52.262,0:02:55.686
이 모든 자료들을 모아[br]메가네트워크를 구축했어요.

0:02:55.710,0:02:59.106
그리고 환자들의 조직이나 혈액에서

0:02:59.130,0:03:01.881
대사물 질량을 측정해

0:03:01.905,0:03:05.164
발병 시 질량의 변화를 살펴봤어요.

0:03:05.188,0:03:08.378
하지만 말씀드렸듯이,[br]정확히 그것이 뭔지 알지 못하죠.

0:03:08.402,0:03:13.537
포도당, 갈락토오스, 과당 모두[br]분자량이 180이니까요.

0:03:13.561,0:03:15.580
정확하게 같은 질량을 가지고 있지만

0:03:15.604,0:03:17.691
체내에서의 기능은 각기 다르죠.

0:03:17.715,0:03:21.302
이런 모호성까지 감안하는[br]저희 인공지능 알고리즘은

0:03:21.326,0:03:24.062
메가네트워크에 들어가

0:03:24.086,0:03:28.439
어떤 상호작용을 거쳐[br]이 대사물들이 병으로 발전하는지

0:03:28.463,0:03:30.421
밝혀 내려고 하고 있어요.

0:03:30.445,0:03:32.683
연결되어 있는 방식에 따라

0:03:32.707,0:03:37.030
각 대사물의 분자량 유추가 가능한데,

0:03:37.054,0:03:39.978
여기 180은 포도당을 가리키겠죠.

0:03:40.002,0:03:42.553
더 중요한 사실은

0:03:42.577,0:03:45.944
포도당과 다른 대사물들이[br]어떤 변이를 거쳐 병이 되는지

0:03:45.968,0:03:47.473
알 수 있다는 것입니다.

0:03:47.497,0:03:50.492
질병 구조의 이해를 위한[br]이런 참신한 시도로

0:03:50.516,0:03:55.008
효과적인 치료법을 발견할 수 있는 거죠.

0:03:55.601,0:03:59.446
그래서 이 기술을 상용화하고[br]사람들을 돕기 위해

0:03:59.470,0:04:01.275
새로 회사를 차렸어요.

0:04:01.722,0:04:05.267
현재 ReviveMed에서[br]일하는 저희 팀은

0:04:05.291,0:04:10.396
발병 원인이 대사물인 주요 질병의[br]치료법을 연구하고 있어요.

0:04:10.420,0:04:12.317
지방간의 경우에는

0:04:12.341,0:04:15.265
간에 있는 대사물 중 하나인

0:04:15.289,0:04:17.762
지방의 축적이 그 원인인데

0:04:17.786,0:04:21.726
말씀드린 것처럼, 치료법도 없는데[br]급속히 증가하고 있죠.

0:04:21.750,0:04:24.474
지방간 질환은[br]하나의 예에 불과해요.

0:04:24.498,0:04:28.676
계속해서 저희는[br]수많은 병의 치료법을 찾기 위해

0:04:28.700,0:04:30.193
노력할 것입니다.

0:04:30.217,0:04:34.771
대사물에 대한 자료를[br]더 많이 수집하고

0:04:34.795,0:04:38.339
대사물의 변이가[br]어떻게 병으로 발전하는지

0:04:38.363,0:04:40.765
알아가는 과정을 통해

0:04:40.789,0:04:44.278
저희 알고리즘은 점점 더 똑똑해져

0:04:44.302,0:04:48.498
환자에게 맞는 올바른 치료법을[br]발견하게 될거에요.

0:04:48.522,0:04:52.292
코드 한 줄을 쓸 때 마다

0:04:52.316,0:04:56.179
생명을 구한다는 비전에[br]좀 더 다가갈 것입니다.

0:04:56.203,0:04:57.524
감사합니다.

0:04:57.548,0:05:01.375
(박수)