인공지능과 대사물의 의학적 잠재성
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0:02 - 0:032003년
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0:03 - 0:06인간 유전체 서열의 해독으로
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0:06 - 0:10많은 질병의 치료에 대한 기대가 컸지만
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0:11 - 0:14현실과는 거리가 멀었어요.
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0:15 - 0:17유전체 말고도
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0:17 - 0:21환경과 생활 방식이 많은 주요 질병들에
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0:21 - 0:24상당한 영향을 미치기 때문이죠.
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0:24 - 0:27한 예로, 지방간 질환으로
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0:27 - 0:32전 세계 20%가 넘는 사람들이
고생하고 있지만 -
0:32 - 0:36치료법이 없어 간암이나
간부전으로 진행하게 됩니다. -
0:38 - 0:42DNA 염기서열의 해독만으로는
효과적인 치료법을 -
0:42 - 0:45찾을 수 없는 이유죠.
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0:45 - 0:48다행히 체내에는
다른 많은 분자 구조들이, -
0:48 - 0:52실제로 10만개 이상의
대사물이 존재합니다. -
0:52 - 0:57상당히 작은 크기의 분자 구조를
대사물이라고 하는데 -
0:57 - 1:02포도당, 과당, 지방, 콜레스테롤 등
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1:02 - 1:04항상 듣는 것들이죠.
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1:04 - 1:07신진대사에 영향을 주는 대사물은
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1:08 - 1:12DNA의 아래 부분에 위치해
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1:12 - 1:17유전자와 생활방식에 대한
모든 정보를 가지고 있어서 -
1:17 - 1:23이 물질에 대한 이해는 많은 질병의
치료법을 찾는 데에 필수적입니다. -
1:23 - 1:25늘 환자들을 치료하는게 꿈이었지만
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1:26 - 1:3015년 전에 제가 의대를 그만둔 건
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1:30 - 1:32수학에 대한 미련 때문이었어요.
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1:33 - 1:36곧 알게 된 아주 신나는 일은
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1:37 - 1:39의학에 수학을
활용할 수 있다는 사실이었죠. -
1:41 - 1:46그때부터 저는 생물학 자료의
분석 알고리즘을 개발하고 있어요. -
1:47 - 1:49처음엔 아주 쉽게 들렸죠.
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1:49 - 1:53체내의 모든 대사물에 대한
자료들을 모아서 -
1:53 - 1:58병으로 발전하는 과정을 보여주는
수학적 모형을 만들고 -
1:58 - 2:01그 과정에 개입해 치료한다는 건데
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2:02 - 2:06왜 아무도 이걸 해보지 않았는지
곧 알게 됐어요. -
2:07 - 2:09완전 어렵더라고요.
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2:09 - 2:10(웃음)
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2:10 - 2:12우리 몸 안의 많은 대사물은
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2:13 - 2:15각기 성질을 달리 합니다.
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2:15 - 2:19어떤 대사물은 질량 분석기를 통해
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2:19 - 2:22분자량의 측정이 가능하지만
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2:22 - 2:26같은 질량의 분자가
10개나 될 수도 있고 -
2:26 - 2:28정체 조차 모르는
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2:28 - 2:31그 모든 분자들을
명확히 식별해 내려면 -
2:31 - 2:34더 많은 실험을 거쳐야 하는데,
수십 년 동안 -
2:34 - 2:36수십 억의 예산이 들겠죠.
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2:36 - 2:42그래서 인공지능 플랫폼을 개발했어요.
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2:42 - 2:45생물학 자료들의 증가를 활용해
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2:45 - 2:49대사물과 다른 분자와의 상호작용에 대한
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2:49 - 2:52기존 정보의 데이터베이스를 만들고
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2:52 - 2:56이 모든 자료들을 모아
메가네트워크를 구축했어요. -
2:56 - 2:59그리고 환자들의 조직이나 혈액에서
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2:59 - 3:02대사물 질량을 측정해
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3:02 - 3:05발병 시 질량의 변화를 살펴봤어요.
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3:05 - 3:08하지만 말씀드렸듯이,
정확히 그것이 뭔지 알지 못하죠. -
3:08 - 3:14포도당, 갈락토오스, 과당 모두
분자량이 180이니까요. -
3:14 - 3:16정확하게 같은 질량을 가지고 있지만
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3:16 - 3:18체내에서의 기능은 각기 다르죠.
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3:18 - 3:21이런 모호성까지 감안하는
저희 인공지능 알고리즘은 -
3:21 - 3:24메가네트워크에 들어가
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3:24 - 3:28어떤 상호작용을 거쳐
이 대사물들이 병으로 발전하는지 -
3:28 - 3:30밝혀 내려고 하고 있어요.
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3:30 - 3:33연결되어 있는 방식에 따라
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3:33 - 3:37각 대사물의 분자량 유추가 가능한데,
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3:37 - 3:40여기 180은 포도당을 가리키겠죠.
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3:40 - 3:43더 중요한 사실은
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3:43 - 3:46포도당과 다른 대사물들이
어떤 변이를 거쳐 병이 되는지 -
3:46 - 3:47알 수 있다는 것입니다.
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3:47 - 3:50질병 구조의 이해를 위한
이런 참신한 시도로 -
3:51 - 3:55효과적인 치료법을 발견할 수 있는 거죠.
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3:56 - 3:59그래서 이 기술을 상용화하고
사람들을 돕기 위해 -
3:59 - 4:01새로 회사를 차렸어요.
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4:02 - 4:05현재 ReviveMed에서
일하는 저희 팀은 -
4:05 - 4:10발병 원인이 대사물인 주요 질병의
치료법을 연구하고 있어요. -
4:10 - 4:12지방간의 경우에는
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4:12 - 4:15간에 있는 대사물 중 하나인
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4:15 - 4:18지방의 축적이 그 원인인데
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4:18 - 4:22말씀드린 것처럼, 치료법도 없는데
급속히 증가하고 있죠. -
4:22 - 4:24지방간 질환은
하나의 예에 불과해요. -
4:24 - 4:29계속해서 저희는
수많은 병의 치료법을 찾기 위해 -
4:29 - 4:30노력할 것입니다.
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4:30 - 4:35대사물에 대한 자료를
더 많이 수집하고 -
4:35 - 4:38대사물의 변이가
어떻게 병으로 발전하는지 -
4:38 - 4:41알아가는 과정을 통해
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4:41 - 4:44저희 알고리즘은 점점 더 똑똑해져
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4:44 - 4:48환자에게 맞는 올바른 치료법을
발견하게 될거에요. -
4:49 - 4:52코드 한 줄을 쓸 때 마다
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4:52 - 4:56생명을 구한다는 비전에
좀 더 다가갈 것입니다. -
4:56 - 4:58감사합니다.
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4:58 - 5:01(박수)
- Title:
- 인공지능과 대사물의 의학적 잠재성
- Speaker:
- 레일라 퍼라지(Leila Pirhaji)
- Description:
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많은 질병의 원인으로 지방, 포도당, 콜레스테롤 등과 같은 체내의 작은 분자 구조인 대사물을 지목하고 있지만, 우리는 그 정체도, 기능도 정확히 알지 못합니다. 생명공학 사업을 하는 TED 펠로우 레일라 퍼라지(Leila Pirhaji)로부터 대사물의 패턴 파악, 병으로 발전하는 과정의 이해, 그리고 더 효과적인 치료법의 개발을 위한 인공지능 기반 네트워크 구축 계획에 대해 들어봅니다.
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 05:14
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Jihyeon J. Kim approved Korean subtitles for The medical potential of AI and metabolites | |
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Jihyeon J. Kim edited Korean subtitles for The medical potential of AI and metabolites | |
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Taz B. K accepted Korean subtitles for The medical potential of AI and metabolites | |
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Taz B. K edited Korean subtitles for The medical potential of AI and metabolites | |
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Jungmin Hwang edited Korean subtitles for The medical potential of AI and metabolites | |
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Taz B. K declined Korean subtitles for The medical potential of AI and metabolites | |
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Taz B. K edited Korean subtitles for The medical potential of AI and metabolites | |
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Somin Lee edited Korean subtitles for The medical potential of AI and metabolites |