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인공지능과 대사물의 의학적 잠재성

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    2003년
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    인간 유전체 서열의 해독으로
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    많은 질병의 치료에 대한 기대가 컸지만
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    현실과는 거리가 멀었어요.
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    유전체 말고도
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    환경과 생활 방식이 많은 주요 질병들에
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    상당한 영향을 미치기 때문이죠.
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    한 예로, 지방간 질환으로
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    전 세계 20%가 넘는 사람들이
    고생하고 있지만
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    치료법이 없어 간암이나
    간부전으로 진행하게 됩니다.
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    DNA 염기서열의 해독만으로는
    효과적인 치료법을
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    찾을 수 없는 이유죠.
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    다행히 체내에는
    다른 많은 분자 구조들이,
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    실제로 10만개 이상의
    대사물이 존재합니다.
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    상당히 작은 크기의 분자 구조를
    대사물이라고 하는데
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    포도당, 과당, 지방, 콜레스테롤 등
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    항상 듣는 것들이죠.
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    신진대사에 영향을 주는 대사물은
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    DNA의 아래 부분에 위치해
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    유전자와 생활방식에 대한
    모든 정보를 가지고 있어서
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    이 물질에 대한 이해는 많은 질병의
    치료법을 찾는 데에 필수적입니다.
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    늘 환자들을 치료하는게 꿈이었지만
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    15년 전에 제가 의대를 그만둔 건
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    수학에 대한 미련 때문이었어요.
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    곧 알게 된 아주 신나는 일은
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    의학에 수학을
    활용할 수 있다는 사실이었죠.
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    그때부터 저는 생물학 자료의
    분석 알고리즘을 개발하고 있어요.
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    처음엔 아주 쉽게 들렸죠.
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    체내의 모든 대사물에 대한
    자료들을 모아서
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    병으로 발전하는 과정을 보여주는
    수학적 모형을 만들고
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    그 과정에 개입해 치료한다는 건데
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    왜 아무도 이걸 해보지 않았는지
    곧 알게 됐어요.
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    완전 어렵더라고요.
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    (웃음)
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    우리 몸 안의 많은 대사물은
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    각기 성질을 달리 합니다.
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    어떤 대사물은 질량 분석기를 통해
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    분자량의 측정이 가능하지만
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    같은 질량의 분자가
    10개나 될 수도 있고
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    정체 조차 모르는
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    그 모든 분자들을
    명확히 식별해 내려면
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    더 많은 실험을 거쳐야 하는데,
    수십 년 동안
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    수십 억의 예산이 들겠죠.
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    그래서 인공지능 플랫폼을 개발했어요.
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    생물학 자료들의 증가를 활용해
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    대사물과 다른 분자와의 상호작용에 대한
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    기존 정보의 데이터베이스를 만들고
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    이 모든 자료들을 모아
    메가네트워크를 구축했어요.
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    그리고 환자들의 조직이나 혈액에서
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    대사물 질량을 측정해
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    발병 시 질량의 변화를 살펴봤어요.
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    하지만 말씀드렸듯이,
    정확히 그것이 뭔지 알지 못하죠.
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    포도당, 갈락토오스, 과당 모두
    분자량이 180이니까요.
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    정확하게 같은 질량을 가지고 있지만
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    체내에서의 기능은 각기 다르죠.
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    이런 모호성까지 감안하는
    저희 인공지능 알고리즘은
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    메가네트워크에 들어가
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    어떤 상호작용을 거쳐
    이 대사물들이 병으로 발전하는지
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    밝혀 내려고 하고 있어요.
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    연결되어 있는 방식에 따라
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    각 대사물의 분자량 유추가 가능한데,
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    여기 180은 포도당을 가리키겠죠.
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    더 중요한 사실은
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    포도당과 다른 대사물들이
    어떤 변이를 거쳐 병이 되는지
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    알 수 있다는 것입니다.
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    질병 구조의 이해를 위한
    이런 참신한 시도로
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    효과적인 치료법을 발견할 수 있는 거죠.
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    그래서 이 기술을 상용화하고
    사람들을 돕기 위해
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    새로 회사를 차렸어요.
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    현재 ReviveMed에서
    일하는 저희 팀은
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    발병 원인이 대사물인 주요 질병의
    치료법을 연구하고 있어요.
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    지방간의 경우에는
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    간에 있는 대사물 중 하나인
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    지방의 축적이 그 원인인데
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    말씀드린 것처럼, 치료법도 없는데
    급속히 증가하고 있죠.
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    지방간 질환은
    하나의 예에 불과해요.
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    계속해서 저희는
    수많은 병의 치료법을 찾기 위해
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    노력할 것입니다.
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    대사물에 대한 자료를
    더 많이 수집하고
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    대사물의 변이가
    어떻게 병으로 발전하는지
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    알아가는 과정을 통해
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    저희 알고리즘은 점점 더 똑똑해져
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    환자에게 맞는 올바른 치료법을
    발견하게 될거에요.
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    코드 한 줄을 쓸 때 마다
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    생명을 구한다는 비전에
    좀 더 다가갈 것입니다.
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    감사합니다.
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    (박수)
Title:
인공지능과 대사물의 의학적 잠재성
Speaker:
레일라 퍼라지(Leila Pirhaji)
Description:

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.

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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
05:14

Korean subtitles

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