The medical potential of AI and metabolites

2003년에 인간 게놈의 배열 순서가 밝혀졌을 때

저희는 많은 질병을 치료할 방법을 찾았다고 생각했습니다

그러나 현실은 그와 동떨어져 있었는데

이는 유전자뿐만 아니라 환경과 생활 방식도

많은 주요 질병의 발현에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문입니다

한 가지 예시로 지방간을 들자면

세계적으로 20%가 넘는 사람들이 지방간을 앓고 있고

지방간은 치료법이 없으며

간암이나 간부전으로 이어질 수도 있습니다

따라서 DNA 배열 순서만으로는

효과적인 치료법을 찾는데 충분한 정보를 얻을 수 없습니다

다행히도 우리의 몸에는 많은 다른 분자들이 있습니다.

사실, 우리 몸의 대사 산물은 100,000개가 넘습니다.

대사 산물은 크기가 아주 작은 분자입니다.

잘 알려진 예로는 우리가 줄곧 듣는

글루코스, 프록토스, 지방, 콜레스테롤이 있습니다.

대사 산물은 신진대사에 관여합니다.

대사 산물도 DNA의 하류 영역이므로

우리의 생활 습관뿐 아니라 유전자에서도 정보를 전달합니다.

대사 산물을 이해하는 것은 많은 질병의 치료법을 찾는 데 필요합니다.

저는 항상 환자들을 치료하고 싶었습니다.

그럼에도 불구하고 15년 전에 약대를 떠났는데

수학이 그리웠기 때문이었습니다.

머지않아 저는 가장 근사한 사실을 찾았습니다:

제가 의학을 공부하기 위해 수학을 사용할 수 있다는 것입니다.

그 이후로, 저는 생명과학적 데이터를 분석하는 알고리즘을 개발해왔습니다.

자, 이것은 듣기에는 쉬워보였습니다:

우리 몸에 있는 대사 산물로부터 정보를 수집하고,

수학적 모델을 개발하여 질병에 의해 대사 산물이 어떻게 변화하는지 묘사하고,

변화 과정에 개입해 질병을 치료하는 것은요.

그리고 저는 왜 아무도 이것을 해내지 못했는지 깨달았습니다:

그것은 매우 어려웠습니다.

많은 대사 산물이 우리 몸 안에 있는데, 하나하나가 각각 다릅니다.

몇몇 대사 산물은 분자량을

질량분석기로 측정할 수 있습니다.

그러나 10개의 대사 산물이 정확히 질량이 같을 수도 있기 때문에,

우리는 그것들이 정확히 무엇인지 알지 못하고,

만약 여러분이 그들 모두에 대해 명확하게 식별하고 싶다면,

몇십 년이 걸리고 수십억 달러가 드는 실험을 해야 합니다.

그래서 저희는 인공지능, 즉 AI 플랫폼을 개발했습니다.

저희는 증가된 생물학적 데이터를 활용해

대사 산물 및 대사 산물과 다른 분자의 상호작용에 관한

기존의 모든 정보를 정리한 데이터베이스를 구축했습니다.

저희는 이 모든 데이터를 하나의 메가 네트워크로 결합했습니다.

그런 다음 환자의 조직이나 혈액에서 대사 산물의 질량을 측정하여

질병으로 인해 변화된 질량을 찾습니다.

하지만, 앞서 말했듯이,

우리는 그 대사 산물들이 무엇인지 정확히 알지 못합니다.

분자량이 180인 물질은 포도당, 갈락토스 또는 과당이 될 수 있습니다.

그것들은 모두 질량이 같지만,

우리 몸에서 다른 역할을 하고 있습니다.

저희의 AI 알고리즘은 이 모든 모호성을 고려했습니다.

AI 알고리즘은 그 후 질병을 일으키는 대사 산물들이

어떻게 서로 연결되어 있는지 알아내기 위해 메가 네트워크를 뒤져보았습니다.

그리고 그 대사 산물들 간 연결방식 덕분에

저희는 각각의 대사 산물의 덩어리가 무엇인지 추론할 수 있고,

여기서 180은 글루코스가 될 수 있는 것처럼요,

나아가 포도당과 다른 대사 산물의 변화가

어떻게 질병을 유발하는지를 발견할 수 있습니다.

우리는 질병의 구조에 대한 이러한 새로운 이해를 통해

그 질병의 효과적인 치료법을 발견할 수 있습니다.

그래서 저희는 이 기술을 시장에 선보이고

사람들의 삶에 영향을 주기 위해 신규 기업을 설립했습니다.

현재 저를 포함한 ReviveMed의 연구팀은 지방간 질환처럼

대사 산물이 중요한 요인인 주요 질병의 치료법을 연구하고 있습니다.

지방간 질환은 간에서 대사 산물의 일종인 지방질이 쌓여서 발생하고,

앞에서 말했듯이 치료법이 없는 엄청난 전염병입니다.

지방간 질환은 단지 하나의 예일 뿐입니다.

앞으로, 저희는 치료법이 없는 수백 가지의 질병을 다룰 것입니다.

그리고 대사 산물의 정보를 점점 더 많이 수집하고

대사 산물의 변화가 어떻게 질병을 악화시키는지를 이해함으로써,

저희의 알고리즘은 점점 똑똑해져서

환자에게 맞는 치료법을 발견할 것입니다.

그렇게 저희는 각각의 코드 한 줄로 생명을 구한다는

저희의 비전에 더 가까워질 것입니다.