일경사이언스_2019/03_5년 뒤의 세상을 바꾸는 10대 과학기술日経サイエンス
발행일 : 20190301
Nikkei Science_2019.3 특집 요약 (p47~57)
5년 뒤의 세상을 바꾸는 10대 과학기술
기술혁신 “Top 10 Emerging Technologies of 2018”
최신 이노베이션과 그 과제를 이해하면 과학 기술이 사회에 가져다 주는 혜택을 최대화시킬 수 있다.
정보, 의료, 환경에 이르기까지 많은 이노베이션
▶ AI(인공지능)는 디지털 비서 외에도 신약 및 신소재의 탐색에 이용되기 시작했다. 머지않아 증강현실(AR) 기술이 모든 분야에 보급될 전망이다. 양자 컴퓨터는 실용화에 있어서 고전적인 컴퓨터를 따라잡게 될 것이다.
▶ 건강 의료 분야에서는 선진 진단 기술이 높은 수준의 개별화 의료를 가능하게 하고 있다. 면역체계의 검출을 피해 체내에서 치료약을 만드는 세포를 삽입하는 시도 및 신경에 전기 자극을 가해 다양한 질병을 치료하는 방법은 의료 자체를 크게 바꿀 가능성이 있다.
▶ 지구 환경 문제 등의 복잡한 문제에 대처하기 위해 줄기세포에서 식용 고기를 키우는 시도 및 유전자를 개변하는 ‘유전자 드라이브’ 기술에 있어서의 규제 만들기가 추진되고 있다. 광(光)으로 제어하는 나노 물질을 통해 태양광 발전(發電)의 효율을 높일 수 있게 될 전망이다.
-- 과학 기술은 근미래의 우리 생활을 어떻게 변화시킬 것인가? --
AI(인공지능)는 혁신적인 신약과 신소재 개발을 크게 가속화시킬 것이다. 선진 진단 기술에 의해 각 환자에게 맞춤형인 개별화 의료가 더욱 정밀화되어 유용해 질 것이다. 증강현실(AR)이 모든 곳에 활용되어 현실 세계에 관련 정보나 애니메이션을 투영시켜 보이게 하는 등 일상의 작업과 산업에서 업무 효율을 높일 수 있게 될 것이다. 질병에 걸린 사람의 체내에 치료약을 자체적으로 생산할 수 있는 살아 있는 세포를 삽입해 치료할 수 있게 될 것이다. 또한 줄기세포 배양을 통해 만들어 낸 소고기나 닭고기 등이 식탁에 오르게 되면서 축산으로 인한 환경 부담을 줄이고 많은 동물들이 식육용으로 처리되지 않아도 될 것이다.
이와 같은 사안들을 포함해 생물학 및 무기 화학, 로봇 공학, 인공지능 등의 전문가가 철저한 논의를 통해 2018년의 ‘세계 10대 이노베이션 기술’을 선정했다. 세계경제포럼 글로벌미래위원회(Global Future Council)와 전문가 네트워크, SCIENTIFIC AMERIAN의 자문위원과 편집위원들의 추천을 받아 선정이 이루어졌다.
1.《컴퓨터 과학》AR기술이 모든 곳에 적용
; 현실 세계에 데이터를 투영시켜 편리하게
당신을 허구의 세계에 빠져들게 하는 가상현실(VR)과는 대조적으로 증강현실(AR)은 컴퓨터 생성 정보를 실시간으로 현실 세계에 덧입혀서 보여준다. 스마트폰이나 태블릿 단말기, 헤드 셋, 스마트 안경 등 AR 소프트웨어와 카메라를 갖춘 장비는 모두 카메라로 촬영한 동영상을 분석해 그 장면에 관련된 다양한 정보를 내려 받고 관련 데이터 및 동영상, 애니메이션을 3D로 겹쳐 보이게 한다.
AR을 이용한 앱은 다양하며 외국 방문객을 위한 도로 표지판 번역, 가상으로 개구리를 해부해는 교육용 앱, 가구 매장에서 가구 위치를 사전에 확인하는 앱 등이 있다. 미래에는 박물관에서 홀로그램과 같은 해설 가이드를 만들고, 외과 의사가 3D화상으로 환자의 피부 조직을 확인하며, 건축물 설계와 디자인의 새로운 가능성을 창출해 내고, AR로 선명해진 이미지를 통해 드론을 원격 조작하고, 의료에서 공장의 보수에 이르기까지 다양한 분야에서 새로운 업무를 신속하게 배울 수 있게 된다.
과제도 남아 있다. 현시점에서는 하드웨어와 통신 대역에 제한이 있어 일반 소비자의 일상적인 이용을 확대하는데 걸림돌이 되고 있다. 예를 들어 AR을 이용한 박물관용이나 여행자용의 기존 앱의 대부분은 사전에 다운로드 한 후에 사용해야 한다. 그런데도 불구하고 그래픽의 화질은 기대만큼 나오지 않고 있다.
2. 《의학》미주신경 자극요법
; 만성 질환을 치료할 수 있는 신경 자극치료
심박 조율기(Pacemaker) 및 인공내이(內耳), 파킨슨병용 뇌심부자극술 등 전기 펄스로 질병에 대처하는 '전자약(Electroceutical)'에는 오랜 역사가 있다. 그런 수법 중 하나가 많은 질환의 치료를 극적으로 개선하는 용도로 확산되고 있다. 뇌간과 대부분의 장기 사이에 신경 펄스를 교환하고 있는 ‘미주신경’에 전기신호를 주는 방법이다.
이 미주신경 자극요법(VNS)이 가능하게 된 것은 면역계의 조절에 관여하는 화학물질을 미주신경이 방출하고 있다는 것을 밝힌 파인스타인 의학연구소의 Kevin Tracey 씨의 연구에 의한 부분이 크다. 예를 들어 비장에서 방출되는 특정 신경 전달 물질은 몸 전체의 염증에 관련되어 있는 면역세포를 진정시킨다. 이 발견으로 미주신경 자극요법이 신경 펄스의 과민반응을 특징으로 하는 질병뿐만 아니라, 자가면역 질환 및 염증성 질환 등에도 효과가 있을 수 있다고 판단. 이와 같은 질병은 기존의 치료약이 효과가 없거나 중대한 부작용이 생기는 경우가 많다. 이와 같은 치료약이 일반적으로 몸 전체에 퍼져 병소(病巢) 이외의 조직에 해를 가할 가능성이 있는 것에 반해, 미주신경 자극요법은 특정의 신경에 작용하는 것이므로 신체로의 악영향을 줄일 수 있을 것이다.
염증 관련 연구는 당분간 유망하다. 세트포인트 메디컬(SetPoint Medical)이 개발한 장치는 류머티즘 관절염이나 크론병(만성 염증성 장질환)의 환자를 대상으로 한 초기 임상실험에서 안전성이 입증되어 효과를 확인하는 시험이 추진되고 있다. 그 밖에 심혈관 질환 및 대사 조절 장애 및 치매와 같은 염증과 관련된 질병과 자가면역질환에 대해서도 치료가 고려되고 있다. 장기 이식 시에 거부 반응을 억제하는데 사용될 가능성도 있다.
3.《화학》줄기세포로 배양한 식용 고기
; 동물을 도살하거나 환경에 해를 주지 않고 저녁 식사로 스테이크를 즐긴다
소를 도살하지 않고도 풍부한 육즙의 비프버거를 먹을 수 있다면 어떨까? 세포 배양으로 키운 식용 고기가 그런 상상을 현실로 바꾸고 있다. 몇몇 벤처기업(Mosa Meat, Memphis Meats, Super Meat, Finless Foods 등)이 실험실에서 키울 수 있는 소고기나 돼지고기, 가금류 및 해산물을 개발 중에 있다.
이와 같은 배양육 분야는 많은 자금을 끌어 모으고 있다. 예를 들어 Memphis Meats는 2017년 빌 게이츠 씨와 곡물 대기업인 카길(Cargill) 등으로부터 1,700만달러를 투자 받았다. 실험실에서 키운 배양육은 ‘클린 미트’로 불리며 보급이 확산된다면 식용 고기 생산에 따른 더 이상의 동물의 학살은 없어질 것이다. 환경에 미치는 부담도 상당 부분 줄일 수 있다. 또한 식용의 동물을 처음부터 키울 필요 없이 종자가 되는 세포를 준비해 배양하기만 하면 된다.
배양육을 널리 보급시키기 위해 몇 가지 해결해야 할 과제는 가격과 맛에 있다. 2013년에 1개의 배양육 햄버거가 보도진에 의해 공개되었을 때 그 패티 생산에 든 비용은 30만달러에 달했으며 맛도 형편없었다(지방이 적어서). 그 이후부터 비용은 낮아지고 있다. Memphis Meats는 2018년에 다진 고기의 비프버거 1개의 가격이 약600달러가 되었다고 보고했다. 이런 경향이 계속된다면, 수 년 안에 기존의 식용 고기와 경쟁할 수 있는 수준이 될 전망이며 맛도 해결할 수 있을 것이다.
4.《컴퓨터 과학》사람과 논쟁하며 가르치는 AI
; 어떤 주제에도 사람과 자유롭게 토론할 수 있는 개인용 AI기기가 가능해 진다
오늘날 디지털 비서는 실제 사람으로 믿을 정도로 응대에 뛰어난 경우가 있으나, 점점 더 유능한 도우미가 등장하고 있다. 시리나 알렉사 등의 디지털 도우미는 고도의 음성인식 소프트웨어를 사용하여 질문에 대한 답변을 자연스러운 문장으로 표현해 낸다. 이런 시스템은 먼저 사람들의 다양한 질문과 요구 사항의 사례를 상당량 제공해 ‘훈련’을 시킴으로써 그에 상응하는 대답을 데이터 형식으로 조직화 시켜놓지 않으면 안 된다.
차세대 시스템은 다양한 출처로부터 구조화되지 않은 데이터(원문, 동영상, 그림, 음성, 전자 메일 등)를 추출해 조직화함으로써 지금까지 학습 훈련을 받은 적이 없는 주제에 대응할 수 있도록 하는 기술 개발이 추진되고 있다.
자연언어를 이해하는 것뿐만 아니라, 긍정과 부정의 감정을 감지하는 기술이 개발되었으며 현재도 발전시키고 있다. 향후 3년~5년 내에 AI가 복잡한 질환에 관련된 연구를 신속하게 찾고 선택한 치료 방법의 장점을 논의할 수 있게 될 것이다.
5.《생명 공학》치료약을 만드는 세포를 이식
; 면역체계의 공격을 피하면서 필요할 때에 체내에서 치료약을 방출
많은 당뇨병 환자들이 하루에 몇 번이나 혈당수치를 측정하고 필요로 하는 인슐린 양을 알기 위해 손가락을 찌른다. 인슐린을 만드는 췌장 섬세포를 체내 내장형으로 이식하게 되면 이런 번거로운 작업이 필요 없다. 마찬가지로, 세포 내 이식은 암, 신부전, 혈우병, 녹내장 및 파킨슨병과 같은 다양한 질환 치료에 적용할 수 있다. 그러나 새로운 세포 이식의 단점은 이식 받는 사람은 면역 거부반응을 막기 위해 면역 억제제를 계속해서 복용해야 한다. 면역 억제제는 감염이나 발암 리스크를 높이는 등 심각한 부작용을 가져올 경우가 있다.
이식된 세포를 면역체계가 공격하지 못하게 반투명 보호막으로 세포를 감싸는 방법이 수십 년 전부터 개발되어 왔다. 그러나 보호막 자체가 면역체계로부터 이물질로 인식될 경우 캡슐 주위에 흉터 조직이 만들어지게 되는데 이 ‘섬유화’에 의해 양분이 세포에 도달하지 못해 이식 세포가 죽고 만다.
2016년 MIT에서 이식체를 면역체가 인식하지 못하게 해서 섬유화 문제를 해결할 수 있다고 발표했다. 연구 팀은 수백 가지의 물질을 선별한 후, 알긴산염(Alginate)이라는 안전한 물질을 화학적으로 개변시켜 췌장 섬세포를 캡슐화시켰다. 그것을 당뇨병 마우스에 이식하자 세포는 혈당치의 변화에 반응해 인슐린을 즉시 조절할 수 있었으며 섬유화도 관찰되지 않았다. 별도의 연구 팀은 섬유화의 중요한 면역 세포의 표면에 있는 특정 분자(콜로니 자극 인자 1수용제)를 차단하면 흉터를 억제할 수 있다고 보고했다. 이러한 차단제를 추가하면 이식세포의 생존율을 향상 시킬 수 있다.
6.《인공지능》AI로 신속한 분자 설계
; 신약과 신소재의 탐색을 기계 학습으로 스피드 업
태양전지용 신소재 및 새로운 암 치료제, 작물을 공격하는 바이러스를 막아내는 화합물을 설계하고 싶을 경우 2가지 난문을 거쳐야 한다. 하나는 물질에 꼭 맞는 화학적 구조를 찾아내는 일이며 나머지 하나는 그 분자와 조합을 만들 수 있는 화학 반응을 결정하는 일이다.
따라서 원하는 물질을 설계하기 위해서는 많은 시간과 시행착오를 겪게 된다. 합성 과정에서도 바람직하지 못한 부차 반응(Minor reaction)과 부산물을 최소화해야 한다. AI가 설계 및 합성의 효율성을 높여 화학 폐기물을 줄이고 보다 쉽고 빠르며 저렴하게 생산해 준다.
제약 분야에서는 AI를 기반으로 한 자생적 기계학습이 기대를 모으고 있다. 이미 알려져 있거나 후보 약물의 화학적 구조와 성질을 설명하는 데이터 세트를 이용하여, 기계학습 도구는 기존 화합물과 비슷하거나 더 유용한 새로운 화합물이 가상 라이브러리(Virtual libraries)를 구성할 수 있다. 이런 능력이 선도화합물(Leading compound) 동정(同定)을 극적으로 가속화한다.
이미 100여개 스타트업 기업이 약품 개발에 AI를 활용하고 있으며 Insilico Medicine, Kebotix, and Benevolent AI 등이 있다. AI기술은 신 분자∙신소재의 발견과 실용화의 스피드 및 효율을 대폭적으로 끌어 올려 의료 및 농업, 자원의 절약, 재생가능 에너지 발전(發電) 및 저장의 확대와 같은 폭 넓은 혜택을 가져다 줄 것이다.
7.《의학》정밀의료용의 첨단 진단 기술
; 정형화 된 치료로부터 탈피해 치료에 이바지
첨단 진단 도구의 발전으로 많은 질병에 대한 개별화 의료(정밀 의료)의 발전이 가속화되고 있다. 이 기술은 여러 개의 바이오 마커(질환의 존재를 알리는 분자)를 검출하고 정량화하여 환자의 타입에 따라 분류할 수 있게 한다.
초기 분자 도구는 당뇨병일 경우, 포도당과 같이 1종류의 분자를 검사했다. 그러나 과거 10년간 ‘Omics 기술’이 폭발적으로 발전해 개인의 전체 유전체를 빠르고 확실하고, 저렴하게 해독하는 능력 및 체액이나 조직으로부터 단백질체(Proteome), 대사체(Metabolome), 미생물체(Microbiome)을 측정하는 기술이 상당히 높아졌다. 이 기술은 동시에 방대한 데이터를 축적하기 시작해 인공지능을 통해 해석함으로써 진료에 도움이 되는 새로운 바이오 마커를 모색해 왔다. 앞으로 많은 질병에 관한 이해와 치료를 변화시킬 선진 진단의 새로운 길을 열어 의사는 각 환자의 분자 레벨의 특징을 기반으로 치료를 설계할 수 있게 될 것이다.
8.《하이 테크놀로지》안전한 유전자 드라이브
; 리스크를 줄여 유전자를 개변
인구 또는 나아가서 전채 종의 특성을 영구적으로 바꿀 수 있는 유전 공학 기술에 대한 연구가 빠르게 진행되고 있다. ‘유전자 드라이브’를 이용하는 방법이다. 이 접근법은 부모로부터 유난히 많은 수의 자식에게 전달되는 유전 요소를 가리키며 자연적으로 생겨나지만 조작될 수 있으며 이는 인류에게 다양한 도움을 줄 수 있다. 이 기술은 곤충 말라리아 및 심각한 병을 전염시키지 못하게 하고, 식물을 공격하는 해충을 변화시켜 작물 수확량을 높이고, 산호가 환경 스트레스에 저항력을 갖도록 하고, 생태계를 파괴하는 외래 동식물을 막을 수 있는 잠재력이 있다. 그러나 연구자는 종의 변경 또는 제거가 중대한 결과를 가져올 수 있다는 것도 충분히 인식하고 있다. 이에 대응하여 실험실에서 미래의 현장 시험 및 광범위한 용도로의 유전자 드라이브 이전을 관할하기 위한 규칙을 개발하고 있다.
수십 년 동안 질병 및 기타 문제를 해결하기 위해 유전자 조작을 이용하는 방법을 고려해 왔으나 이 노력은 최근 CRISPR 유전자 편집이 도입됨으로써 최근 몇 년 동안 증가되었으며, 이는 염색체 상의 특정 부위에 유전 물질을 삽입하는 것을 쉽게 해준다. 2015년에 CRISPR 기반 유전자 드라이브를 효모, 초파리 및 모기 집단에게 확산시킨 사례가 여러 논문에서 보고되었다. 그 중 하나는 말라리아 기생충에 대한 저항성을 모기 개체군에게 확산시킨 것으로서, 이론적으로는 말라리아 기생충의 전염을 제한한 것이 되었다. 또 다른 연구는 다른 모기 종에서 암 모기 생식을 방해했다.
유전자 드라이브는 유망하지만, 한편으로는 많은 우려가 제기되고 있다. 그들은 야생에서 다른 종으로 우연히 끼어 들어가거나 파괴할 우려는 없는 것일까? 생태계에서 종을 제거하는 위험성은 무엇일까? 나쁜 의도를 가진 사람이 유전자 조작을 무기로 농업에 간섭할 우려도 있다. 다행히 이와 같은 상황을 피하기 위해 한 연구팀은 유전자 구동이 효과를 발휘하기 전에 특정 물질을 전달하면 켜지게 하는 스위치를 발명했다. 동시에 여러 과학자 그룹이 유전자 드라이브의 시험단계를 규정하는 절차를 검토하고 있다.
9.《공학》플라즈몬(Plasmon)으로 독물 검출
; 빛으로 활성화 한 나노 소재가 센서를 혁신한다
캘리포니아 공과대학의 앳워터(Atwater) 씨는 2007년 본 잡지에서 ‘플라즈몬 현상’이라고 불리는 기술로 인해 매우 민감한 생물학적 감지기에서 투명 망토에 이르기까지 다양한 응용 분야로 이어질 수 있다고 예측했다. 10년 후 프라즈몬 기술은 상용화되어 실험실에서 시장으로 옮겨가고 있다.
이 기술은 전자기장과 금속의 전도성 및 광학 특성을 설명하는 금속(일반적으로 금 또는 은)의 자유 전자 간의 상호 작용을 제어하는데 의존한다. 금속 표면의 자유 전자는 빛에 부딪쳐 집합적으로 진동하여 ‘표면 플라스몬’을 형성한다. 금속 조각이 크면 자유 전자는 빛을 반사하여 부딪치면 물질에 빛을 내게 한다. 그러나 금속이 단지 몇 나노미터에 불과할 때, 자유 전자는 매우 작은 공간에 갇혀 진동할 수 있는 주파수가 제한된다. 진동의 특정 주파수는 금속 나노 입자의 크기에 달려 있다. 공명이라는 현상에서 플라즈몬은 플라즈몬 자체와 같은 주파수에서 진동하는 입사광의 일부만을 흡수한다(나머지는 빛을 반사함). 이 ‘표면 플라즈몬 공명’은 나노 안테나, 효율적인 태양 전지 및 기타 유용 장치를 만드는데 이용될 수 있다.
연구가 가장 활발한 것은 화학 물질 및 생물학적 물질을 검출하는 센서이다. 플라즈몬 나노 물질 관심 분자(독소)에 코팅하면 독소가 존재할 때 표면 플라즈몬의 주파수와 결과적으로 반사된 빛의 각도가 변할 것이다. 이 효과는 엄청난 정확도로 측정이 가능해 미량의 독소를 탐지하고 측정할 수 있다. 배터리의 내부에서 전기화학 반응을 모니터링 해 출력전력 밀도와 충전 속도의 향상으로 이어질 수 있는 센서 및 바이러스 감염과 세균 감염을 구별할 수 있는 디바이스 등이 만들어지고 있다.
10.《컴퓨터 과학》양자 계산 알고리즘
; 전용 프로그램의 개량이 추진되고 있다
양자 컴퓨터는 양자 역학을 이용해 계산을 수행한다. 그들의 기본적인 계산 단위인 큐비트는 표준 비트(0 or 1)와 유사하지만 동시에 0과 1(0 or 1)이 되는 양자 중첩이 될 수 있다. 이 속성은 얽힘으로 알려진 또 다른 독특한 양자 특징과 함께 양자 컴퓨터로 인해 기존의 컴퓨터보다 더 효율적으로 특정 종류의 문제를 해결할 수 있게 한다.
이 기술은 흥미롭지만 까다롭기로도 유명하다. 예를 들어 ‘양자 불일치(Decoherence)라고 불리는 프로세스는 그 기능을 방해할 수 있다. 수천 개의 큐비트를 가진 엄격하게 제어되는 양자 컴퓨터는 양자 오류 정정이라는 기술을 통해 불일치를 극복할 수 있다고 한다. 그러나 실험실에서 지금까지 보여준 가장 큰 양자 컴퓨터는 IBM, Google, Rigetti Computing 및 IonQ의 경우 수십 양자 비트에 불과한 실정이다.
개발자들은 대량의 데이터 및 경험으로부터 배우는 기계학습 과제에서 양자 컴퓨터가 더 우수할 것인지를 평가하고 있다. NISQ 장치에 대한 급속히 증가하는 알고리즘의 테스트에 따르면, 양자 컴퓨터는 유형별로 정보를 분류하고 유사한 항목이나 기능을 함께 모아서 분류. 기존 정보에서 새로운 통계적 샘플을 생성하는 것과 같은 기계 학습 작업을 실제로 할 수 있다. 그 예로 바람직한 특성의 혼합을 보여주는 분자를 예측하는 것을 들 수 있다. 또한 3곳의 연구 그룹이 지난 몇 년 동안 기계 학습 분야에서 폭발적인 붐을 일으킨 ‘생성적 적대 네트워크(GAN)’로 알려진 학습법의 양자 컴퓨터 버전을 개발해 진전을 보이고 있다고 한다.