MEDICINE

The emergence of omnipotent AI, often referred to as artificial general intelligence or AGI, has raised concerns across various sectors. While repetitive and labor-intensive tasks have long been expected to be replaced by AI and robots, knowledge-based professions such as lawyers and doctors have traditionally been considered resilient to such challenges. However, the rise of AGI has reshaped these expectations.Contrary to the assumptions that doctors might resist adopting AI solutions for diagnosing and treating patients, they are, in fact, eager to embrace advanced software to enhance their medical performance for the benefit of their patients, according to Anthony Paek, the chairman of the board at the medical AI solution firm Lunit.“As we've talked with doctors, we’ve found that they do not have any aversion to AI technology. Instead, they express a desire to receive assistance from computer software, but they have not been satisfied with the accuracy and performance of the available solutions," Paek said in a recent interview with The Miilk at the firm's headquarters in Gangnam, Seoul."In reality, doctors are quite willing to embrace AI solutions and are eagerly awaiting the availability of more advanced options in the market.

2020년대 들어 인공지능과 헬스케어, 바이오 산업은 갈수록 밀접한 연관을 맺고 있다. 대규모 자금 유치에 성공한 회사는 인공지능 기술을 사용하지 않는 회사를 찾아보기 힘들 정도. 하지만 인공지능 '만'으로 신약 개발을 도와주는 회사는 흔치 않다. 인실리코가 그 주인공이다. 알렉스 자보론코브 인실리코 최고경영자(CEO)는 지난 2014년 제약 업계에서 동물 시험을 바탕으로 하는 약물 개발의 대체 방안을 제시하며 회사를 설립했다. 인공지능(AI) 시스템을 이용, 생물학, 화학 및 임상시험을 통합, 인공지능으로 임상단계 약물을 개발하는 것이다. 딥 생성 모델 (Deep generative models), 강화 학습 (Reinforcement learning) 및 머신 러닝(Machine learning) 기술을 이용하여 인공지능 플랫폼인 파마 인공지능(PHARMA.AI)을 출시했다. 이는 완전히 통합된 신약 개발 소프트웨어이다. 이를 이용하면 어떤 약물이 세포 치료에 사용될 수 있는가, 즉, 신약 후보물질을 파악하고 그에 따른 부작용까지 예측할 수 있다. 현재 인실리코는 여러 제약 회사 및 바이오테크놀로지, 그리고 피부 관리 회사 등에 파마 인공지능 플랫폼을 통해 머신러닝 서비스를 제공하고 있다.

편두통. 천식. 근육위축병.주위에서 어렵지 않게 볼 수 있는 질병이다. 가족이나 지인 중에서 이 같은 질병으로 고생하는 분들도 적지 않을 것이다. 이 질병의 근원을 살펴보면 세포의 기계적 적용이 얼마나 중요한지 알 수 있게 한다. 우리의 몸 안에는 37조 2000억 개의 세포가 존재하는데 세포는 음식에서 영양소를 섭취하고 이러한 영양소를 에너지로 변환한다. DNA 형태로 유전물질을 포함하고, 자신을 복제할 수도 있다. 이렇게 세포는 인체를 구성하는 매우 기본적인 기능 단위다. 레고로 치면 기본 블록이라고 할 수 있다. 우리 몸 안에서 세포는 전기화학 작용을 주로 하는 것으로 알려져 있지만 이 못지 않게 기계적 작용도 중요하다. 세포의 기계적 작용은 근육과 관절과 세포와 조직에도 적용된다. 세포가 얼마만큼 힘을 생성해 수축과 이완을 하는 지에 대한 기능적인 면은 우리 몸을 이해하는 데 중요한 부분이다. 세포의 정상적인 기계적 작용이 붕괴되면 곧 질병으로 이어지게 된다.아래 그림과 같이 세포와 조직에서는 건강을 유지하기 위한 적정 힘이 존재한다. 너무 적은 힘을 가진 경우 근육위축병(Muscular dystrophy)이나 편두통(Migraine)을 유발하고, 너무 많은 힘을 보이면 비뇨기과 질환(Urological disorders)이나 천식(Asthma)을 일으키게 된다. 천식은 기도 주변의 근육을 구성하는 세포의 힘이 강하게 작용해 기관지가 수축되고 호흡에 부담을 주면서 일어난다.이러한 개별 인간 세포의 기계적 힘을 분석해 이를 제어할 수 있는 소분자 약물을 개발하는 기계 의학(Mechano Medicine)의 선구적 회사가 있다. 바로 포사이트 바이오테크놀로지스(Forcyte Biotechnologies, 이하 포사이트)다. 포사이트는 인체의 기계생물학적 특성을 매우 정확하게 측정하고 데이터를 제공한다.공동 설립자이자 CEO인 이반 푸시카스키(Ivan Pushkarsky) 박사는 "수축 세포 기능은 신체 전체, 거의 모든 세포 유형에서 중요하며, 그 기능에 장애가 생기면 많은 질병이 생길 수 있다"고 말했다. 포사이트의 사명은 고유한 플랫폼을 사용해 다양한 인간 세포 유형에 의해 생성된 기계적 힘을 매우 자세하게 정량화하고 고차원 데이터 맵을 활용해 더 나은 약을 더 빨리 개발하도록 돕는 것이다.

푸드이노(FoodInno, 센터장 김소형)는 5월 13일 (현지시각) 스탠퍼드 대학에서 2022 푸드 디자인 혁신 심포지엄 (Food Design and Innovation Symposium 2022)을 개최했다. 스탠퍼드 푸드이노는 미래의 음식의 변화 및 조리 과정의 진화를 추구하고 레스토랑 비니지스가 소비자의 요구 및 공급에 따라 어떻게 변화해야 할 지 연구한다. 올해 푸드이노 심포지엄에서는 철학, 의학, 심리학 등 여러 분야의 전문강사를 초빙하여 앞으로 우리의 건강을 고려해 먹거리에 어떤 변화를 추구하고 무엇을 강조해야 하는지를 다뤘다.

미국 코로나19 백신 접종률이 50%를 넘었다. 한국도 최근 백신 공급과 접종률이 상승하고 있다. 다양한 코로나19 백신이 공급되면서 가장 좋은 백신은 어떤 것인가?라는 질문이 나온다. 이에 대한 의료계의 답은 '가장 빨리 맞을 수 있는 백신'이다. 한국은 물론이고 미국에서도 사람들이 가장 신뢰하는 코로나19 백신은 '화이자'가 개발한 제품이다. 더밀크의 질문은 "어떻게 화이자 등 글로벌 제약사는 1년도 안돼 백신을 개발하고 빠르게 보급할 수 있을까?" 란 것이었다. 백신은 1상에서 부터 3상, 4상까지 최소 3년은 기본이고 10년이 되도 마지막 문턱을 넘지 못하는 사례가 많았기 때문이다 하지만 화이자 등은 코로나 팬데믹 발발 약 1년만에 백신을 '보급'하는 혁명적 결과를 만들어냈다. 그 비결은 무엇이었을까? 화이자가 보유한 인공지능 기술이나 빅데이터의 역할은 어땠을까? 그래서 더밀크는 월스트리트저널에서 주최한 AI 포럼을 취재했다. 이 자리에서 리디아 폰세카 화이자 CTO는 백신 개발에서도 AI 등 기술의 역할이 결정적 역할을 했으며 인간과 AI의 협업이 놀라운 결과를 가져왔음을 밝혔다. 실제 글로벌 제약사 화이자는 빠르게 코로나19 백신 개발에 성공하고 임상 시험을 거쳤다. 화이자가 예상보다 빠른 속도로 백신을 개발한 것은 팬데믹 이전부터 디지털 트랜스포메이션을 시작한 덕이었다. 임상 설계에 AI을 활용하고 원격에서 임상시험을 진행했다. 화이자는 팬데믹 1년 전인 2019년부터 혁신적인 바이오 제약회사로 변신하기 위해 디지털 전환(트랜스포메이션)을 시작했다. 신약과 백신 등 개발을 위해 화이자는 방대한 데이터를 인사이트로 전환하는 대시 보드를 만들었다. 실시간으로 백신을 모니터링하고 임상 현장으로 운송하는 것도 한 눈에 보게 했다. 화이자는 의료 및 안전팀과 파트너를 맺어 연구원이 대량의 실시간 정보를 관리하고 대응하는 것을 돕는 코로나 의료 대시보드를 개발했다. 또 인간 중심의 기존 팀은 백신을 서둘러 개발하기 위해 '경험'을 더해 알고리즘을 짰고 AI는 재빠르게 과업을 수행했다. 화이자는 탑다운 식의 군대식 명령구조가 아니라 환자 중심의 '수평적 의사결정'으로 만족할만한 결과를 조기에 달성할 수 있었다.