[카테고리:] AI

철강을 비롯한 중공업에서 전 세계 온실가스 배출의 약 7%가 나옵니다. 전기차와 태양광 이야기에 밀려 좀처럼 입에 오르지 않는 숫자죠. MIT 테크놀로지 리뷰가 추리는 35세 이하 혁신가 명단, 그중 기후·에너지 부문에 이름을 올린 9명이 붙잡고 있는 문제를 나란히 놓고 보면 이 숫자가 왜 중요한지 감이 옵니다. 기후테크의 무게중심이 ‘발전과 자동차’에서 ‘원료와 공정’으로 내려앉고 있거든요.

명단을 소개하려고 쓰는 글은 아닙니다. 그 안에서 반복해서 나타나는 흐름, 그러니까 AI의 양면성과 핵심 광물 추출 경쟁, 그리고 눈에 덜 띄는 배출원이라는 세 갈래를 풀어보려는 쪽에 가깝습니다. 기후테크 소식을 볼 때 어디부터 보는지 기준을 한 번 세워두면, 비슷한 발표가 나올 때마다 처음부터 헤맬 일이 줄어듭니다.

AI는 전력을 먹는 문제이면서 데이터 구멍을 메우는 도구

명단은 바이오테크, 기후·에너지, 컴퓨팅·로보틱스, AI 네 갈래로 나뉩니다. 재미있는 대목은 AI 카테고리 바깥에서도 AI가 작업의 한복판에 들어와 있다는 것. 기후·에너지 부문에서만 세 사람이 서로 다른 방식으로 AI를 다룹니다.

Jae-Won Chung은 AI를 문제 쪽에서 봅니다. AI를 더 전력 효율적으로 만드는 소프트웨어를 만들었는데, 핵심은 오픈소스 모델의 에너지 수요를 실제로 측정하는 데 있습니다. 업계가 영향을 제대로 파악해야 대응도 한다는 전제가 깔려 있고요. AI 전력 소비를 둘러싼 논쟁이 대부분 추정치끼리 부딪히는 싸움이라는 점을 떠올리면, 측정 도구부터 만들고 시작한다는 순서 자체가 하나의 입장 표명입니다.

나머지 둘은 AI를 도구로 씁니다. Jing Wei는 위성과 기상관측소처럼 출처가 제각각인 데이터 사이의 빈 곳을 머신러닝으로 메워 오염을 더 정확히 추적합니다. Zhonghua Zheng이 개발하는 건 도시 단위를 겨냥한 AI 기후 모델입니다. 전통적인 기후 모델이 유독 약했던 해상도 영역이죠. 두 작업 모두 ‘새 데이터를 더 모으자’가 아니라 ‘이미 있는 데이터의 해상도를 높이자’를 택했습니다. 관측 인프라를 새로 까는 비용보다 계산으로 메우는 비용이 싼 영역이 그만큼 넓다는 뜻으로 읽힙니다.

염수냐 경암이냐, 리튬 싸움은 원료가 아니라 공정에서 갈린다

리튬이온 배터리는 전기차만의 부품이 아닙니다. 전력망에 붙는 대형 에너지 저장장치도 같은 화학을 씁니다. 수요가 두 갈래로 동시에 불어나는 구조라, 이르면 이번 10년 안에 리튬 공급이 빠듯해진다는 전망이 나옵니다. 구리도 같은 위험군으로 함께 거론되고요.

뽑아내는 경로는 크게 둘입니다. 염수는 지금 가장 값싼 원료입니다. 대신 금속을 뽑아내는 데 몇 달이 걸리고, 그 과정에서 주변 환경이 훼손됩니다. 경암 광석은 가장 흔한 원료지만 염수보다 비쌉니다. 싸지만 느린 쪽, 흔하지만 비싼 쪽. 어느 쪽을 골라도 대가가 따라붙는 구도입니다.

명단에 오른 두 창업자가 이 두 갈래를 하나씩 맡았다는 점이 눈에 띕니다. Mohammad Alkhadra는 염수에서 리튬을 빠르고 효율적으로 뽑는 Lithios의 공동창업자이자 CEO, Benjamin Mowbray는 경암 광석에서 리튬을 뽑는 Rock Zero의 공동창업자이자 CTO입니다. 새 원료를 찾아 나서는 게 아니라 각 원료가 안고 있는 고유한 병목(속도와 환경 부담이냐, 비용이냐)을 공정 기술로 푸는 쪽에 돈과 사람이 붙고 있다는 신호로 봐도 무리가 없습니다.

철강·플라스틱·냉매, 목록에서 빠져 있던 배출원들

전력망과 교통을 화석연료에서 떼어내는 일이 큰 축이라는 데는 이견이 없습니다. 골치 아픈 건 그 바깥에 덜 알려진 과제가 줄줄이 남아 있다는 점입니다. 이번 기후·에너지 부문 9명의 작업을 분야별로 늘어놓으면 그 지형이 한눈에 들어옵니다.

냉매 쪽은 설명을 조금 보태는 게 좋겠습니다. 에어컨과 냉장고에 들어가는 냉매는 소량만 새어 나가도 온실효과가 큰 기체입니다. Jinyoung Seo가 개발 중인 고체 냉매는 기체가 아니라 고체 상태 물질을 쓰기 때문에, 누출이라는 문제 범주 자체가 사라집니다. 새는 걸 더 잘 막는 게 아니라 샐 것이 없는 구조. 여기에 기존 기술 대비 에너지 소비를 20% 줄인다는 목표치까지 붙어 있습니다.

플라스틱과 사료 쪽은 원료 발상이 닮았습니다. Joseph Nguthiru는 골칫거리인 침입성 잡초를, Diana Orembe는 음식물 쓰레기를 원료로 씁니다. 처리하는 데 돈이 드는 물질을 원료로 돌려놓으면 조달 단가와 폐기물 처리 부담을 한 번에 건드리게 됩니다. 원료 확보 경쟁에서 애초에 비켜서는 방식이기도 하고요.

기후테크 소식을 거를 때 따져볼 세 가지

발표 자료만 읽으면 모든 기술이 대단해 보입니다. 위 사례들이 공통으로 답하고 있는 질문 세 개를 기준으로 삼으면 판단이 훨씬 빨라집니다.

• 어느 단계의 병목을 건드리나. 원료 확보인지, 중간 공정인지, 최종 제품인지. 리튬 사례처럼 같은 금속을 두고도 병목이 전혀 다른 곳에 있을 때가 많습니다.
• 비교 기준선을 밝혔나. ‘에너지 20% 절감’처럼 무엇 대비 얼마인지 명시된 수치가 있는지 봅니다. 기준선 없는 개선율은 해석이 불가능합니다.
• 원료를 어디서 가져오나. 잡초나 음식물 쓰레기처럼 이미 남아도는 재료를 쓰는지, 아니면 새 공급망을 처음부터 깔아야 하는지에 따라 상용화 속도가 갈립니다.

국내 독자가 챙길 것

이 명단이 다루는 분야는 한국 산업 구조와 겹치는 면이 넓습니다. 배터리 소재, 철강, 냉난방 가전. 모두 국내에 두툼한 산업 기반이 있는 영역입니다. 다만 아래 내용 중 국내 영향에 관한 부분은 원문에 근거가 없는 해석이라는 점을 먼저 밝혀둡니다.

리튬 추출 공정 경쟁은 원료를 해외에서 들여오는 배터리 밸류체인에 조달 단가와 리드타임 형태로 영향을 줍니다. 염수 공정의 소요 기간이 몇 달 단위라는 점은 재고 계획과 직결되는 변수라, 추출 속도를 줄이는 기술이 실제로 상용화되면 가격보다 납기 쪽에서 먼저 체감될 가능성이 있습니다. 이건 원문에 없는 추정입니다.

고체 냉매는 에어컨·냉장고 기술 축과 맞닿아 있습니다. 다만 상용 제품 출시 일정이나 적용 범위에 대해서는 원문에 아무 언급이 없습니다. 국내 출시 여부, 원화 가격, 유통 경로에 대한 공식 발표도 확인되지 않습니다. 관련 제품 구매를 고민 중이라면 지금 나와 있는 기술이 아니라 앞으로 나올 기술이라는 점을 전제로 두는 게 맞습니다.

당장 실무에서 손대볼 만한 건 AI 전력 쪽입니다. 사내에서 모델을 직접 운영한다면, 추론 워크로드의 전력 사용량을 측정 지표로 남기는 일부터 시작해보길 권합니다. 오픈소스 모델의 에너지 수요를 측정해 업계 논의의 출발점으로 삼은 사례가 이미 나와 있으니, 사내 지표도 같은 방향으로 쌓아두면 나중에 비교할 기준선이 생깁니다.

확인된 것과 아직 불확실한 것

원문에서 확인되는 사실

• 명단은 바이오테크, 기후·에너지, 컴퓨팅·로보틱스, AI 네 갈래로 나뉘며 기후·에너지 부문에 9명이 포함됐다.
• 염수는 현재 가장 값싼 리튬 원료지만, 추출에 몇 달이 걸리고 지역 환경에 피해를 준다.
• 경암 광석은 가장 흔한 리튬 원료이지만 염수보다 비싸다.
• 철강을 포함한 중공업이 전 세계 온실가스 배출의 약 7%를 차지한다.
• 고체 냉매를 쓰는 장치는 기존 기술 대비 에너지 소비를 20% 줄인다는 목표를 제시했다.
• 리튬 공급 부족 가능성이 거론되며, 구리도 함께 주시 대상으로 언급됐다.

아직 확인되지 않은 것

• 각 기술의 상용화 시점, 양산 규모, 실제 단가.
• 에너지 20% 절감이 실험실 조건 기준인지 완제품 기준인지.
• 리튬 공급 부족이 나타나는 정확한 시기와 폭.
• 국내 도입 일정, 원화 가격, 국내 기업과의 협력 여부.

기술 이름보다 병목을 먼저 보면 흐름이 읽힌다

이런 명단을 볼 때 이름과 회사를 외우는 건 6개월만 지나도 쓸모가 줄어듭니다. 오래 남는 건 구조입니다. 값싼 원료에는 시간과 환경이라는 대가가 붙고, 흔한 원료에는 비용이 붙는다는 것. 새 데이터를 모으는 것보다 있는 데이터의 해상도를 높이는 쪽이 싸게 먹히는 영역이 있다는 것. 남아도는 폐기물이 그대로 조달 단가를 낮추는 원료가 된다는 것. 이 세 가지는 개별 기술이 사라진 뒤에도 남습니다.

다음에 기후테크 발표 자료를 마주쳤을 때 ‘무엇을 만들었나’보다 ‘어떤 병목을, 어떤 기준선 대비, 얼마나 줄였나’를 먼저 찾아보세요. 홍보 문구와 실제 진전을 갈라내는 데 이만한 질문이 없습니다.

출처: MIT Tech Review AI

작은 실험장 안을 쥐 한 마리가 돌아다닌다. 카메라 여러 대가 그 뒤를 쫓고, 컴퓨터는 쥐의 위치와 속도를 계산해 모니터에 지나간 경로를 그린다. 여기까지는 흔한 행동 실험이다. 다른 건 머릿속이다. 이 쥐는 뇌 부피의 절반 가까이가 인간 세포로 채워져 있다.

스탠퍼드대 연구팀이 국제 학술지 네이처(Nature)에 보고한 실험 얘기다. 뇌 오가노이드 기술이 지금 어디쯤 와 있는지 가늠해 보기 좋은 사례이기도 하다. 제목만 보면 자극적이라 뉴스 자체는 잠깐 미뤄 두고, 세 가지를 순서대로 짚어 보자. 오가노이드가 정확히 뭔지, 실험을 어떻게 설계했는지, 연구자들이 스스로 어디에 선을 그었는지.

뇌 오가노이드는 줄기세포로 키운 작은 신경 조직 덩어리

오가노이드(organoid)는 줄기세포를 배양해 만든 입체 조직 덩어리다. 실제 장기의 구조나 기능 일부를 흉내 내다 보니 ‘미니 장기’라는 별명이 붙었다.

뇌 오가노이드는 그중에서 신경 조직을 키운 것이다. 원문은 이를 ‘작은 신경 조직 덩어리(small blobs of neural tissue)’라고 부른다. ‘미니 장기’라는 말을 듣고 떠올리는 완성된 장기 모습보다는 이 표현이 실체에 훨씬 가깝다.

배양 접시에서 키운 오가노이드는 크기와 성숙도에 한계가 있다는 지적이 많다. 살아 있는 동물의 뇌에 오가노이드를 넣어 키우는 방식은 이 한계를 메워 보려는 시도로 읽힌다.

용어는 딱 네 개만 알고 가면 충분하다.

• 줄기세포: 여러 종류의 세포로 분화하는 능력을 가진 세포. 오가노이드를 만드는 출발 재료다.
• 오가노이드: 줄기세포가 스스로 모여 입체 구조로 자란 조직.
• 이종 이식: 한 종의 세포·조직을 다른 종의 몸에 넣는 것. 인간 세포를 쥐 뇌에 넣은 이번 실험이 여기에 해당한다.
• 제노코티컬 쥐(xenocortical mice): 파스카 연구팀이 지은 이름. ‘다른 종’을 뜻하는 xeno와 ‘피질’을 뜻하는 cortical을 합쳤다. 비어 있던 피질 자리를 인간 세포가 채운 쥐를 가리킨다.

피질·해마를 비운 쥐에 인간 세포를 채운 설계

출발점은 파스카 연구팀의 앞선 연구다. 인간 뇌 오가노이드를 갓 태어난 설치류의 머리에 넣었더니 조직이 살아남았고, 제 기능까지 했다.

이번에는 한 발 더 나갔다. 쥐의 유전자를 손봐서 뇌가 처음부터 다 자라지 못하게 만든 것. 이렇게 태어난 쥐는 뇌의 핵심 영역인 피질(cortex)과 해마(hippocampus)의 세포가 대부분 없다.

피질은 감각 처리와 고차원 사고를, 해마는 기억 형성을 맡는 곳으로 알려져 있다. 이 두 곳이 비었으니 인간 세포가 들어가 자리 잡을 공간도 그만큼 넓어졌다. 앞선 연구와 나란히 놓고 보면 쥐의 뇌를 미리 비워 뒀다는 점이 이번 설계에서 가장 큰 차이다.

파스카의 설명은 이렇다. “이 동물에 넣은 인간 세포는 분열하고 자라며, 몇 주에서 몇 달 안에 그 공간 대부분을 차지한다.”

표를 볼 때 하나 주의할 점. 앞선 연구의 인간 세포 비중 칸이 비어 있는 건 원문에 수치가 없어서다. 그러니 이번 연구에서 인간 세포 비중이 앞선 연구보다 몇 배 늘었다는 식의 비교는 근거가 없다.

가 본 길을 잊는 쥐, 인간 세포를 넣자 미로 성적이 올랐다

연구팀도 뜻밖이었다고 한 대목이 있다. 피질과 해마가 거의 없는 쥐가 겉으로는 꽤 멀쩡했다. 걸어 다녔고, 찍찍 소리도 냈다.

문제는 기억이었다. 이 쥐들은 미로에서 이미 가 본 구역을 기억하지 못했다. 해마가 기억을 맡는다는 기존 지식과 맞아떨어지는 결과다.

인간 세포를 넣은 쥐는 같은 미로 실험에서 더 나은 성적을 냈다. 넣어 준 인간 조직이 쥐의 인지 기능에 어떤 식으로든 관여한다는 얘기다.

• 뇌 조직이 없는 쥐: 걷고 소리 내는 건 정상에 가까웠다. 다만 가 본 곳을 기억하지 못했다.
• 인간 세포를 넣은 쥐: 같은 미로 실험에서 뇌 조직이 없는 쥐보다 성적이 좋았다.
• 해석의 한계: 결론은 ‘어떤 역할’을 한다는 수준이다. 쥐가 사람처럼 생각하게 됐다는 뜻으로 읽으면 곤란하다.

이 부분은 한 번 더 강조해 두고 싶다. 원문이 내린 결론은 ‘어떤 역할’을 한다는 데까지다. ‘인간 세포 덕에 똑똑해진 쥐’ 같은 식으로 받아들이면 원문보다 한참 앞서 나간 해석이 된다.

외부 연구자의 평가도 있다. 카스텐 찰스워스(Carsten Charlesworth)는 스탠퍼드대의 다른 연구실 소속으로, 이번 연구에는 참여하지 않았다. 그가 가장 놀랍다고 꼽은 건 태어난 뒤에 넣은 인간 신경 조직이 종의 벽을 넘어 쥐 신경계와 연결되며 자랐다는 점이다. 유전공학과 줄기세포 기술을 합쳐 생물학을 새로 짜는 힘을 극적으로 보여 준 연구라는 평가도 덧붙였다.

뇌 손상 연구·게임·뇌졸중 치료, 그리고 영장류 금지선

뇌 오가노이드 기술이 어디에 쓰일지는 크게 세 갈래로 나뉜다. 미리 말해 두면, 셋 다 아직 연구 아니면 제안 단계다.

1. 뇌 손상 연구: 파스카가 기대하는 쓰임새다. 제노코티컬 쥐가 뇌 손상 연구에 쓸모가 있을 거라고 본다.
2. 컴퓨터 연결 실험: 뇌 오가노이드를 컴퓨터에 연결해 비디오 게임을 하게 만드는 실험을 벌이는 곳도 있다.
3. 뇌졸중 치료용 ‘교체 부품’: 뇌졸중 환자의 손상된 뇌를 오가노이드로 채우는 치료에 쓰자는 제안이다. 어디까지나 제안으로 나와 있는 단계다.

기술이 앞으로 나갈수록 윤리 문제도 무거워진다. 파스카는 신경 오가노이드 기술이 불러올 문제를 따져 보려고 윤리 전문가들을 모은 적이 있다. 이 자리에서 다룬 쟁점은 두 가지였다.

• 동물이 인간 의식을 갖게 될 가능성
• ‘오가노이드 치료 클리닉’이 절박한 환자에게 사기성 치료를 팔 위험

두 번째 쟁점은 연구실 밖, 환자와 병원 사이에서 벌어지는 일이라 일반 독자에게 더 가까운 문제다. 아래에서 국내 독자 입장으로 다시 짚는다.

이번 쥐에 대해서는 파스카도 크게 걱정하지 않는다. 쥐가 인간 수준의 인지 능력을 가졌을 가능성은 걱정하지 않는다고 밝혔는데, 이유는 두 가지다. 쥐의 뇌가 매우 작고, 쥐와 인간이 진화적으로 아주 멀다.

같은 이유를 거꾸로 적용하면 그의 경고가 나온다. 뇌가 큰 동물이라면 제대로 작동하는 인간 뇌 조직이 대량으로 자리 잡을 여지가 생긴다. 그러면 사람과 동물의 인지적 경계가 흐려질 수 있다는 게 그의 우려다. 그래서 더 고등한 동물에서는 이런 실험을 하면 안 된다고 선을 그었다. 피질이 없게 만든 원숭이에 인간 뇌 오가노이드를 넣는 실험을 두고는 이렇게 말했다.

“아주 분명한 레드라인은 이 실험을 영장류에게 하는 것이다. 지금 단계에서는 어떤 이유로도 정당화된다고 보지 않는다.”

연구 책임자가 직접 금지선을 입에 올렸다는 건 눈여겨볼 만하다. 다만 이건 연구자 본인의 입장이다. 이를 뒷받침할 국제 규제나 윤리 전문가 검토의 결론은 원문에 나오지 않는다.

국내 독자가 챙길 것: ‘오가노이드 치료’ 광고부터 의심하기

먼저 분명히 해 둘 것. 이번 연구는 동물 실험 단계의 기초 과학이다. 한국 사용자에게 당장 달라지는 치료나 서비스는 없다. 원문은 한국 관련 내용을 다루지 않고, 이 연구를 바탕으로 한 치료가 국내에 들어왔다는 공식 발표도 찾을 수 없다.

그래도 일상에서 챙겨 둘 만한 건 세 가지 정도 있다.

• 치료 광고부터 확인: ‘오가노이드 치료 클리닉’의 사기 위험은 연구자들이 직접 따져 볼 문제로 꼽은 항목이다. 뇌졸중 같은 뇌 질환에 ‘오가노이드’나 ‘줄기세포’를 앞세운 시술 광고가 보이면 정식 허가·승인을 받았는지부터 본다. 식품의약품안전처나 보건복지부 같은 공공기관이 공개한 정보를 먼저 찾아보는 게 순서다.
• 투자·산업 뉴스는 한 박자 늦춰 읽기: 오가노이드 관련 기업 소식을 이번 쥐 실험과 엮어 곧 상품이 나온다는 신호로 받아들이는 건 무리다. 원문에 나온 쓰임새가 전부 연구나 제안 단계라서다.
• 규제 논의 지켜보기: 인간 세포를 동물 뇌에 넣는 연구를 국내 제도가 어떻게 다루는지는 원문에 없다. 국내에도 생명윤리법 같은 관련 법이 있긴 하지만, 이런 실험에 어떻게 적용되는지는 따로 확인해야 한다(이 부분은 필자의 추정이다).

확인된 것과 아직 불확실한 것

확인된 것

• 스탠퍼드대 신경과학자 세르지우 파스카가 이끄는 연구팀이 네이처에 연구를 발표했다.
• 피질·해마 세포가 대부분 없는 유전자 변형 쥐에 인간 세포를 넣었고, 뇌 부피의 절반 가까이가 인간 세포로 채워진 쥐가 나왔다.
• 인간 세포는 몇 주에서 몇 달 사이에 빈 공간 대부분을 채운다(연구 책임자 설명).
• 인간 세포를 넣은 쥐는 뇌 조직이 없는 쥐보다 미로 실험 성적이 좋았다.
• 연구 책임자는 영장류 대상 실험을 분명한 레드라인이라고 밝혔다.

아직 불확실한 것

• 인간 조직이 쥐의 인지에 정확히 어떻게 관여하는지: 원문은 ‘어떤 역할’이라고만 설명한다.
• 뇌 손상 연구에 실제로 얼마나 쓸모 있을지: 아직 연구자의 기대 수준이다.
• 뇌졸중 환자 치료에 쓰는 방안: 일부 과학자의 제안 수준이다.
• 국제 규제 기준과 국내 적용 방식: 원문에 관련 내용이 없다.
• 윤리 전문가 검토의 결론: 원문에 결과가 나오지 않는다.

종간 뇌 실험, 기술보다 합의가 뒤처진 분야

이번 실험이 보여 준 건 두 가지다. 하나, 인간 신경 조직이 다른 종의 뇌 안에서 자라고 연결될 만큼 기술이 올라왔다. 둘, 이 기술을 어디까지 써도 되는지는 아직 연구자가 스스로 선을 긋는 수준에 머물러 있다. 기술은 저만치 앞서 있는데 합의는 한참 뒤에 있는 셈이다.

찰스워스는 이런 기술이 발전할수록 기존 통념을 다시 따져 보게 될 거라고 했다. 앞으로 뇌 오가노이드 소식을 접하면 아래 세 가지를 체크해 보자. 기사가 실제로 어디까지 말하고 있는지 훨씬 선명하게 보인다.

• 어떤 동물의 뇌, 그중 어느 부위를 대상으로 했는가
• 행동·인지 변화를 어떤 실험으로 쟀는가
• 연구자와 외부 전문가가 어디까지를 허용 범위로 봤는가

기사나 광고에서 이 세 가지가 안 보인다면 ‘인간 뇌를 가진 동물’이나 ‘뇌 재생 치료’ 같은 표현은 한발 물러서서 읽는 게 안전하다. 뇌 부피의 절반 가까이를 인간 세포로 채운 이번 연구조차 원문의 결론이 ‘어떤 역할’에 머문다는 걸 떠올리면 판단이 쉬워진다.

출처: MIT Tech Review AI

약 30%. 기계관류를 거친 기증 간과 얼음에 담아 옮긴 간을 노화 시계로 쟀더니 생물학적 나이가 이만큼 차이 났다. 달력 나이의 영향을 걷어낸 뒤에도 남은 차이다.

문제는 시간에서 시작된다. 기증자 몸에서 떼어낸 간은 그 순간부터 손상되기 시작한다. 보존액으로 씻어 봉투에 담고 얼음 위에 올려도 이식팀에게 남는 시간은 몇 시간뿐.

기계관류는 그 몇 시간을 다르게 쓴다. 장기를 기계에 연결해 영양분을 넣고 노폐물을 빼내면서 몸속과 비슷한 환경을 만든다. 미국 매스 제너럴 브리검(Mass General Brigham) 연구진이 노화 시계로 기증 간을 분석했고, 관류한 간이 분자 수준에서 더 젊게 나왔다.

연구 소식만 옮기면 ‘간이 젊어졌다’는 한 문장으로 끝나 버린다. 그래서 이 글은 그 밑에 깔린 개념에 무게를 둔다. 짚을 것은 세 가지다.

• 냉장보관과 기계관류는 무엇이 다른가
• 생물학적 나이는 무엇으로 재는가
• 결과를 해석할 때 어디서 선을 그어야 하는가

얼음에 담느냐 기계에 연결하느냐, 기증 간 보관의 두 방식

오래 써 온 표준은 냉장보관이다. 기계관류는 그 위에 더해진 선택지다. 상태가 좋지 않은 기증 장기를 중심으로 이 방식을 쓰는 병원이 늘고 있고, 관류는 보통 6~12시간 정도 이어진다.

표의 비용 칸은 한쪽이 비어 있다. 냉장보관 비용은 원문에 수치가 없다. 두 방식의 비용 격차를 숫자로 맞대 보기는 어렵다는 얘기다.

관류가 주는 건 시간만이 아니다. 이식 전에 장기를 들여다볼 기회도 생긴다. 의사는 기계에 연결된 간의 상태를 평가한 뒤 이식할지를 정한다.

관류를 거친 장기가 이식 뒤 경과가 더 좋았다는 연구도 일부 나와 있다. 다만 ‘일부’라는 단서가 붙어 있으니 확립된 결론으로 받아들이기엔 이르다.

노화 시계가 읽는 건 달력이 아니라 분자 패턴

달력 나이는 단순하다. 태어난 뒤 흐른 시간이다. 생물학적 나이는 성격이 다르다. 장기나 사람의 실제 건강 상태를 더 잘 보여 주려고 만든 지표이고, 이 값을 계산하는 도구를 노화 시계(aging clock)라고 부른다.

연구진이 쓴 시계는 두 종류다.

• 후성유전 시계: DNA에 붙는 화학적 표지의 패턴을 읽는다. 이 패턴은 나이가 들면서 바뀌는 것으로 알려져 있다.
• 유전자 작동 기반 시계: 유전자가 실제로 어떻게 작동하는지를 잰다. 이번 연구에 쓰인 시계는 나이와 사망 위험을 가늠하려고 개발됐다.

이식 분야가 이 도구를 눈여겨보는 데는 이유가 있다. 젊은 기증자의 장기가 이식 성공률이 더 높다는 건 이미 알려져 있었다. 비어 있던 건 ‘왜’라는 질문이다. 그 이유를 분자 수준에서 설명할 근거가 부족했고, 생물학적 나이가 그 빈자리를 채울 단서로 꼽힌다.

여기서 선을 하나 그어 둬야 한다. 시계가 ‘젊다’고 판정했다는 건 분자 패턴이 젊은 조직과 닮았다는 뜻이고, 딱 거기까지다. 그 수치가 수혜자의 더 나은 경과로 곧장 이어진다는 근거는 이 연구에 없다. ‘더 젊은 간을 이식받는다’고 읽으면 연구 결과보다 한 발 앞서 나간 해석이 된다.

간 19개와 103개, 두 차례 분석 모두 관류 간이 더 젊었다

분석은 두 차례였다. 두 번째에는 규모를 크게 키웠다.

1. 1단계: 기증 간 19개에서 얻은 샘플 37개를 후성유전 시계로 분석했다. 눈길을 끈 건 조건이 나빴던 쪽의 결과다. 관류한 간은 기증자 나이가 더 많거나 다른 불리한 조건이 있었다. 그런데도 달력 나이가 더 젊은 비관류 간보다 생물학적 나이가 낮았다. 연구를 이끈 하이디 예(Heidi Yeh)는 이를 “놀라운” 패턴이라고 했다.
2. 2단계: 기증 간 103개, 샘플 208개. 이번에는 유전자 작동 기반 시계로 다시 봤다. 냉장보관이나 기계관류로 최대 6시간 정도 보관한 뒤 조직을 떼어 검사했고, 대부분은 이식 1시간쯤 뒤 두 번째 샘플도 채취했다. 혈류가 다시 돈 뒤 수술 부위를 닫기 전에 짧게 떼어내는 방식이다.

쓴 시계도 규모도 달랐지만, 두 분석 결과는 같은 방향을 가리켰다.

• 34도에서 산소와 영양분을 공급받은 관류 간이 생물학적으로 더 젊게 나왔다. 이식외과의 알반 롱샹(Alban Longchamp)은 생물학적 나이가 “되돌려졌다”고 표현했다.
• 달력 나이의 영향을 보정해 맞비교하면 두 그룹의 차이는 약 30%. 공저자 제시 포가닉(Jesse Poganik)은 관류가 이 효과를 만들었다고 보는 게 논리적이라고 설명했다.
• 이식 직후에는 모든 간의 생물학적 나이가 올라갔다. 장기가 받는 스트레스 때문으로 추정된다. 그래도 관류 간이 더 젊은 상태는 그대로 유지됐다.

포가닉이 쓴 말은 ‘논리적’이지 ‘증명됐다’가 아니다. 같은 간을 관류 전후로 비교하는 데 한계가 있었다(아래 불확실한 것 항목 참고). 이 점을 생각하면 그 정도로 말을 아끼는 게 맞다.

분자 수준의 변화도 관찰됐다. 경로별로 나누면 다음과 같다.

• 염증에 관여하는 세포 경로: 변화 관찰
• 조직 구조에 관여하는 경로: 변화 관찰
• 손상된 세포 부품을 없애고 재활용하는 경로: 활동 증가

관류가 장기를 보관만 하는 게 아니라 회복에 가까운 과정으로 작동한다는 해석은 이 결과에서 나온다.

관류 비용 장기당 최대 10만 달러, 약물 대안이 거론되는 이유

기계관류의 발목을 잡는 건 비용이다. 원문에 나온 수치는 두 가지다.

• 독일: 약 1만 유로. 이식 전체 예산의 4분의 1이다. 샤리테 베를린 의대(Charité Universitätsmedizin Berlin) 이식외과의 나타나엘 라슈초크(Nathanael Raschzok)가 제시한 수치다.
• 미국: 장기 1개당 8만~10만 달러. 하이디 예가 제시한 수치다.

독일 쪽 수치가 부담을 더 직관적으로 보여 준다. 보관 단계 하나에 이식 예산의 4분의 1이 들어가니 병원이 가볍게 결정할 항목이 아니다. 미국 수치는 다른 연구자가 따로 내놓은 것이다. 환율로 바꿔 독일 수치와 나란히 비교하는 건 조심해야 한다.

라슈초크는 약물에서 해법을 찾는다. 관류한 간이 왜 젊어지는지 밝혀지면 같은 효과를 내는 약물이 나올 여지가 생긴다. 그런 약물로 장기를 처리하면 관류보다 비용이 훨씬 적게 들 것이라는 계산이다.

연구진이 준비하는 후속 도구도 두 가지다.

• 이식 적합성 검사: 생물학적 나이를 기준으로 어떤 장기가 이식에 적합한지 가려내는 검사(포가닉)
• 나이를 낮추는 약물: 장기의 생물학적 나이를 더 낮출 약물 처리 실험

두 도구가 실제로 쓰이면 판단 기준도 달라질 것으로 보인다. ‘기증자가 몇 살인가’에서 ‘장기가 생물학적으로 몇 살인가’로 옮겨 가는 것이다. 장기 상태를 직접 재는 지표이기 때문이다. 다만 원문 기준으로 둘 다 아직 개발·실험 단계다. 약물은 관류가 왜 효과를 내는지부터 밝혀져야 시작되는 이야기다. 검사보다 실용화가 더 멀다고 보는 편이 현실적이다.

국내 환자가 확인할 연구 적용 범위와 문의처

• 연구 대상은 미국 병원의 기증 간이다. 국내 환자나 국내 병원 데이터는 들어 있지 않다.
• 국내 도입·비용 정보는 원문에 없다. 국내 병원이 기계관류를 도입했는지, 건강보험이 적용되는지, 환자가 얼마를 내는지는 이 연구와 함께 나온 정보가 없다. 이식을 앞두고 있다면 담당 이식팀에 직접 묻는 게 가장 정확하다.
• 생체 간이식에 그대로 적용하기 어렵다(추정). 국내는 살아 있는 사람의 간 일부를 떼어 이식하는 생체 간이식 비중이 높은 편으로 알려져 있다. 원문이 다룬 건 기증자가 있는 병원에서 적출해 옮기는 기증 간이다. 생체 간이식에도 같은 효과가 있을지는 이 연구만으로 판단하기 어렵다.
• 순환정지 사망 기증 사례는 미국 기준이다. 원문에 나온 순환정지 사망 기증자의 간 활용이 국내 제도에서도 같은 방식으로 가능한지는 따로 확인해야 한다.

이식팀과 상담한다면 아래 세 가지를 물어보면 된다.

1. 기증 간을 냉장보관으로 옮기는지, 기계관류를 쓰는지
2. 기증자 조건(뇌사인지 순환정지 사망인지, 기증자 나이)에 따라 이식할 수 있는 범위가 달라지는지
3. 관류를 쓴다면 비용은 누가 얼마나 부담하는지

장기기증 의사를 등록하려면 국립장기조직혈액관리원 누리집의 기증희망등록 메뉴를 이용하면 된다. 메뉴 이름과 위치는 사이트 개편에 따라 바뀔 수 있다.

확인된 것과 아직 불확실한 것

확인된 것

• 간 19개(샘플 37개) 분석과 간 103개(샘플 208개) 분석 모두에서 기계관류 간이 생물학적으로 더 젊게 측정됐다.
• 달력 나이를 보정한 비교에서 두 그룹의 차이는 약 30%였다.
• 이식 뒤 모든 간의 생물학적 나이가 올라갔지만, 관류 간이 더 젊은 상태는 유지됐다.
• 관류 간에서 염증, 조직 구조, 손상된 세포 부품 재활용과 관련된 경로에 변화가 나타났다.
• 관류 비용은 독일 약 1만 유로, 미국 장기당 8만~10만 달러로 제시됐다.

아직 불확실한 것

• 수혜자에게 미치는 영향: 생물학적 나이 차이가 수혜자의 이식 뒤 경과를 얼마나 바꾸는지는 아직 모른다. 라슈초크도 이 점이 불분명하다고 지적했다.
• 인과관계: 대부분의 간은 관류 전에 분석하지 못해, 같은 장기를 관류 전후로 비교하는 데 한계가 있었다. 기증 장기는 관류 장치에 올라가기 전까지 병원 관할이 아니라는 절차상 이유 때문이다.
• 고령 기증자의 간: 연구에 쓰인 간은 30~50대 기증자의 것이었다. 실제 이식에 쓰이기도 하는 70·80·85세 기증자의 간에서도 같은 결과가 나올지는 모른다.
• 공개 형태: 원문 기준으로 결과는 업계 학회에서 동료 연구자들에게 공유된 단계다. 학술지에 실렸는지는 나와 있지 않다.
• 후속 도구: 생물학적 나이로 이식 적합성을 가리는 검사와 나이를 낮추는 약물이 실제로 쓰일 수준까지 갈지는 알 수 없다.
• 국내 상황: 국내 적용 여부, 비용, 보험 적용에 대한 공식 정보는 원문에 없다.

기증자 나이 40세에서 70세 이상으로, 관류가 넓힌 이식 범위

하이디 예는 “완벽하고 젊은 뇌사 기증자”의 간이 아니라면 대부분 관류로 이득을 볼 것이라고 말한다. 이 말을 뒤집어 보면 관류가 의미를 갖는 조건이 나온다.

• 기증 유형: 뇌사가 아니라 순환정지 사망인 경우. 심장이 멈추면 장기로 가는 혈류가 끊겨 손상이 생긴다.
• 기증자 나이: 기증자가 젊지 않은 경우
• 장기 상태: 건강 상태가 좋지 않은 기증 장기. 관류가 널리 쓰이게 된 주된 대상이다.

현장의 변화는 기증자 나이 기준에서 가장 선명하게 드러난다. 예의 팀은 한때 40세가 넘은 순환정지 사망 기증자의 간은 쓰지 않았다. 관류 장비를 쓰게 된 뒤로는 70세가 넘은 기증자의 간도 이식한다. 예는 관류가 이식 분야의 판도를 “완전히 바꿨다”고 평가했다.

그런데 여기서 연구의 빈틈이 다시 보인다. 현장에서는 70세 넘은 기증자의 간까지 쓰는데, 노화 시계 분석에 들어간 간은 30~50대 기증자의 것이었다. 관류가 가장 필요한 간에 대해서는 아직 분자 수준의 답이 없다.

그래도 노화 시계 분석 덕분에 이런 변화가 어떻게 가능했는지에 대한 분자 수준의 설명이 하나 늘었다. 포가닉은 지금의 체계보다 더 많은 장기를 쓰게 된다면 그것만으로도 성과라고 말한다. 버려질 뻔한 간을 평가하고, 필요하면 회복시켜 쓰는 쪽으로 이식 의학의 기준이 옮겨 가고 있다.

출처: MIT Tech Review AI

탄자니아에서 산후 출혈은 모성 사망의 약 29%에 관여한다. 이 합병증을 멈추기 위해 만들어진 장치의 가격은 70달러. 같은 명단에 오른 다른 연구자는 생성형 AI에 박테리오파지의 유전 설계도를 그리게 한 뒤, 그것을 DNA로 출력해 실제로 증식시켰다. MIT 테크놀로지 리뷰가 매년 뽑는 35세 이하 혁신가 명단에는 바이오테크 분야에서 9명이 들어갔고, 그중 5명의 작업이 공개됐다. 다섯 사람의 분야는 서로 겹치는 데가 거의 없다. 다만 나란히 놓고 보면 기술이 ‘증명됐다’는 말이 실제로 어디까지를 가리키는지 가늠하는 자료가 된다.

환자 한 명의 변이에 맞춰 치료제를 처음부터 설계했다

2024년에 태어난 Kyle ‘KJ’ Muldoon Jr.는 희귀하고 치명적일 수 있는 유전질환을 안고 있었다. Sarah Grandinette는 이 환자 한 명만을 위한 완전히 새로운 개인 맞춤 치료제를 개발한 팀에 있었다. 유전 정보에 생긴 ‘오탈자’를 바로잡도록 설계된 유전자 교정 요법이다.

절차를 순서대로 놓으면 이 방식의 골격이 보인다. 환자와 같은 유전 변이를 가진 세포를 실험실에서 만든다. 그 세포에 여러 유전자 교정 접근법을 걸어 후보를 걸러낸다. 살아남은 후보는 생쥐와 원숭이에서 시험한다. 그렇게 나온 치료제가 생후 약 7개월에 처음 투여됐다. 환자는 반응이 좋았고, 결국 병원을 나왔다.

눈여겨볼 대목은 임상시험의 대역이 무엇이었나다. 통상적인 신약 개발은 같은 질환을 가진 환자 집단을 모아 통계로 유효성을 증명하는 구조다. 변이가 사실상 환자 한 명 수준으로 희귀하면 그 구조 자체가 성립하지 않는다. 환자의 변이를 재현한 세포와 동물이 집단의 자리를 대신한 이유가 여기에 있다. 다만 이 해석은 기사 밖의 판단이고, 원문이 확인해 주는 것은 절차와 투여 시점, 퇴원 사실까지다. 어떤 편집 도구를 썼는지는 원문에 나오지 않는다.

‘역노화’로 불리지만 사람에서 확인된 범위는 눈이다

장수 연구에서 말이 가장 많은 기술이 리프로그래밍이다. 세포를 더 배아에 가까운 상태로 되돌려(리셋) 세포의 나이를 되감으려는 시도를 말한다. 2020년에 발표된 연구에서 Yuancheng (Ryan) Lu와 동료들은 리프로그래밍 요법이 노화된 실명 생쥐의 시력 상실을 되돌렸다는 결과를 내놨다. 그와 거의 동일한 버전의 요법이 지금 눈 질환 환자를 대상으로 시험되고 있다. 약물을 개발하는 Life Biosciences는 첫 자원자 투여를 마쳤다.

이름이 ‘역노화’여도 사람에서 검증된 범위는 눈이라는 특정 장기의 특정 질환이다. 눈이 첫 무대가 된 데는 국소 투여가 가능하고 시력이라는 정량 지표가 있다는 조건이 작용했다고 볼 만하다. 이 대목은 원문에 이유가 적혀 있지 않으니 추정으로 읽어야 한다. 분명한 건 하나다. 전신 노화를 되돌린다는 주장과 국소 장기 질환 치료는 증거의 층위가 다르다.

AI가 설계한 파지가 스스로 복제했다는 결과의 무게

Samuel King은 생성형 AI 모델로 박테리오파지의 새로운 유전 설계도를 만들었다. 박테리오파지는 세균을 감염시키는 아주 작은 바이러스다. King은 그 설계도를 DNA 가닥으로 출력했고, 실험에서 이 AI 설계 바이러스들은 자기 복제본을 만들고 세균 세포를 터뜨려 나와 주변 세균을 감염시켰다. 바이러스는 생물이 아니다. 그럼에도 King은 AI가 설계한 생명체 형태가 언젠가 의약품 생산이나 오염 정화에 쓰이기를 기대한다.

서열을 생성하는 일 자체는 모델에게 어려운 과제가 아니다. 판정은 합성한 개체가 실제로 기능하느냐에서 갈린다. 자기복제와 인접 세균 감염이 확인됐다는 것은 설계에서 합성, 검증까지 고리가 한 바퀴 돌았다는 뜻이다. 그 바깥에 있는 의약품 생산이나 정화 응용은 아직 기대의 영역이다.

뇌 전극에서 승부는 크기와 유연성에서 갈린다

뇌 전극은 수십 년째 개발·시험·이식이 이어져 온 장치다. 문자 그대로 뇌 안에 삽입되기 때문에, 뇌 활동을 이해하고 여러 신경계 질환을 치료하는 도구이면서 동시에 손상의 원인이기도 하다. Xiao Yang이 만드는 초소형 전극은 주변 뇌 조직에 영향을 덜 준다. 유연하고, 실제 뉴런과 비슷한 형태를 띤다. 딱딱한 소재를 부드러운 조직에 꽂을 때 생기는 기계적 불일치를 줄이는 방향으로 읽으면 된다.

Yang의 작업은 이식용 전극에만 머물지 않는다. 실험실에서 뇌세포를 연구하기 위한 전극 시트도 만들고 있다. 종이를 잘라 3차원 형태를 세우는 일본 전통 공예 기리가미에서 착안한 구조다. 나선형 바구니 모양의 벌집 구조를 가진 전극 시트를 제작해 이미 뇌세포 연구에 쓰고 있다. 사람 이식 단계에서 손상이 얼마나 줄었는지를 말해 주는 수치는 원문에 없다.

70달러 장치가 현장에서 통하려면 무엇이 더 필요한가

Mkanda Salama는 스와힐리어로 ‘안전한 감싸개’라는 뜻이다. 28세인 Paschal Kija가 개발한 이 장치는 사용이 쉽고 가격이 70달러다. 한 연구에서 여성의 73%가 20분 안에 산후 출혈이 멈췄다.

저비용 의료기기의 현장 성적은 대체로 네 항목에서 갈린다. 개당 단가, 사용자 훈련에 드는 시간, 전력·냉장 같은 인프라 요구 여부, 소모품 재구매 부담이다. 원문이 확인해 주는 항목은 단가와 사용 난이도, 그리고 유효성 수치까지다. 나머지 항목과 생산·보급 규모에 대해서는 공개된 근거가 없다. 70달러와 73%가 같은 무게의 숫자처럼 읽히기 쉽지만, 앞의 숫자는 확정된 조건이고 뒤의 숫자는 한 연구의 결과다.

국내 도입 정보는 없고, 확인 경로만 있다

원문에 한국 관련 언급은 없다. 다섯 기술 모두 국내 도입 여부, 허가 상태, 보험 적용, 원화 가격에 대해 공식 발표된 내용이 없다. 기사에 적힌 검증 단계를 국내 진료 현장의 선택지로 옮겨 읽으면 안 되는 이유다.

희귀 유전질환 진단과 관련 정보를 찾는다면 질병관리청이 운영하는 희귀질환 헬프라인이 출발점이다. 사이트 개편에 따라 메뉴 위치는 달라지니, 질환명 검색으로 접근하는 편이 안전하다. 특정 치료법이 사람 대상 시험 단계인지 확인하려면 ClinicalTrials.gov에서 Search → Condition/disease에 질환명(영문)을 넣고, Location 또는 Country에 Korea를 입력해 국내 진행 여부를 본다. 국내 임상시험 정보는 국가임상시험지원재단(KoNECT) 사이트에서도 검색된다. 두 사이트 모두 화면 구성이 개편되므로 메뉴 명칭은 버전에 따라 다르다.

‘리프로그래밍’이나 ‘역노화’를 앞세운 국내 클리닉 광고를 판단하는 기준은 세 가지다. 첫째, 근거가 생쥐 실험인지 사람 대상 결과인지. 둘째, 사람 대상이라면 안전성 확인 단계인지 유효성까지 본 단계인지. 셋째, 투여가 눈처럼 국소인지 전신인지. 원문에서 사람 투여가 확인된 것은 눈 질환에 국소로 접근한 한 개 프로그램뿐이다. 국내 광고에 등장하는 시술이 이와 같은 계열인지는 별도로 확인해야 할 사항이다. 이 글은 의학적 조언이 아니며, 치료와 관련한 결정은 담당 의료진과 상의해야 한다.

확인된 것과 아직 불확실한 것

확인된 사실

• Mkanda Salama는 가격 70달러, 연구에서 20분 내 73% 출혈 정지.
• 산후 출혈은 탄자니아 모성 사망의 약 29%에 관여한다.
• 환자 맞춤 유전자 교정 치료가 생후 약 7개월에 투여되고 환자가 퇴원했다.
• 2020년 연구에서 리프로그래밍 요법이 노화·실명 생쥐의 시력 상실을 되돌렸고, 거의 동일한 요법이 사람 대상 시험에서 첫 자원자에게 투여됐다.
• AI가 설계한 박테리오파지가 실험에서 자기 복제와 인접 세균 감염에 성공했다.
• 초소형·유연 뇌 전극과 기리가미 구조 전극 시트가 실험실 뇌세포 연구에 쓰이고 있다.

미확정 사항

• 환자 맞춤 유전자 교정 치료의 장기 안전성, 그리고 같은 방식이 다른 변이 환자로 확장될 때의 비용·기간.
• 리프로그래밍 요법의 사람 대상 유효성과 눈 이외 장기로의 적용 가능성.
• AI 설계 파지를 의약품 생산이나 오염 정화에 쓰는 응용의 실현 여부.
• 초소형 전극이 실제 사람 이식에서 조직 손상을 얼마나 줄이는지.
• 다섯 기술의 국내 도입 일정, 허가, 보험 적용, 가격.

다섯 사례를 잇는 공통점은 검증 단위를 작게 쪼갠 설계다

70달러 장치는 ’20분 안에 출혈이 멈추는가’라는 단일 지표를 잡았다. 맞춤 유전자 치료는 환자 한 명을, 리프로그래밍은 눈이라는 국소 장기를, AI 파지는 자기복제 성공 여부를, 뇌 전극은 주변 조직 손상량을 잡았다. 측정 가능한 최소 단위를 먼저 정하고 그 안에서 증거를 만든 구조다. 바이오테크 발표를 읽을 때 확인할 것은 기술 이름이 아니라 이 단위가 무엇인지, 그리고 그 단위 밖의 주장이 어디서부터 시작되는지다.

출처: MIT Tech Review AI