일론 머스크의 '뉴럴링크'와 요즘 헬스케어 분야 AI 활용례

최근 일론 머스크 테슬라 CEO의 뇌신경과학 스타트업 ‘뉴럴링크’가 뇌에 컴퓨터 칩을 심을 첫 임상시험 참가자를 모집한다는 것이 화제였다. 뇌와 컴퓨터를 연결한다는 목표 아래, 신체가 마비된 이들을 대상으로 이 기술을 우선 시험해보겠다는 것이다. 이에 대해 거부감을 갖는 사람들도 많았다. 생명을 다루는 의료 영역이기에 윤리적인 고려가 필요하며, 신체 실험에 대한 장기적 영향을 간과할 수 없다는 우려에서였다. 또 신체에 칩을 삽입한다는 것 자체에 거부감을 느끼는 이들도 있었다.

그러나 이 기술이 실제로 사람을 도울 수 있다면 어떨까? 영화 ‘업그레이드’의 주인공은 불의의 사고로 사지가 마비됐지만 인공지능 칩 ‘스템’을 경추에 이식받고 다시 걸을 수 있게 된다. 나아가 보이지 않는 영역까지 볼 수 있게 된다. 현실에서도 이렇게 된다면 일상생활에서 불편함을 겪는 이들을 많이 도울 수 있을 것이다. 실제로 뉴럴링크 측은 루게릭 병 환자처럼 사지마비 대상자를 상대로 첫 임상자를 모집하고 있다.

이렇듯 헬스케어 분야에서도 AI를 둘러싼 기술 발전과 논의가 활발히 이뤄지고 있다. 이번 글에서는 뉴럴링크의 가능성과 의료분야에 어떤 기술들이 사용되고 있는지 알아보자.

인간의 삶을 향상하는 뉴럴링크

뉴럴링크는 칩을 뇌에 인식해 인간의 한계를 초월하게 만들어 주는 것을 목표로 한다. 그래서 BMI(Brain-Machine Interface) 장치로 뇌의 신호를 수집하기 위해 뇌에 심는 장치인 The LINK를 개발했다. 무려 머리카락 1/4 수준으로 얇아진 전극을 삽입해 뇌와 컴퓨터를 연결할 수 있다. 이것이 앞으로는 라식수술처럼 보편화하여 전신마비 환자를 비롯해 치매나 파킨슨병 등 뇌 질환을 간단하게 치료할 수 있다고 한다.

뉴럴링크뿐만 아니라 의료 분야에 질병을 치료하기 위한 기술로 AI, 나노로봇, 신약 개발 등이 발달하고 있다. 이런 기술이 다양한 의료 기술과 융합하여 더욱 발전하지 않을까 생각한다. 다만, 생명과 직접 연계된 의료 분야기에 명확한 기준으로 규제와 관리 측면에서도 깊이 생각해 볼 필요가 있다. 먼저 의료 분야의 다양한 기술과 뉴럴링크가 만났을 때 어떤 가능성이 있는지 살펴보겠다.

1) AI와 결합하여 마인드 컨트롤

뉴럴링크가 미래에는 본인조차도 알아차리지 못하는 평상시의 감정 상태를 모니터링하고 대응해주는 것도 가능하지 않을까 생각한다. 실제 뇌의 특정 영역의 반응에 따라 달라지는 감정 메커니즘을 연구하는 신경과학이 발전하고 있기 때문이다. 물론 감정은 정신적, 신체적, 사회 문화적인 복합적인 현상으로 나타나기에 단순 뇌의 신호만으로는 제대로 파악하지 못할 수도 있겠다.

하지만 실제로 AI를 활용해 정신 건강 상담을 진행한 서비스가 등장했다. 올해 초 정신 건강 서비스인 코코(KOKO)는 GPT-3를 접목하여 챗봇 상담을 제공했다. 이 서비스는 24시간 상담이 가능하다는 점과 똑같은 질문을 100번 해도 친절하게 답변 해줄 수 있다는 장점이 있는 반면에 글보다는 표정이나 목소리에서 전달되는 미묘한 감성적인 부분과 감정까지 파악할 수 없다는 단점이 있다.

앞으로는 뉴럴링크로 수집되는 뇌 신호가 챗봇과 연결되고, 뇌 신호를 파악한 챗봇이 먼저 말을 걸어주어 정신 건강을 관리해 주는 서비스가 생길 수 있을 것으로 생각한다.

2) 나노로봇과 융합하여 식습관 조절

의학 분야에 나노 기술이 발달하며 약물 전달부터 진단, 치료에 이르기까지 다양한 기능을 수행하는 단계까지 왔다. 쉽게 설명하면 매년 받는 건강 검진을 거의 실시간 수준으로 진단하여 조기에 병을 치료할 수 있다. 그리고 치매, 혈당/혈압을 조절하는 약처럼 매일 챙겨 먹어야 하는 약을 먹지 않아도 개인별 건강 상태에 따라 약물을 조절하여 전달할 수 있다. 특히 암세포 역시 비수술 방식으로 치료 가능할 수 있다.

Nanotechnology in Medicin
출처: chrvoje engineering

물리적으로 혈소판보다도 작게 그리고 몸속에서 녹거나 해롭지 않게끔 만드는 나노 로봇 기술이 뉴럴링크와 융합된다면 어떨지 생각해 보았다. 아마도 나노 로봇으로 수집되는 몸속 데이터가 뇌 신호를 통해 식습관을 조절할 수 있게 되고, 정신적인 문제로 인해 음식 섭취에 어려움을 겪고 있는 섭식장애도 치료할 수 있지 않을까 생각한다.

3) 단백질 생성 AI로 개인화 치료제 개발

워싱턴대학교의 단백질 생성 AI 프로그램인 로제타폴드 디퓨전은 부갑상샘 호르몬에 결합하는 새로운 단백질을 생성했다. 부갑상선 호르몬(PTH)을 분비하며, 이는 뼈, 신장에 영향을 미치는 혈액 속의 칼슘 수치를 조절한다. AI로 디자인한 새로운 단백질이 치료 효과도 좋다고 한다. 이처럼 뉴럴링크와 생성형 AI를 적절하게 활용한다면 질병과 노화를 줄일 수 있는 약을 개인에 맞춰 찾아주거나 새롭게 디자인 할 수 있을 것으로 생각한다.

워싱턴대학교의 단백질 생성프로그램 소개
출처: Institute for Protein Design

신약 개발에 사용되는 AI

신약 개발에도 AI가 활발하게 적용되고 있다. 특히 신약을 개발하는 데 보통 12년~16년이 걸리는 만큼 비용도 조 단위로 많이 든다. 이러한 곳에 AI를 활용하여 효과적으로 시간과 비용을 단축할 수 있다. 이번에는 신약 개발에서 전통적인 ML(Machine Learning, 머신러닝)과 생성형 AI를 활용한 사례를 살펴보겠다.

1) 지도학습으로 항생제 발견

MIT에서는 분자의 화학적 특성과 항생 능력 간의 관계를 지정해서 학습한 후 각 화합물의 항생 효과를 추측해서 ‘할리신(항생제)를 찾아냈다. 이때 서로의 관계를 규정하고 레이블을 붙여 패턴을 지도 학습시켰기에 많은 데이터 중에서 쉽게 원하는 것을 찾아낼 수 있었다.

만약 연구진이 수천 개의 후보군을 모두 시험을 거쳐 찾아내야 했다면 많은 시간과 비용이 들 것이다. MIT에서는 2020년에도 인체에는 무해하면서도 병균을 없애는 할리신(항생제)을 AI를 활용해 찾았다. 당시 약 2,000개로 구성된 ‘훈련 세트’를 만들어서 약물이 병균에 미치는 영향을 학습한 후 아직 인간이 알지 못했던 영역을 빠르게 데이터로 처리하여 찾아낸 것이다.

그리고, 지난 5월 MIT는 캐나다 맥마스터대학교와 함께 AI를 활용하여 적합한 ‘아바우신'(abaucin)’이라는 항생제를 찾았다. 연구진에 따르면 효과가 알려지지 않은 화합물 6천580종 중에 잠재적으로 효과가 있는 240종을 단 1시간 만에 추렸다. 

2) 딥러닝으로 단백질 구조 예측 

수많은 데이터 중에서 어떤 범위의 데이터를 학습하여 최적화 대상을 만들어 내는 것에 딥러닝이 사용된다. 예를 들어 구글 딥마인드 AI가 단백질 구조 예측 프로그램인 ‘알파폴드(AlphaFold)를 이용해 2억 개 이상의, 기존의 200배 이상 단백질 구조를 예측했다. 알파제로에게 체스를 가르칠 때 썼던 딥러닝 방식으로 단백질 모델을 만들기에, 이를 신약 개발에 활용하려는 움직임이 있다.

ML은 대체로 인간이 처리할 수 없는 수많은 데이터를 빠르게 분석하여 인간의 의사결정에 도움을 줄 수 있다는 장점이 있다.

3) 단백질 생성 AI 프로그램 개발

앞서 언급한 할리신의 경우 분자의 화학적 특성과 항생 능력 간의 관계를 지정했기에 이 AI는 해당 범위 내에서 결과물을 찾아낸다. 따라서 새로운 단백질을 생성하거나 지정되지 않은 범위 내의 치료제에 도움이 되는 다른 물질은 탐색할 수가 없다. 반면 생성 AI의 경우에는 범위를 넘어선 결과물을 만들어 낼 수 있다.

ML과 생성형 AI의 가장 큰 차이점은 단일 모델에 여러 기능이 포함된 파운데이션 모델이다. 즉 데이터를 기반으로 예측, 추천하는 일부 기능은 ML에서도 사용되지만, 새로운 단백질 구조를 디자인하거나 분자 특성을 예측하여 새로운 분자를 처음부터 생성해 내는 것은 생성형 AI에서 가능하다는 것이다. 예를 들면 단백질 생성 AI 프로그램인 Croma(Generate Biomedicines에서 개발) 와 RoseTTAfold Diffusion(University of Washington에서 개발)이 있다.

미래 헬스케어의 중심이 되려면

일론 머스크는 뉴럴링크가 인간의 뇌를 인공지능과 맞먹는 지능으로 증강하는 것을 목표로 한다고 했다. 그러나 앞서 언급한 것과 같이 인공지능과 융합하여 더욱 발전할 것으로 생각한다.

다만 생명을 다루는 의료 분야에는 챗봇과는 전혀 다른 규제가 필요하다. 인류 생존에 영향을 주는 핵무기를 함부로 사용하지 못하도록 제한하는 것처럼, 생명과 인간 존엄성에 직접적 연관이 있는 의료 분야에서는 생명 윤리를 진지하게 고려하고 규제할 필요가 있기 때문이다.

그런데 뉴럴링크가 지난 5월 미 식품의약청(FDA)으로부터 첫 인체 임상시험 승인을 얻어 낸 것은 미국이 네거티브 규제 방식을 취하기 때문이다. 즉 금지한 행위가 아니면 모두 허용하는 정책으로, 이 때문에 다양한 시도를 할 수 있다. 중국의 경우엔 5~10년 동안 규제를 받지 않고 성장할 수 있는 ‘화이트 스페이스’ 기간을 규정하는 정책도 있다. 반면 우리나라는 의료 정책상 허용되는 것 이외에는 허용하지 않는 '포지티브(positive) 규제'를 법률로 취한다. 이러한 규제로 인해 의료 발전이 제약받을 수 있다는 우려와 동시에, 인간 존엄성과 윤리를 균형 있게 고려해야 한다는 입장이 존재한다. 규제와 윤리를 균형적으로 고려한 제도가 필요하다.

그럼에도 앞으로 헬스케어 분야에 AI가 접목된다면 인간의 능력을 크게 증폭시킬 것으로 생각한다. 특히 신체적으로나 지적으로 일상 활동에 불편한 사람을 치료해 줄 수 있게 될 것이다. 나아가 이에 따라, 이러한 생명을 다루는 일에는 윤리와 규제에 대한 이해를 바탕으로 한 고객 중심 기획이 더욱 중요해질 것이다.

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