https://researchoutreach.org/articles/metabolomics-artificial-intelligence-explore-universe-dark-metabolome/


이 글은 이미 2년 전 기사 긁어온 것임을 감안하고 봐주길 바람


휴먼 지놈 프로젝트가 2003년에 완료됐고

트랜스크립톰은 일단 지놈 프로젝트가 완료되면서 MRNA서열 파악이 사실상 거의 같이 해결된 문제일 뿐 아니라 

RNA간섭현상 매커니즘 발견 이후 RNA의 기능과 종류가 속속들이 규명되어서 개인적으로 RNAi로 2006년 노벨상을 수상한 파이어와 멜로의 연구업적을 원년으로 삼을 수 있을 거같고

휴먼 프로테옴 프로젝트가 2021년에 알파폴드2의 혁명으로 완료될 예정인데

휴먼 메타볼롬 프로젝트도 단백질 구조예측과 거의 동시기에 끝을 보리라는 생각이 듦


대사체학 혁신에 사용되는 Biotransformer도 내가 따로 찾아보니 이름에서 볼 수 있듯 알파폴드2와 아키텍쳐상 같은 트랜스포머 알고리즘으로 만들었고 

암흑대사물질을 규명하는데 걸리는 시간을 1~2년에서 몇 분으로 단축하는데 성공했다고 함 

대사체학이라는 학문분과 자체가 잘 정의된 영역이 아니고, 또 이 문제는 사실 단백질 접힘 문제만큼 극히 어려운 문제도 아니거니와 매달린 연구인력도 적은 편이어서 언론들이 그렇게 호들갑을 떨지는 않았음

나도 대사체학 전공이 아니라서 방금 찾아보고 이런 적용사례가 있다는 걸 알았지만


어쨌든 학자들이 일일이 손으로 하면 백 년은 걸릴일을 수년으로 단축시켰으니 알파폴드2로 인하여 구조단백체학의 핵심문제가 해결됨과 거의 동시기에 대사체학이라는 마지막 연결고리도 같이 해결되고 있다는 걸 알 수 있었어서 마음이 설렘


또 Biotransformer혹은 유사 다른 프로그램들이 알파폴드2 공개와 추후 오픈 액세스로 공개될 발전된 신경망 아키텍쳐들을 토대로 더 개선될 것을 생각하면 퍼포먼스 자체는 앞으로도 꾸준히 좋아질거고 


사실 딥마인드측에서 대사체학에도 좀 관심을 가져주거나 아니면 범용 인공지능이 손을 대주길 바랬는데 당장은 아무 얘기가 없어서 조금 아쉬웠는데

이미 이 분야에서도 혁신이 이뤄지고 있고 난도상 조금 쉬운 부분이어서 여기는 딥마인드의 우선순위가 아니었구나 하는게 이제 비로소 이해가 됨


그러니 추후 나올 알파폴드3가(혹은 딥마인드 발 범용인공지능이?) 리간드 결합이나 올리고머-폴리머간 상호작용을 성공적으로 다루게 되면 

이제 구조 단백체학과 대사체학 사이의 가교인 기능 단백체학 연구는 장애물이 하나도 없어진 것과 다름 없게됨 단백질과 결합하는 리간드라는 것은 대체로 대사물질이기 때문에


암튼 단백질 구조 예측해봤자 생체 내에서 상호작용을 고려 못하니 어쩌고 이런 얘기하는 선형주의자들은 몇 년 뒤에는 그런 레퍼토리를 못써먹을 거 같다





각설하고 이제 큰 그림을 한 번 얘기해보자면


왜 90년대와 00년대에 그렇게 호들갑을 떨었던 소위 "휴먼 게놈 프로젝트" 이후로도 왜 의학발전이 미미한거처럼 느껴지는 지 한번 고민해본 사람들있음? 


아마 00년대에 태어난 애들은 모르겠지만 여기 나보다 훨씬 나이많은 틀딱들도 있을테니 


그 때 막 휴먼 지놈 프로젝트얘기하면서 영생으로 가는길이니 뭐니하면서 사람들이 엄청 설레발 떨었던 것을 알고 있을 거임


지놈 프로젝트만으로도 이미 많은 목숨을 살렸지만, 그래도 뭔가가 미적지근 한거처럼 느껴지는 까닭은 인간의 생명현상은 단백질과 대사물질 레벨에서 이해되는 것이지 설계도인 지놈 층위에서 이해될 수 있는 것이 아니기 때문


즉 지놈의 파악과 목록정리는 꼭 필요한 작업이었지만 유전학의 "첫단추"에 불과했음

DNA -> RNA -> 단백질 -> 대사물질까지 모든 파악이 완료되어야 어떤 DNA가 어떤 역할을 하는지를 명료히 파악할 수 있다는 것


RNA는 2000년대 이후 기능과 목록이 많이 파악이 완료돼서 이미 RNA 안티센스 신약이 상용화되기에 이르렀고 

가장 어렵고 난제였던 단백질 구조 예측 문제를 알파폴드2가 비로소 해결했고

대사물질 부분은 이미 알파폴드2와 동류인 AI가 동시기에 해결하고 있다 (퍼포먼스나 역사적 의의 측면에서 알파폴드2보다 덜 인상적일지라도 가져온 파급효과 자체는 년단위 걸리던 연구를 분 단위로 줄였으니 지수발전 레벨에 든다고 생각)


이쯤되면 곧 이제 유전형만보고도 그 사람이 어떻게 생겼고 어떤 생물학적 프로파일을 갖고있고 어떤 질병에 취약한 지를 처음부터 끝까지 모조리 알 수 있게 되는 단계에 이르게 되는데 이건 장박테리아나 세포대사와 떼려야 뗄 수 없는 역노화의 메커니즘 발견에도 아주 크게 도움이 될거임


그럼 이제 장기적으로 비수술 전신성형이나 성전환 수술 역노화 및 각종 난치병 해결에 유일하게 남은 장애물은 무엇이냐 하면


"RNA나 약물을 어떻게 원하는 곳에 보낼 것인가"의 문제만 남는데


그걸 초보적이고 불완전하고 미개하게 해결하는 방식이 아스트라제네카(바이럴 벡터)나 화이자 백신(리피드 나노파티클)이고

레커는 이걸 나노봇을 통해서 궁극적으로 해결하길 원하고 있음


이 부분은 아직 너무 미진해서 좀 더 생각해볼 필요가 있겠지만 AGI가 도래한다면 못할 것은 없다고 생각함