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[서울2030] 2020년 주목을 받았던 신경과학, 장수명, 인공지능 분야의 발달을 가져왔다. 노화의 이유, 노화 극복 장수명 연구자들이 큰 공을 세운 해이다.

https://singularityhub.com/2020/12/22/2020-in-neuroscience-longevity-and-ai-and-whats-to-come/

JM Kim | 기사입력 2020/12/30 [00:50]

[서울2030] 2020년 주목을 받았던 신경과학, 장수명, 인공지능 분야의 발달을 가져왔다. 노화의 이유, 노화 극복 장수명 연구자들이 큰 공을 세운 해이다.

https://singularityhub.com/2020/12/22/2020-in-neuroscience-longevity-and-ai-and-whats-to-come/

JM Kim | 입력 : 2020/12/30 [00:50]

 

코로나19는 올해 과학에서 모든 연구를 집중시켜버렸다. 그러나 우리는 여전히 훌륭한 승리를 거두었다.

 

전염병은 로켓이나 인간을 무너뜨릴 수 없었다. '화성의 여름'에 여러 임무가 붉은 행성으로 폭발했다. 두 명의 우주비행사가 국제우주정거장에 발사하여 상업적 우주 여행의 판도를 바꾸어 안전하게 돌아왔다. NASA는 우주 여행이 우리 몸을 어떻게 변화시키는 지에 대한 수십 가지 연구 결과를 발표하여 화성과 그 너머에서 우리를 궤도에서 또는 언젠가 건강하게 유지할 수 있는 길을 닦았다.

 

지구로 돌아와 과학자들은 진흙 연못을 샅샅이 뒤지고 게놈편집을 위해 엄청난 힘을 가하는 아주 작은 CRISPR 효소를 낚았다. AI와 신경 과학은 문자 그대로 훨씬 더 얽혀 있다. 생물학적 뉴런은 여러 국가에서 최대 2개의 실리콘 기반 인공 뉴런을 완전한 기능의 바이오 하이브리드 신경망에 연결했다. 다른 사람들은 뇌의 보상 시스템의 주된 메신저인 도파민을 사용하여 전기와 화학 컴퓨팅을 반 생명 컴퓨터로 통합했다. 여전히 호기심이 많지만 이 연구는 살아있는 뉴런을 AI 하드웨어에 원활하게 통합하여 두뇌에서 영감을 받은 컴퓨터를 한 단계 더 끌어 올렸다. 이제 뇌 내부에 비슷한 회로가 있다고 상상해보라.

 

좀 더 추상적으로 생물학적 두뇌와 인공 두뇌는 우리가 지능을 이해하고 만드는 과정에서 서로에게 더 많이 공급되었다. 올해 과학자들은 입력 트리와 같은 뉴런 가지에서 "미니 컴퓨터"를 발견했다. 전체 신경망과 마찬가지로 이 케이블은 복잡한 논리 계산을 수행할 수 있었으며, 이는 우리의 뇌 세포가 이전에 생각했던 것보다 훨씬 더 똑똑하다는 것을 암시한다.

 

AI가 배울 수 있는 것이다. 반대로 강화학습이라고 하는 뇌에서 영감을 받은 핫샷 알고리즘은 신경과학자들로 하여금 우리가 학습하는 동안 피드백에 어떻게 반응하는지 재검토하도록 했다. AI는 또한 새로운 데이터를 지속적으로 통합하고 개인차를 포착할 수 있는 "살아있는 지도"인 지금까지 가장 역동적인 두뇌지도를 구축하는 데 도움이 되었다.

 

2020년을 뒤로하고 두 가지 주요 주제가 내 마음 속에 스며든다. 그들이 성취 한 것뿐만 아니라 앞으로 있을 일에 대한 지표이다. 이것이 우리가 내년에 주목할 트렌드이다.

 

노화방지 크로스 레인

우리가 노화하는 이유는 매우 복잡하다. 노화 관련 질병을 예방하거나 노화 과정 자체를 늦추는 방법도 마찬가지이다. n차원의 복잡성은 수명 연구가 차선으로 자체 분리되어야 함을 거의 나타낸다.

 

노화를 유발하는 생물학적 메커니즘을 조사해보자. 예를 들어, 우리 세포의 에너지 공장은 세포를 손상시키는 총알 같은 분자를 분출한다. 게놈이 불안정해진다. 세포는 "좀비처럼"변한다. 작동하는 줄기세포가 사라진다. 조직 재생이 고통받는다. 과학자들은 종종 노화의 단일 "특징"의 한 측면을 이해하거나 연령 관련 유전자를 찾기 위해 전체 경력을 보낸다. 운이 좋은 사람들은 한 적과 싸우는 방법을 제시한다. 예를 들어, 노화 관련 질병으로부터 보호하기 위해 좀비 세포를 제거하는 약물 군인 세놀리틱스가 있다.

 

그러나 노화된 특징은 고립된 상태에서 고개를 숙이지 않는다. 그들은 함께 일한다. 점점 더 많은 추세는 하나의 돌로 여러 마리의 새에 대한 희망을 가지고 상호작용의 "어떻게"작동하는지 (과학적으로 말하면 "누화")를 공개하는 것이다.

 

올해 장수 연구자들은 차선을 넘었다.

예를 들어, 한 연구에서는 시력을 잃은 나이든 쥐의 시력을 회복하기 위해 줄기세포 플레이 북을 사용했다. 그들은 눈에 띄는 노화 특징인 후성 유전학에 초점을 맞추었다. 우리의 DNA에는 수천 개의 화학적 표시가 있다. 나이가 들어 감에 따라 이러한 흔적이 축적된다. 연구팀은 유전자치료법을 사용하여 세 개의 "슈퍼 스타"유전자를 나이 든 쥐의 눈에 도입하여 이러한 표시를 되돌리고 세포를 더 어린 상태로 재 프로그래밍했다.

 

아마도 이러한 유전자에 대해 들어 보셨을 것이다. 이들은 성인 피부 세포를 줄기세포와 같은 상태로 되돌리는 데 사용되는 4가지 요인 중 3가지 또는 iPSC (유도 만능 줄기세포)이다. 후성 유전 시계를 재설정하는 것은 너무 강력해서 오래된 쥐의 시력이 향상되었으며, 팀은 이제 인간을 위해 개발할 수 있도록 보스턴의 Life Biosciences에 이 기술을 라이선스 했다.

 

또 다른 연구는 세놀리틱스가 세포에서 여러 노화방지 능력을 가지고 있다는 놀라운 결말과 함께 노화에 관한 세 가지 주요 퍼즐 조각 인 좀비 세포, 염증 및 오작동하는 미토콘드리아를 전체 그림으로 결합했다. 하나의 돌로 두 마리의 새를 죽이는 것에 대해 이야기해보자. 마지막으로, 한 팀 (내가 소속된)은 노화로 인한 불안정한 기억력과 인지 능력의 한계를 극복하기 위해 뇌 회춘을 위한 두 가지 유망한 접근 방식 (운동과 젊은 피)을 결합했다.

 

장수연구는 오랫동안 세분화되어 왔지만 다 분야 분야로 통합되기 시작했다. 이러한 크로스 오버는 노화되는 다목적 히드라에 맞서기 위한 상승 궤도의 시작일 뿐이다. 더 올게 있다.

 

AI가 생물학에 완전히 침투

AI Atari 게임의 디지털 영역을 떠나 현실 세계로 향하고 있다는 신호를 찾고 있다면 올해였다.

 

생명공학 분야에서 신약 발견 또는 의료 진단에 대한 AI의 약속에는 의심의 여지가 없다. 2019년 말에 한 팀은 Go에서 인간을 괴롭히고 Atari 라이브러리를 삭제한 DeepMind 알고리즘인 AlphaGo와 유사한 딥러닝 및 생성 모델을 사용하여 30,000개가 넘는 새로운 약물 분자를 만들어 내었다. 올해 코로나19인 바이러스 성 허리케인은 AI 기반 신약 발견을 더욱 촉발시켰다. 예를 들어 바이러스에 대항할 수 있는 후보에 대해 기존 약물을 선별하거나 SARS-CoV-2 감염을 퇴치하기 위해 새로 설계된 화학 물질 (바이러스) 코로나19를 유발한다.

 

현재로서는 이 기술의 약속에 대한 궁극적인 테스트인 AI 설계 약물이 아직 출시되지 않았다. 그러나 AI가 현재의 대유행 전투에서 튀어나올 수는 없었지만 다음 장면과 약물 발견 전체를 다루기 위한 장면이 설정되었다.

 

대조적으로 AI 기반 의료 진단은 엄청난 승리를 거두었다. 올해 FDA AI를 사용하여 심장 초음파 이미징에 대한 실시간 지침을 제공하는 소프트웨어를 승인하여 기본적으로 전문 교육이 없는 사람들이 테스트를 수행할 수 있도록 했다. 승인을 통해 현재까지 총 29개의 FDA 승인 AI 기반 의료 기술이 제공된다. 'AI 의사'에 대한 신뢰, 윤리, 책임에 대한 논쟁이 치열 해지면서도 판도라의 상자가 열렸다.

 

의학은 제쳐 두고 딥러닝은 다양한 분야에서 그 기술을 더욱 연마했다. 신 과학-AI 결합은 골절의 징후가 없는 연령대를 위한 것이다. 뇌 밖에서도 인공지능은 유전자와 유전적 네트워크 간의 상호작용을 분석함으로써 합성생물학의 발판을 마련했다. 이전에는 시행착오를 통해서만 달성한 엄청난 복잡한 문제였다. 인공지능의 도움을 받아 합성 생물학자들은 세포의 한 유전자에 대한 변화가 다른 유전자에 영향을 미칠 수 있고 세포의 생화학과 행동에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 예측할 수 있다. 결론: 효모가 녹색 연료 또는 인위적으로 호피 맥주를 펌핑하는 것과 같은 새로운 생물학적 회로를 훨씬 쉽게 설계할 수 있다.

 

그러나 과장된 기술로서 AI에 대한 쿠데타는 딥마인드가 생물학 분야에서 50년에 걸친 도전을 축소시킨 것이다. 전문가를 놀라게 한 성능으로 DeepMind AlphaFold는 아미노산 서열(단백질의 개별 구성 요소)에서 현재의 표준과 일치하는 단백질의 3D 구조를 예측할 수 있었다. 우리 몸의 원동력인 단백질은 생명을 결정한다. 어떤 의미에서 AlphaFold는 신약 발견과 합성 생물학 모두에 영향을 미치는 생명 생물학의 거대한 덩어리를 해결했다.

 

명예로운 언급

올해 또 하나의 과학적 빛은 신경과학과 조직공학에서 빛을 사용하는 것이다. 예를 들어 한 연구에서는 레이저를 사용하여 한 번의 외과적 절단없이 생쥐의 피부 아래에 사람의 귀와 같은 구조를 직접 인쇄했다. 또 다른 사람은 생쥐의 냄새를 받아들이기 위해 빛을 사용하여 완전히 새롭고 결코 볼 수 없는 자연적인 냄새 인식을 뇌로 직접 프로그래밍했다.

 

또 다른 연구에서는 레이저를 가상현실과 결합하여 우리의 뇌가 공간과 탐색을 처리하는 방식을 분석하여 생쥐를 보상과 연결된 가상 위치로 "정신적으로 이동"했다. 이를 막기 위해 과학자들은 수술 없이도 두개골을 통해 뇌를 제어하기 위해 빛을 사용할 수 있는 새로운 방법을 찾았다. 현재로서는 여전히 유전자 치료가 필요하다. 무단 "마인드 컨트롤"이 의미하는 바를 감안할 때 이는 버그가 아니라 기능에 가깝다.

 

우리는 좌절할 정도로 느리지만 확실히 코로나19의 헐떡임에 가까워지고 있다. 대유행이 2020년을 정의했지만 과학은 계속해서 힘을 쏟았다. 내년에 나올 내용을 여러분과 공유하고 싶다. 혁명적일 수도 있고, 잠재적으로 끔찍할 수도 있고, 완전히 기괴하거나 이상하게 가슴이 따뜻할 수도 있다.

 

 
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