※ 다음 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1763호(2016. 9. 14 발행)에 기고한 원고입니다. 


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소프트웨어로 정의되는 인간, 유전자 규명으로 건강장수 구현.pdf



[ 요 약 ]


인간은 소프트웨어로 정의될 수 있다(Software Defined Human)는 개념이 의료기술에 적용되고 있음유전자가 사람의 기본 소프트웨어로 작동하며 우리의 신체 특성을 결정하는 코드를 생성한다는 것으로코드에 따라 신체가 형성되고 질병이 발병하기 때문에이 메커니즘을 규명하면 인간이 건강하게 오래 살 수 있다는 것최근 SDH 개념을 현실화하여인간의 오랜 염원인 무병장수를 구현하기 위한 의료 기술과 서비스들이 등장하고 있음




[ 본 문 ]


◈ 미국의 벤처기업 HLI(Human Longevity, Inc.)는 사명에서 알 수 있듯이 유전공학을 응용해 건강히 장수하기 위한 의료 서비스를 제공하려 하고 있음

HLI의 미션은 질병을 예방하고 개인에 특화된 치료를 하는 것인데, 노화를 암이나 심장질환 보다 심각한 질병으로 바라보고, 노화를 치료하는 의료 기술을 개발 중




<자료> Human Longevity, Inc.


[그림 1] 유전공학 기반 헬스케어 기업 HLI


• 지금의 의료는 질병의 치료에 초점이 맞춰져 있지만, HLI는 질병의 발병을 방지하는 것을 목적으로 하는데, 개인에게 장차 어떤 질병이 발병할 것인가를 예측하고 그 질병을 예방하기 위한 사전적 의료 서비스를 제공하고 있음


이는 인간을 유전자라는 소프트웨어로 정의할 수 있다는, Software Defined Human(SDH) 컨셉에 기반한 것으로, 소프트웨어 코드 해독을 통해 인간의 건강과 수명을 제어할 수 있음을 제시하고 있음


HLI는 크레이그 벤터(Craig Venter)와 피터 다이아맨디스(Peter Diamandis) 2013년 설립했는데, 벤터는 미국의 국가 프

로젝트와 경합하며 인간 유전자 배열의 규명에 크게 기여한 인물이며, 다이아맨디스는 X 프라이즈 재단(X Prize Foundation)을 창설하였음


X 프라이즈 재단은 전지구적 차원의 과제 규명을 목표로 하는 세계 최대 비영리 벤처재단으로, 구글 등의 후원을 받아 수백만 달러의 상금을 내걸고 미래를 바꿀 실마리가 되는 문제 해결을 위한 아이디어와 기술을 공모하고 있음


HLI이 노화 치료를 위한 의료 서비스를 제공할 수 있게 된 배경에는, 기술의 특이점(singularity)를 이끄는 기하급수적인 기술 발전이 있음


인간의 유전자 배열을 규명하기 위해 1990년에 시작된 미국의 국가 프로젝트 휴먼 지놈 프로젝트(Human Genome Project)는 초기 성과는 더디었지만 13년의 시간과 270억 달러를 투자해 2003년에 목표에 도달


참고로 휴먼 지놈 프로젝트 시작에 즈음해, 크레이그 벤터는 인간의 유전자 배열을 처음으로 규명하고 이를 바탕으로 벤처기업 셀레라(Celera)"를 설립한 바 있음


셀레라는 국가 프로젝트와 경합하며 인간 유전자 배열 완전 규명을 시도했는데, 국가 프로젝트가 셀레라 보다 약간 빨리 규명에 성공했고 연구 성과를 일반에 공개하였음




<자료> gettyimages


[그림 2] 셀레라 CEO 크레이그 벤터(왼쪽)


• 비록 유전자 배열 완전 규명으로 특허 취득을 목표로 한 셀레라의 주가는 급락했지만 벤터의 방법과 업적은 높이 평가 되었으며, 벤터는 이후 유전자 사업 부문에서 많은 벤처기업을 설립해 왔으며 HLI까지 이어지고 있음


이처럼 유전자 서열 분석 기술인 시퀀싱(sequencing)의 발전으로 인간 유전자 배열을 단시간에 저렴한 비용으로 해석할 수 있는 환경이 구축되었는데, 현재 한 사람의 유전자 배열을 특정하는 데 드는 비용은 1천 달러 정도이며, 처리 시간은 15 분 정도임


한편 유전자 배열이라는 대규모 데이터를 처리하기 위해서는 최신 정보기술이 사용되고 있는데, 아마존 클라우드 및 신경망을 포함한 기계학습 등이 여기에 포함됨


HLI는 선진 의료연구 플랫폼인 헬스 뉴클리어스(Health Nucleus)를 설립했는데, 이곳에서 포괄적인 신체 데이터를 수집하고 건강 장수 실현을 위한 의료 서비스를 제공함




<자료> Human Longevity, Inc.


[그림 3] 헬스 뉴클리어스의 컨셉


• 헬스 뉴클리어스는 유전자 분석과 의료 검사를 통해 개인의 신체 정보를 파악하고, 건강히 생활하기 위한 각종 의료 서비스를 제공


헬스 뉴클리어스는 가까운 미래에 보게 될 건강검진 센터일 수 있는데, 이 시설에서 고객의 신체에 대한 포괄적인 데이터를 수집하며, 이 데이터를 바탕으로 고객의 신체 이미지를 구성하고 건강하게 장수하기 위한 의료 로드맵을 시각화 함


◈ 헬스 뉴클리어스에서 수집하는 고객의 데이터는 유전자 정보뿐 아니라, 체내 대사 산물의 분석 등을 포함한 신체 정보까지 다방면에 걸쳐 있음


유전자 정보로는, 현재 대부분의 유전자 분석 서비스들이 한정된 유전자만을 대상으로 하는 데 비해, 헬스 뉴클리어스는 모든 유전자를 분석 대상으로 포함시켜 전체 유전자 배열을 검출함


고객의 유전자를 분석하고 유전자 변이를 찾아 개인의 특성을 파악하는데, 유전자 배열의 변이는 신체적 특성(눈동자 색, 머리 색 등)을 결정할 뿐만 아니라 질병을 발병시키는 원인이 되는 위험요인이기 때문


신체 정보는 다양하게 수집하는데, 가령 미생물군유전체(Microbiome) DNA 염기서열을 분석하고 박테리아 종류를 파악하며. 이를 통해 박테리아의 불균형 상태(Dysbiosis)를 파악


인간의 몸이나 얼굴에는 수조 개의 박테리아가 서식하고 있는데, 이 박테리아들을 미생물군유전체라 불리며 건강한 생활을 위해서는 빼놓을 수 없는 존재임


미생물군유전체는 인간이 태어나면서부터 인간 몸에 서식해 오고 있는데, 면역 체계를 만드는 등 중요한 역할을 담당하며, 음식을 소화, 흡수하여 영양분을 만들어 냄


헬스 뉴클리어스는 미생물군유전체의 구성과 기능이 질병 및 건강한 생활에 어떻게 영향을 주는지에 대한 연구를 진행하고 있으며, 또한 질병을 식별하기 위해 미생물군유전체를 활용한 바이오 마커를 개발하고 있음


체내 대사산물(metabolites)을 측정 및 분석하는 대사체(Metabolome) 분석도 하는데, 대사산물은 저분자 화학물질들로 설탕, 지방, 호르몬 등을 가리키며, 세포 안쪽이나 소화 박테리아가 생성하는 물질 등을 포함함


대사 물질은 인체의 생리 상태를 나타내는 직접적인 정보가 되므로, 대사 산물을 분석한 결과를 통해 생리 상태의 불균형이 나타난다면 질병의 전조로서 파악할 수 있음


이 밖에도 의료 이미징 기술을 사용해 신체 구조를 세부적으로 자세히 파악하는데, 헬스 뉴클리어스가 독자적으로 개발한 기법을 통해 신경계의 분류, 대사 분석, 뇌와 목의 혈관계 분석 및 조기 암 검진 등을 수행함


◈ 헬스 뉴클리어스는 검사 결과를 보고서로 정리해 고객에게 다양한 형태로 제공하며, 고객의 주치의와 연계해 질병의 위험과 건강 상태를 지속적으로 모니터링 함



<자료> iTunes


[그림 4] 아이패드용 헬스 뉴클리어스 앱


• 신체에 대한 종합적인 분석 결과는 약 500 페이지로 구성되는 방대한 양인데, 이 데이터들은 웹 사이트에서 볼 수 있으며 아이패드 앱으로도 볼 수 있게 제공하고 있음


고객이 스스로 결과를 분석하기는 매우 힘들기 때문에, 헬스 뉴클리어스는 고객 주치의와 연계해 치료와 건강유지 활동을 수행


헬스 뉴클리어스는 2016 1월부터 운영을 시작하였으며, 지금까지 200여 명을 대상으로 검사를 실시했는데, 고객의 30%에서 새로운 문제를 발견했고, 즉시 의료 조치를 취할 수 있었다는 등의 성과가 보고되고 있음


헬스 뉴클리어스는 현재 제한된 그룹을 대상으로 시험 운용을 전개하고 있는 단계로, 고객들이 건강하게 장수하게 만든다는 궁극적 목표를 달성하려면 아직 갈 길이 멂


헬스 뉴클리어스의 이용료의 25,000 달러로 서비스 이용자는 일부 부유층에 한정될 수밖에 없으며, HLI가 현재 보험 적용할 수 있도록 보험 회사와 협의를 거듭하고 있기는 하지만 일반인에게 보급되려면 좀 더 시간이 걸릴 전망


HLI100만 명의 유전자 분석을 목표로 하고 있으며, 제약업계 큰 손인 아스트라제네카(AstraZeneca)와 제휴하여 유전자와 질병의 관계 규명 작업을 진행하고 있음


현재 헬스 뉴클리어스를 통해 수집할 수 있는 데이터는 매우 적지만, 제휴를 맺은 아스트라제네카는 자체 임상 시험에서 얻은 50만 명의 DNA HLI에 제공하고 있으며, HLI는 이 DNA를 시퀀싱하여 분석을 수행하고 있음



HLI는 샘플에서 유전자 변이가 있는 피험자들을 수천 명 단위로 추출한 뒤 질병과 치료제의 관계를 분석하고 있는데, 유전자 중에서 특정 패턴을 감지하고 질병과의 관계를 연결해 가는 이 분석 작업은 엄청난 계산능력을 필요로 함


인간의 유전자는 2만 개 정도로 알려져 있는데, 건강에 미치는 영향을 이해하기 위해서는 2만 개의 유전자와 피실험자의 생활 환경, 행동, 약물에 대한 반응, MRI 검사 결과, 의료 시험 결과를 비교할 필요가 있기 때문


인간의 유전자를 구성하는 염기(A, C, G, T의 네 가지)의 수는 64억 개에 이르며, 피험자의 신체적 특성이나 검사 결과와 비교하기 위해서는 대규모 계산 환경이 필요함


유전자는 하나의 언어 체계와 유사하다고 볼 수 있는데, 특정 언어에 대한 자연어 분석에서 요구되는 기술 수준이 유전자 분석에서도 요구됨


이 때문에 HLI는 구글에서 번역 서비스(Google Translate) 개발을 이끌어 왔던 기계학습 전문가 프란츠 오취를 채용했는데, 기계 번역에서는 사용되는 신경망 등 기계학습 기술을 유전자와 질병 간 관계 규명에 응용하기 위해서임


예를 들어, 전체 유전자와 뇌 MRI 이미지를 기계학습 기법으로 비교하여 알츠하이머 병의 원인이 되는 유전자 변이를 발견 할 수 있을지도 모르며, 이를 통해 알츠하이머 병의 진행을 억제하는 약의 등장에 대한 기대를 높일 수 있을 것임




<자료> HLI, https://youtu.be/QwS-b-stG7o


[동영상미래형 검진센터 헬스 뉴클리어스


HLI는 매우 도전적인 사업이지만, 대기업들로부터 대규모 출자를 받아 사업을 전개하고 있으며, 의료 기술의 새로운 돌파구가 될 수 있을 지 세계의 주목을 받고 있음


장수는 인류의 오랜 소망이었지만, 전세계 국가들이 인류 역사 초유의 고령화 현상이 전개되고 있는 현 상황을 위기로 인식하고 있는 이유 중 하나는 고령화로 인해 지출되는 의료비용의 규모가 막대하기 때문


고령화 시기의 질병은 암, 심혈관 질환 등 중증인 경우가 많은데, 이는 치료 방법도 어렵고 기간이 길며, 완치를 시키지는 못하면서 단지 생명을 연장하기 위한 치료인 경우도 많아 무의미한 고액의 의료비 지출로 이어지는 문제를 낳고 있음


유전자 정보를 환자의 의료 기록이나 건강검진 결과와 조합해, 효과적인 치료법을 발견하고 암이나 심장 질환 등 심각한 질병에 걸리는 것을 예방하기 위한 방법을 찾아 낼 수 있다면, 이는 고령화 문제 해결을 위한 유용한 방책이 될 수 있음



HLI는 모든 사람의 유전자를 분석해 건강한 생활을 영위하는 것을 목표로 하고 있으며, 헬스 뉴클리어스가 향후 건강검진의 프로토타입이 될 것이라 주장하고 있는데, 질병을 예방하는 것이 질병을 치료하는 것보다 더 큰 의미가 있기 때문


최근 스마트폰 기기를 이용한 건강관리가 확산되고 있는 것도 의료의 패러다임이 치료에서 예방 중심으로 이동 중임을 보여주는 것인데, HLI는 여기서 더 나아가 유전자라는 소스 코드 단위에서 근본적으로 예방 의학 패러다임을 구현하려 하고 있음


이러한 패러다임의 변화 기저에는, 이전까지 하드웨어로 이해했던 것들을 소프트웨어 관점에서 정의(Software-defined)하려는 움직임이 자리잡고 있으며, HLI는 사람을 유전자라는 소프트웨어로 정의되는 존재로 바라보고 있음


HLI는 지금까지 3억 달러의 투자를 유치하였으며, 올해 안에 IPO도 예상되고 있는데, 이는 HLI의 근원적 접근 방식에 대한 관심과 기대가 매우 높음을 잘 보여주고 있음


※ 다음 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1763호(2016. 9. 14 발행)에 기고한 원고입니다. 


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3D 프린터와 VR 급변하는 의료현장.pdf



◈ 현실세계에서 수집한 데이터로 3D 데이터를 생성하고 가상현실(VR)로 표현한 다음, 이를 토대로 다시 현실세계의 작업에 활용하려는 시도가 의료현장에서도 모색되고 있음


VR 기술과 3D 프린터 등을 이용해 의료 현장의 발전을 시도하는 대표적인 곳은 일본 고베대학 부속 병원 소화기내과 분야로, 이 대학 스기모토 마키 부교수는 이미 연간 약 50건의 임상 수술 현장에서 VR 3D 프린터 등을 활용하고 있음


활용 방식을 보면, 우선 환자의 몸을 CT로 촬영으로 촬영한 후, CT 검사에서 얻을 수 있는 2차원의 평면으로 표현되는 이미지 데이터를 다시 3D 데이터로 변환함


CT 검사의 이미지 데이터를 3D로 변환해 주는 도구는 의료 영상 분석용 응용프로그램인 오자이릭스(OsiriX)인데, 오픈소스로 공개되어 있어 무료로 이용할 수 있으며, 2D 화상 데이터를 3D 데이터로 변환하는 작업은 몇 번의 클릭만으로 가능함


환자 누구나 병원에서 CT 검사 촬영 데이터를 받아 고베대학 부속병원에 오면 자신의 몸을 3D로 볼 수 있게 해주고 있음


오자이릭스를 이용하면 3D 프린터로 실물 크기의 장기를 만들기 위한 이미지 데이터로도 변환이 가능한데, 스기모토 교수 팀은 실제로 3D 프린터를 사용해 실물 크기의 모형을 만들고 외과 수술에 유용하게 활용하고 있음


VR 영상이나 3D 프린터로 만든 모형을 사용하면, 실제 수술, 특히 절제 수술 같이 정교한 수술을 어떻게 진행하는 것이 적절한 지 사전에 검토하는 데 도움을 줄 수 있음




<자료> Kobe University


[그림 1] 수술 중 VR 영상을 활용하는 모습


• 가령 체내 종양을 절제 수술의 경우, 담당 의사는 3D 데이터를 이용한 VR 영상을 보며 실제로 환자의 몸을 열지 않아도 내부 모습을 쉽게 그려볼 수 있으며, 오자이릭스에서 만든 데이터를 헤드마운트디스플레이(HMD)를 통해 볼 수도 있음


환자의 몸에 프로젝션 매핑 기술로 영상을 투영하면 몸을 열지 않아도 내부 장기의 위치를​​ 파악할 수 있는데, CT로 촬영한 흑백 이미지 데이터만으로는 그려보기 어려운 환자 체내의 형상을 쉽게 확인할 수 있음


종양의 위치가 장기의 뒤쪽에 있는 경우나 숙련된 의사도 파악하기 어려운 케이스의 수술을 해야 할 경우에는 3D 프린터로 만든 장기 모형이 매우 유용한데, 장기 모형을 손에 들고 돌려 봄으로써 마치 실제로 개복한 것처럼 종양의 위치를​​ 확인할 수 있음


스기모토 교수 팀의 연구는 현실에서 가상으로 그리고 가상에서 현실로, 경계를 의식하지 않고 VR 기술을 활용하려는 시도로서, 인체의 내부를 컴퓨터로 표현하고 이를 다시 현실적인 모형으로 만들어 내려는 것임


◈ 이런 방법은 의사의 수술 훈련과 교육에도 활용할 수 있는데, 실제로 환자의 몸을 개복하지 않고도 실전과 같은 환경에서 교육이 가능해 짐


가령 3D 프린터로 만든 장기 모형으로 환자의 몸을 재현한 후, 그 모형을 대상으로 수련의들이 수술을 해볼 수 있는데, 실제 수술이라면 실패는 허용되지 않지만, 모형 대상에서는 실패할 수 있으며, 이런 실패 경험을 통해 숙련도를 높일 수 있음


지금까지의 교육 방법으로는, 신참내기 의사가 대학이나 연수의 시절에 배울 수 있는 기술이 제한적이었는데, 배우기보다는 스스로 익혀야 한다라는 문화가 팽배한 상황에서는 오로지 현장에서 기술을 습득해 나갈 수밖에 없었음



<자료> Kobe University


[그림 2] 3D 프린터로 재현한 장기()


• 그러나 3D 프린터로 만든 모형을 이용하면 실제 수술 횟수도 대폭 늘릴 수 있고, 모형을 대상으로 수술 연습 시에 기구 등에 가속도 센서와 적외선 센서를 장착함으로써 실습 동작을 기록하여 모니터 함으로써 숙련도를 보다 빠르게 높일 수도 있음


의료가 디지털이어야 하는지 아날로그이어야 하는지에 대한 논의가 많지만, 의료에 도움이 된다면 둘 중 하나에 너무 매달릴 필요는 없다는 것이 스기모토 교수 팀의 기본 입장


IT 활용이 전부는 아니지만, IT가 의료에 접목되어 더 많은 환자의 생명을 구할 수 있도록 의사와 엔지니어가 협력할 수 있다면, 의료 현장을 진화시킬 수 있다는 것

※ 다음 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1763호(2016. 9. 14 발행)에 기고한 원고입니다. 


▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

미국 IT 기술분야 평균 연봉 역대 최고.pdf



◈ 리쿠르팅 전문기업인 다이스(Dice)가 공개한 데이터에 따르면, 2015년 미국 기술 직종의 평균 연봉은 9 6,370달러로 데이터를 수집해 온 10년 내 가장 높은 수준을 기록


2015 IT 직종의 전년 대비 연봉 인상률은 7.7.%였으며, 이 역시 최근 수년간 2%대 성장률을 기록한 것과 비교해 볼 때 이례적으로 높은 수치


응답자의 62%가 전년 대비 급여가 인상되었다고 답했으며, 38%는 혜택이 늘었고, 10%는 내부 승진이 있었다고 응답


다이스는 연봉 수준 인상의 두 번째 주요 요인으로 이직을 꼽았는데, 23%가 이직을 하였고, 이 과정에서 대체로 연봉이 인상된 것으로 나타남


[1] 2011~2015 미국 IT 직종 평균 연봉 및 연봉인상률 추이 (단위: 달러)

연도

2011

2012

2013

2014

2015

평균 연봉

81,327

85,619

87,811

89,450

96,370

연봉인상률

2.4%

5.3%

2.6%

1.9%

7.7%

<자료> Dice Tech Salary Survey, 2016. 08, IITP 정리


실리콘밸리 외에도 뉴욕, LA, 보스턴, 시애틀, 볼티모어, 미니애폴리스, 포틀랜드 등 7개 대도시 권역의 기술직 평균 연봉이 사상 처음으로 모두 6자리(10만 달러) 이상을 기록하였음


[2] 2015년 미국 7개 대도시권역 IT 직종 평균 연봉 및 연봉인상률 (단위: 달러)

대도시 권역

2015 연봉

인상률

대도시권역

2015 연봉

인상률

실리콘밸리

118,243

5%

시애틀

103,309

4%

뉴욕

106,263

11%

볼티모어

102,873

5%

로스앤젤레스

105,091

10%

미니애폴리스

100,379

9%

보스턴

103,675

7%

포틀랜드

100,309

10%

<자료> Dice Tech Salary Survey, 2016. 08, IITP 정리


또한 IT 직종의 인기를 반영하듯, 정규직 고용 외에도 계약직 일자, 보너스 금액도 2014년에 비해 모드 증가한 것으로 나타남


IT 직종 중에서도 가장 인기가 높은 분야는 최근 수년간의 흐름과 마찬가지로 빅데이터클라우드였으며, 관련해서 하나(HANA), 오픈스택(OpenStack) 등이 새로 이름을 올림


빅데이터는 거의 모든 기업이 수집, 추적, 관리하고 있으나 빅데이터에 수반되는 여러 다양한 시스템을 관리하는 것은 쉬운 일이 아니기 때문에 빅데이터 스킬의 시장 가치는 전년 대비 16% 상승했으며, 빅데이터 직종의 평균 연봉은 2016 8월 기준 12 1,328달러였음


기업들이 클라우드를 활발히 도입하면서, 클라우드 인프라를 관리할 수 있는 인재들을 더 많이 필요로 하고 있으며, 수년 간 뜨거운 분야였음에도 이 기술 직종의 연봉은 작년에도 35% 상승하였고, 클라우드 직종 종사자의 평균 연봉은 11 2,972달러였음


페타바이트급 데이터 처리에 사용되는 도구 중 하나로 스트리밍 서비스를 제공하는 기업에서 인기가 높은 스파크(Spark) 전문가의 시장 가치는 1년 만에 85% 성장했으며, 스파크 기술 직종 종사자의 평균 연봉은 11 3,214달러임


카산드라(Cassandra)는 여러 서버에 보관하고 있는 방대한 데이터 관리에 도움을 주는 오픈소스 데이터베이스 관리 시스템으로, 빅데이터가 더욱 중요해지면서 카산드라 스킬의 시장 가치는 전년 대비 23%가 상승했으며 평균 연봉은 14 7,811달러임


 이 밖에도 마이크로소프트의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 애저(Azure), 개발자들의 생산성 추적 도구인 지라(JIRA), 기업 CRM 도구인 세일즈포스 전문가그리고 보안 엔지니어네트워크 관리자전기 엔지니어들의 몸값도 급상승 중인 것으로 나타남


[표 3] IT 직종 중 연봉 상위 10대 기술 분야 (단위: 달러)

순위

기술직종

분야

연봉

순위

기술직종

분야

연봉

1

하나

DB

154,749

6

클라우드스택

클라우드

138,095

2

카산드라

DB

147,811

7

셰프(Chef)

프로그래밍

136,850

3

클라우데라

클라우드

142,835

8

피그

빅데이터

132,850

4

파스(PaaS)

클라우드

140,894

9

맵리듀스

빅데이터

131,563

5

오픈스택

클라우드

138,579

10

퍼펫(Puppet)

프로그래밍

131,121

<자료> Dice Tech Salary Survey, 2016. 08, IITP 정리