기고 | ‘로봇 혁명에 버금가는’ 바이오 혁명이 온다

디지털 및 실리콘 기반 혁명의 진행에 관해 오가는 말들이 많았다. 특히 ‘로봇의 성장’이 담론의 중심을 차지한다. 그러나 그만큼이나 대단한 혁명이 이와 나란히 진행되고 있다는 점에 주목할 필요가 있다는 진단이다. 바로 바이오 혁명이다. 앞으로 10 ~20년 동안 연간 4조 달러에 이르는 직접적 경제 영향을 가질 수 있다고 매킨지는 예견했다.

바이오 혁명(Bio Revolution)은 현재의 기후 위기에 맞서 가장 설득력 있는 자연 재생적 자본주의(regenerative capitalist) 해법을 제공할 것을 약속한다. 새로운 물결의 생물학 및/또는 자연 유래적 혁신(nature-inspired)을 촉진함으로써다. 

이 개념은 클라우스 슈바프가 서술한 4차 산업 혁명, 다시 말해 물리, 디지털, 생물학 세계의 융합과 중첩된다. 그리고 보스턴 컨설팅 그룹이 말하는 ‘자연 공동 설계(Nature Co-Design)’와 어느 정도 비슷하다. 이는 자연의 설계 원리와 제조 능력을 이용해 원자 수준으로부터 유익한 신소재를 생산하는 새로운 산업 혁명이다. 

바이오 혁명의 핵심 요소 한가지는 ‘미생물 군집(microbiome)’이다. 생물학적 개체와 환경에 걸쳐 공존하는 미생물 생태계를 의미한다.
 

미생물 군집: 바이오 혁명의 화폐 단위 
미생물 군집 생태에 대한 이해가 높아진다면, 인간의 건강과 행복에 지대한 영향을 줄 것이다. 미생물 군집이 혁신적 의약품의 개발을 가속하고 세계 식량 생산을 제고하고 지속 가능한 소비재를 생산할 잠재력이 거대하기 때문이다.

그러나 잠재력에도 불구하고, 미생물 군집 관련 데이터의 복잡하고 다차원적인 성질은 상당한 난관일 수 있다. 예를 들어 신체와 미생물 군집의 수많은 네트워크 및 상호작용이다. 적절한 툴과 데이터 세트가 표준화된 접근법과 결합되어야 데이터를 이해하고 통찰을 도출할 수 있으며, 결과적으로 미생물 군집이 가속 중인 바이오 혁명을 원활하게 지원할 것이라는 약속이 이내 현실화될 수 있다. 

흔히 나타나는 부실한 데이터 큐레이션 및 관리 프로세스는 현행의 FAIR(Findability, Accessibility, Interoperability, and Reusability) 데이터 원칙에 부합하지 않는다. 데이터의 가공과 관리가 비효율적인 연구 환경이 너무 많다는 또 다른 난관이 있다. 

이러한 환경은 노후 기술에 의존하고, 지나치게 지연된 변화 프로세스에 시달린다. 이는 혁신 비율의 확연한 감소로 이어졌고, 끊임 없는 데이터 랭글링, 불확실한 재현성, 불필요하고 자원을 고갈시키는 반복 실험에 따른 시간과 노력의 낭비도 나타났다. 아울러 프로세스가 개발의 이후 단계로 순조롭게 전이되거나 확장되지 않는다. 바이오 혁명이 제대로 작용하려면 변화가 필요하다.

다행스러운 소식은 변화가 이미 이루어지고 있다는 것이다. 

복잡한 데이터의 유망한 패턴을 시각화하고 맥락화 
다중체학(multi-omics) 데이터 관리의 복잡성은 대량의 정보를 감당할 수 있고 가공할 수 있고 가치 있는 결과를 제공할 수 있는 기술과 플랫폼을 필요로 한다. 해당 플랫폼은 데이터의 소비자, 다시 말해 과학자, 데이터 과학자, 제품 마케터, 연구자, 법률 및 컴플라이언스 관계자, 제품/서비스 소유자가 어떻게 복잡한 데이터가 생산적으로 응용되어 혁신으로 이어질 수 있는지를 신속히 볼 수 있도록 지원해야 한다.

이 수요에 대응하려는 목적으로 다중체학 및 데이터 관리 소프트웨어 산업이 출현했다. 과학 중심적 산업 내의 R&D 팀들이 데이터 패브릭을 이용해 농업 혁신, 그리고 환경 지속성 및 재생을 이끌고 있다. 

합목적성 데이터 패브릭은 종합적인 미생물 군집 관련 데이터 세트의 가용성을 보장하고, 이들이 교환될 수 있고, 비교될 수 있고, 비-데이터 과학자도 유의미하게 이해할 수 있도록 보장한다. 가트너는 복잡한 분석의 수요가 증가함에 따라 합목적성 데이터 패브릭에 대한 예측을 다양하게 제시한 바 있다.

또 하나의 핵심 툴은 새삼스러울 것 없이 AI이다. 이는 AI의 지원 없이는 인간이 관찰하기가 까다로운 패턴을 해석하는 데 유용할 수 있다. 마지막으로 인과 추론 프로그래밍 접근법의 고급 응용은 다양한 데이터에서 연상을 추출하는 유익한 방식이고 미생물 군집 연구자에게 매우 효과적인 것으로 증명되고 있다. 따라서 인과 추론 작업 및 네트워크 과학은 미생물 군집의 환경 역할을 이해할 수 있는 거대한 가능성을 가지고 있다.

작은 씨앗 
미생물 군집 산업은 이제 막 가속화되기 시작한 단계일 뿐이다. 고무적인 점은 데이터를 효과적으로 활용하는 다른 초기 단계 산업들이 커다란 보상을 전달했다는 것이다. 경제와 사회 전반에 혜택을 준 것이다. 예를 들어 소분자 신약 개발, 그리고 반도체 공정 및 제품 개발이다.

공통 표준에 관한 신속한 합의, 모범 관행, 정교한 툴은 위 산업들을 본궤도에 올렸고, 갓 싹트고 있는 미생물 군집 산업에도 마찬가지로 도움이 될 것이다. 미생물 군집에 대한 이해가 향상되면 이는 생물학의 이해에도 크게 기여할 것이고, 궁극적으로 모두를 위한 삶의 질 향상으로 이어질 것이다. 

이에 도달하기 위해서는 과학 및 기술 사이의 긴밀한 데이터 중심의 협력이 필요하고, 이는 현재의 과학을 견인할 뿐 아니라 재발명하기도 한다. 그리고 이 변화는 일어나기 시작하고 있다고 보아도 무방하다.  

* 앤써니 핀보우는 이글 게노믹스 Ltd의 CEO다. ciokr@idg.co.kr