바이오테크
오가노이드 인텔리전스를 향한 의미 있는 단계가 진행 중
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인공지능 (AI)은 오늘날 기술 세계에서 친숙한 용어가 되었으며, 우리의 일상 생활의 수많은 측면을 형성하고 있습니다. 그러나 과학 분야에서는 새로운 최전선인 오가노이드 인텔리전스(OI)가 등장하고 있습니다. 이는 AI만큼 널리 알려지지는 않았지만 놀라운 잠재력을 가지고 있습니다. 그렇다면 오가노이드 인텔리전스가 정확히 무엇이며, 왜 과학계에서 주목받고 있는 걸까요?
The Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 는 오가노이드 인텔리전스를 “뇌 오가노이드를 활용하는 집합적 노력—줄기세포에서 성장한 작은 구형 뇌 조직 덩어리—을 계산, 약물 연구, 그리고 전체 뇌가 어떻게 기능할 수 있는지를 소규모로 연구하는 모델로 사용”이라고 정의합니다.
이 조직은 또한 오가노이드 개발을 가능하게 만든 두 가지 획기적인 연구를 지적합니다. 우리는 곧 그 연구들에 대해 다룰 것입니다. 하지만 그 전에, 과학 공동체가 오가노이드 인텔리전스의 잠재력에 대해 어떻게 생각하는지 더 깊이 탐구해 보겠습니다.
우려를 가진 연구팀은 OI 기반 바이오컴퓨팅 시스템이 더 빠른 의사결정을 가능하게 할 것이라고 믿습니다. 이는 작업 중 지속적인 학습을 돕고, 에너지와 데이터 효율성을 크게 향상시킬 것입니다. 또한 치매와 같은 심각한 발달 및 퇴행성 질환의 병리생리학을 이해하는 데도 도움이 될 것입니다. 물론 이러한 질환에 대한 새로운 치료 접근법을 식별함으로써 치료에도 기여할 수 있습니다.
OI가 가진 거대한 선의 가능성을 고려할 때, 오가노이드 인텔리전스(OI)를 향한 여러 의미 있는 단계가 진행되고 있습니다. 우리는 다음 섹션에서 이를 살펴볼 것입니다. 하지만 먼저 앞서 언급한 오가노이드 개발에 관한 두 가지 획기적인 연구부터 살펴보겠습니다.
유도 다능성 줄기세포 유래 오가노이드
IPSC 유래 오가노이드는 COVID-19 발발 동안 논의에 오르기 시작했습니다. 한 과학 연구 논문은 IPSC 유래 기도 오가노이드, 뇌 오가노이드, 장 오가노이드, 간 오가노이드, 혈관 오가노이드, 신장 오가노이드, 내이 오가노이드 등을 상세히 나열했습니다. 이러한 다양성을 고려하여, 우리는 이제 뇌 오가노이드 부분에 초점을 맞추어 논의하겠습니다.
논문은 세 가지 중요한 점을 제시합니다:
- 첫 번째로, 과학자들은 배아체(EB)의 자발적 분화로 뇌 오가노이드를 개발했습니다.
- 첫 번째 뇌 오가노이드는 매우 이질적이었습니다.
- 이 이질성으로 인해 연구자들은 특정 신호 경로를 조절하여 영역 특이적인 뇌 오가노이드를 개발하게 되었습니다.
오가노이드 개발에 도움을 준 또 다른 연구는 3D 세포 배양 기술과 관련이 있었습니다.
3D 세포 배양
2차원에서 세포를 배양하는 데서 나타난 한계 때문에 3D 세포 배양 기술을 개발하려는 동기가 생겼습니다. 2차원 세포 배양 방법은 조직의 해부학이나 생리학을 재현하지 못해 유익하거나 유용한 연구에 한계가 있습니다.
반면 3D 세포 배양 기술은 동물 및 인간의 생리와 더 가깝습니다. 이 기술이 성숙해짐에 따라 공동 배양을 설계하고 개발하는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 기술은 임상 전달을 위한 조직 공학 및 약물 스크리닝 모델 개발에 유용할 수 있습니다.
이러한 3D 세포 배양의 진보는 IPSC 유래 오가노이드와 오가노이드 인텔리전스 연구에도 핵심적입니다. 예를 들어 IPSC는 동물 몸 안의 모든 세포로 분화할 수 있습니다.
특히 3D 배양 기술과 3D 스캐폴딩 방법은 생물학자들이 IPSC 유래 신경 조직을 수직 및 수평으로 성장시켜 동물 뇌에서 관찰되는 신경 간 네트워크를 형성하도록 돕습니다.
이 복잡한 네트워크를 복제함으로써 오가노이드 인텔리전스를 더 깊이 탐구하고 보다 정교한 방법을 개발할 수 있습니다.
뇌 오가노이드 리저버 컴퓨팅 for AI
연구가 발표됨 저널 Nature Electronics에 실린 이 연구는 뇌의 구조와 작동 원리를 모방한 뇌 영감 컴퓨팅 하드웨어에서 달성된 성과를 강조합니다. 연구자들은 이 개발이 현재 AI의 한계를 해결할 잠재력이 있다고 믿습니다.
특히 이 연구는 생물학적 신경망의 적응형 리저버 컴퓨팅을 뇌 오가노이드에 적용한 AI 하드웨어 접근법을 보고합니다. 이 접근법은 “Brainoware”라는 이름으로 불리며, 고밀도 다중 전극 어레이를 통해 뇌 오가노이드에 정보를 송수신함으로써 계산을 수행합니다.
유기 반도체 합성: 초고효율 전자 장치를 위한 새로운 지평 열기
UNIST 화학과의 연구팀은 유기 반도체 합성에서 획기적인 성과를 달성하며 혁신 기회를 더욱 확대했습니다. 연구진은 BOBN 유닛을 지그재그 가장자리에서 변환하여 BNBN 유닛을 형성한 B2N2 안트라센 유도체의 합성 및 특성화를 보고했습니다. 이 발견은 다중 BN 유닛을 가진 더 큰 안트라센을 개발하는 데 도움이 될 것이며, 이는 유기 전자 분야에 다양한 응용이 기대됩니다.
이 연구의 제1 저자인 정송화는 다음과 같이 말했습니다:
“우리의 안트라센에 대한 연구는 유기 반도체로 널리 인정받는 안트라센의 미래 발전을 위한 기반을 마련했습니다.”
정 교수는 또한 다음과 같이 덧붙였습니다:
“이번 연구를 통해 합성된 지속적인 BN 결합은 유기 반도체 분야에서의 응용 가능성이 매우 큽니다.”
다양한 연구가 오가노이드 인텔리전스가 번성할 수 있는 길을 열어줌에 따라, 이 분야 전문가들은 오가노이드 인텔리전스가 미래에 우리의 컴퓨터에 전력을 공급할 만큼 강력해질 수 있다고 말합니다.
실험실에서 배양된 뇌 세포가 적은 에너지 요구로 대량의 데이터를 저장하고 검색하는 것이 더 이상 비현실적인 미래가 아닙니다. 규모가 확대되면 이러한 솔루션은 스스로 생각하거나 느낄 수 있는 의식을 개발할 수도 있습니다.
오가노이드 인텔리전스: 워크숍 및 자금 지원
오가노이드 인텔리전스의 잠재력을 더욱 논의하기 위한 다양한 노력이 진행 중입니다.
2022년 2월 22일부터 24일까지, Johns Hopkins University는 최초의 오가노이드 인텔리전스 워크숍을 개최했습니다. 목적은 OI 커뮤니티를 형성하고 OI를 새로운 과학 분야로 확립하기 위한 기반을 마련하는 것이었습니다. 워크숍의 동기는 OI가 컴퓨팅, 신경학 연구 및 약물 개발을 근본적으로 변화시킬 수 있다는 믿음에서 비롯되었습니다.
OI의 잠재력에 대한 추가 검증은 미국 국립과학재단(NSF) 공학 부서가 2024 회계연도에 Emerging Frontiers in Research and Innovation (EFRI) 프로그램의 새로운 분야를 계획하면서 이루어졌으며, 그 분야는 ‘Engineering Organoid Intelligence’라는 이름으로 불렸습니다.
NSF는 과학 및 공학 연구와 관련 인력을 지원하기 위해 시설, 장비 및 자금을 제공하는 것으로 알려져 있습니다. NSF는 2023 회계연도에 95억 달러의 예산을 보유하고 있었습니다. 이 자금은 미국 전역 50개 주의 거의 2,000개 대학, 연구소 및 기관에 보조금 형태로 제공됩니다.
‘Engineering Organoid Intelligence’ 주제는 뇌 오가노이드를 통한 엔지니어링 바이오컴퓨터 개발에 대한 기본 연구를 지원하는 것을 목표로 합니다. NSF는 오가노이드 배양이 곧 전자 장치와 인터페이스를 형성하여 외부 디지털 시스템에 입력을 제공하고 출력을 내보낼 것이라고 믿었습니다.
대학, 연구기관 및 정부 부처 외에도 많은 기업들이 오가노이드 인텔리전스 발전에 동참하고 있습니다. 이제 이러한 기업들과 그들의 노력에 대해 살펴보겠습니다.
#1. Final Spark
2014년 스위스에서 Martin Kutter와 Fred Jordan이 설립한 Final Spark는 에너지 소비가 훨씬 적은 생물학적 칩 프로세서를 옹호합니다.
스타트업에 따르면, 이미 1천만 뉴런을 테스트했으며, 인간 피부에서 유도된 살아있는 뉴런으로 사고하는 기계를 구축하려는 노력의 일환입니다.
이 스타트업은 정교한 세포 배양 기술을 활용하여 미래 AI 모델을 만들기 위한 자가 지속 가능한 컴퓨팅 능력을 보여주고 있습니다.
#2. BiologiC와 NVIDIA
BiologiC Technologies는 영국 케임브리지에 기반을 둔 기업으로, “다중 생물학적 응용을 위한 자동화된 프로그래머블 및 재구성 가능한 바이오프로세싱 플랫폼”이라고 정의되는 바이오컴퓨터로 알려져 있습니다.
이 솔루션의 특허받은 하드웨어 아키텍처는 네 가지 핵심 모듈을 가지고 있습니다:
- 고급 라우팅 코어는 시스템을 통해 액체와 바이오가스를 운반하는 데 도움을 줍니다.
- 입출력 블록은 원료 로딩 및 최종 바이오제품 출력 제어를 돕습니다.
- BPU 모델은 세포 성장, 인 비트로 전사 등과 같은 바이오프로세싱 활동을 지원합니다.
- 마지막으로, 센서 코어 모듈은 바이오프로세스 환경을 실시간으로 모니터링합니다.
2023년 3월 13일, BiologiC Technologies는 NVIDIA (NVDA ) Inception에 합류했으며, 이는 BiologiC가 엣지 컴퓨팅 및 AI를 바이오컴퓨터에 통합하도록 돕는 프로그램입니다. 이 통합은 궁극적으로 BiologiC의 바이오컴퓨터가 생물학적 처리 시설에 혁신적인 개선을 가져오고, 지속 가능하고 접근 가능하며 저렴한 방식으로 질병 위협을 감소시킬 것입니다.
입수 가능한 정보에 따르면, CPI Enterprises가 BiologiC에 투자했습니다. CPI는 고잠재력 딥테크 기업의 빠른 확장을 지원하며, 투자자이자 기술 지원 제공자의 이중 역할을 수행합니다.
CPI의 최고경영자 Frank Millar에 따르면:
“오랜 기간 긴밀히 협업해 온 결과, BiologIC의 실행 속도와 상업적 견인력에 깊은 인상을 받았습니다. 우리는 BiologIC의 바이오컴퓨터 시스템과 경쟁사 대비 생물프로세스 생산성을 높일 수 있는 능력에 강력한 장점을 보고 있습니다.”
2023년 11월 21일, NVIDIA는 2023년 10월 29일 종료된 3분기 매출이 181억 2천만 달러이며, 전년 대비 206%, 전 분기 대비 34% 증가했다고 보고했습니다.
#3. BioMap와 MBUZAI: 바이오컴퓨팅 연구소 설립을 위한 공동 노력
2023년 3월 14일, BioMap은 Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)와 전략적 협력을 체결하여 중동 최초의 바이오컴퓨팅 혁신 연구실을 설립하고, 지역의 생명과학 시나리오 요구를 충족시키기로 했습니다.
이 협력은 BioMap의 교차 모달 바이오컴퓨팅 모델인 xTrimo(교차 모델 변환기 표현 인터액톰 및 멀티오믹스)를 활용하여 대규모 생명과학 모델, 단백질 생성, 단백체 구조 예측, 세포 기능 예측 및 기타 생명과학 작업을 달성하는 것을 목표로 합니다.
초점은 AI 생성 단백질(AIGP) 분야에서의 돌파구를 달성하여 중동의 의료, 약물 설계, 에너지 및 환경 보호 필요를 돕는 것입니다.
단백질 설계 외에도 BioMap의 역량은 강력한 세포 특성화, 최초의 면역 세포 모델링 및 그 외 다양한 분야에 기여할 것입니다.
Baidu CEO Robin Li가 공동 설립한 BioMap은 최첨단 AI와 바이오테크 역량을 결합하여 목표 발견, 신약 설계, 효소 최적화 등 생명과학 산업의 가장 중요한 문제들을 해결합니다.
이 중국 바이오컴퓨팅 스타트업은 2021년 8월에 발표된 보고서에 따르면 시리즈 A 펀딩으로 1억 달러 이상을 모금했습니다. 이 라운드는 CGV Capital이 주도했으며, 기타 투자자로는 Baidu, Legend Capital, Bluerun Ventures, Xianghe Capital이 포함되었습니다.
OI가 나아갈 방향은?
의심할 여지 없이 OI는 과학 공동체의 상상력을 사로잡았습니다. 정교한 기술 기업과 인재들도 자원을 투자하고 있습니다. 그러나 OI의 미래는 그 개발 특성에 관련된 몇 가지 중요한 측면에 달려 있습니다.
OI가 혁신적인 기술 혁신으로 성공하려면 실리콘 기반 컴퓨팅 및 AI와 비교했을 때 얼마나 빠르고 효율적이며 강력해질 수 있는지가 핵심입니다. 또한 향상된 속도, 효율성 및 전력은 에너지 요구를 낮춰 더 매력적이고 비용 효율적으로 만들어야 합니다.
미래에는 OI가 진정으로 다학제적이어야 합니다. 현재 뇌 오가노이드를 내구성 있는 3D 구조로 확장하는 것은 매우 복잡하고 정교한 작업이며, 이러한 구조는 인간이 새로운 복잡한 것을 학습하도록 돕는 세포와 유전자를 가득 담게 될 것입니다.
이상적인 바이오컴퓨터를 설계하려면 특히 고급 AI와 머신러닝 시스템을 갖춘 전자 입력·출력 장치와 오가노이드를 연결해야 합니다.
이 분야의 연구자들은 뇌 오가노이드와 효과적이고 의미 있는 소통을 구축하기 위해 새로운 정교한 모델, 알고리즘 및 인터페이스 기술이 크게 필요하다고 믿습니다. 최상의 출력물을 만들기 위해서는 이들이 어떻게 학습하고, 계산하고, 처리하며, 데이터를 저장하는지를 이해해야 합니다.
이미 명백하듯 데이터의 규모는 방대하고 거대할 것입니다.
중간 기간 동안 OI 연구는 뇌와 그 깊고 복잡한 신경망이 어떻게 작동하는지에 대한 이해를 향상시키는 데에도 도움이 될 것입니다. 이러한 이해는 신경 질환을 앓는 환자들을 더 잘 치료하는 데 기여할 수 있습니다.
마지막으로, 실험실 환경에서 인간 뇌의 능력을 복제하는 것은 거대한 영향을 미칠 수 있는 성과가 될 수 있습니다. 남용 가능성도 크게 높아질 수 있기 때문에, 초기 단계부터 과학 공동체는 OI 연구 및 개발이 사회의 윤리 체계에 매우 민감하도록 보장해야 합니다. 윤리적 프레임워크는 OI가 미래에 번영하기 위한 정의적 패러다임 이상이 되어서는 안 됩니다.
