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2026-02-28 (토)

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[퓨처 Eyes(123)] 뇌 속 '청소부' 깨우니 치매 단백질이 사라졌다⋯항체 주사 대체할 '알약' 길 열려

인류에게 '암(Cancer)'이 정복해야 할 산이라면, '알츠하이머 치매'는 서서히 차오르는 물과 같다. 전 세계 고령화 속도와 비례해 환자 수는 급증하고 있지만, 우리는 여전히 이 물을 퍼낼 확실한 바가지조차 갖지 못했다. 최근 FDA 승인을 받은 '레켐비' 같은 항체 치료제들이 등장했지만, 연간 수천만 원에 달하는 비용과 뇌부종 같은 부작용, 그리고 정맥 주사라는 번거로움은 여전히 높은 장벽이다. 그런데 스웨덴 카롤린스카 연구소(Karolinska Institutet)와 일본 이화학연구소(RIKEN) 공동 연구진이 최근 이 장벽을 한 번에 허물 수 있는 '뇌 속의 숨겨진 스위치'를 찾아냈다. 외부에서 비싼 용병(항체)을 투입하는 대신, 우리 뇌가 본래 가지고 있던 '청소부'를 깨워 치매 원인 물질을 스스로 없애는 혁신적인 치료법의 길이 열린 것이다. 뇌 속의 '쓰레기 소각장'을 다시 가동하라 알츠하이머병은 뇌 속에 '아밀로이드 베타(Aβ)'라는 독성 단백질 찌꺼기가 쌓이면서 시작된다. 마치 하수구가 막히면 집안이 물바다가 되듯, 이 찌꺼기가 신경세포 사이를 막아 기억과 인지 기능을 파괴한다. 그런데 건강한 사람의 뇌에는 이 찌꺼기를 잘게 잘라 없애는 천연 효소, '네프릴리신(Neprilysin)'이 존재한다. 일종의 '단백질 가위'이자 뇌 속의 '자체 소각장'이다. 문제는 나이가 들거나 치매가 시작되면 이 가위가 녹슬고 소각장이 멈춰버린다는 점이다. 연구진은 멈춰버린 이 소각장을 다시 가동할 '전원 스위치'를 찾아냈다. 바로 뇌의 해마(Hippocampus) 부위에 있는 '소마토스타틴 수용체(SST1, SST4)'다. 연구진이 유전자 조작 쥐를 대상으로 실험한 결과는 명확했다. 이 스위치(SST 수용체)를 제거하자, 청소부(네프릴리신)가 사라졌고 쥐의 뇌에는 순식간에 쓰레기(아밀로이드)가 쌓였다. 반대로 약물을 통해 이 스위치를 강제로 'ON' 시키자, 네프릴리신 생산량이 폭발적으로 늘어나며 뇌 속에 쌓여있던 독성 단백질이 분해되어 사라졌다. 실험 쥐의 기억력 또한 정상 수준으로 회복됐다. 탱크 대신 오토바이…'혈액-뇌 장벽'을 뚫어라 이번 연구가 학계의 비상한 관심을 끄는 진짜 이유는 '약의 형태'를 바꿀 수 있기 때문이다. 우리 뇌는 외부 물질의 침입을 막기 위해 '혈액-뇌 장벽(BBB·Blood-Brain Barrier)'이라는 아주 촘촘한 검문소를 가지고 있다. 현재 시판되는 항체 치료제들은 분자의 크기가 거대하다. 비유하자면 '탱크'와 같다. 화력은 좋지만 덩치가 너무 커서 이 좁은 검문소(BBB)를 통과하기가 매우 어렵다. 그래서 고용량을 혈관에 쏟아부어야 하고, 이 과정에서 뇌혈관이 터지거나 붓는 부작용이 생긴다. 반면, 연구진이 타깃으로 한 SST 수용체는 '소분자 화합물(Small molecule)'로 자극할 수 있다. 소분자는 항체에 비해 크기가 매우 작다. 탱크가 아니라 날렵한 '오토바이'다. 검문소(BBB)를 아주 쉽게 통과해 뇌 속 깊숙한 곳까지 약효를 전달할 수 있다. 연구를 주도한 페르 닐손 박사는 "우리가 찾은 방식은 주사 바늘이 필요 없다"며 "환자가 집에서 물과 함께 삼키는 작은 '알약(Pill)' 하나로 뇌 속의 청소 시스템을 가동해 치매를 치료하는 미래가 올 것"이라고 설명했다. 이는 치료 비용을 획기적으로 낮추는 것은 물론, 환자의 삶의 질을 송두리째 바꿀 수 있는 변화다. 실패 확률 낮은 '익숙한 길'로 간다 신약 개발은 흔히 '도박'에 비유된다. 10년을 연구해도 실패할 확률이 90%가 넘기 때문이다. 하지만 이번 연구는 성공 확률이 높은 '익숙한 길'을 택했다. 연구진이 찾아낸 SST 수용체는 'G단백질 연결 수용체(GPCR)'라는 거대한 단백질 가문에 속한다. 이 가문은 제약업계에서 가장 연구가 많이 된, 일종의 '베스트셀러 타깃'이다. 현재 전 세계에서 처방되는 의약품의 약 30~40%가 바로 이 GPCR을 조절하는 약물이다. 즉, 맨땅에 헤딩하듯 새로운 물질을 찾아 헤매는 것이 아니라, 이미 안전성과 작동 원리가 검증된 시스템을 이용해 알츠하이머 치료제를 만든다는 뜻이다. 실제로 이번 동물 실험에서 부작용은 거의 관찰되지 않았다. 치매 치료의 패러다임이 바뀐다 지금까지 알츠하이머 치료는 '외부의 힘'으로 억지로 찌꺼기를 긁어내는 방식이었다. 하지만 이번 연구는 뇌가 본래 가지고 있던 '자정 능력(Self-cleaning)'을 복원하는 것이 가장 강력한 치료법임을 증명했다. 1년에 수천만 원이 드는 주사제가 아니라, 매일 아침 비타민처럼 챙겨 먹는 알약으로 치매를 예방하고 치료하는 세상. 뇌 속의 작은 스위치 하나가 그 거대한 변화의 문을 열고 있다. 초고령화 사회, 알츠하이머와의 전쟁에서 인류는 이제 '방패'가 아닌 '검'을 쥘 준비를 마쳤다.
- 포커스온
2026-02-19 12:25:30
[퓨처 Eyes(112)] 日 리켄, 36년 걸릴 계산 115일에 끝냈다⋯'AI 은하' 신기원

인류가 만든 가장 정교한 슈퍼컴퓨터조차 흉내 내지 못했던 '신의 영역'이 인공지능(AI)의 도움으로 문을 열었다. 밤하늘을 수놓은 1000억 개의 별, 그 거대한 은하의 10억 년 역사를 낱낱이 파헤치는 일이 가능해진 것이다. 일본 이화학연구소(RIKEN·리켄) 학제간 이론 및 수학적 과학 프로그램(iTHEMS)의 히라시마 케이야 박사팀은 최근 AI 딥러닝과 슈퍼컴퓨팅을 결합해 우리 은하(Milky Way) 내 1000억 개 이상의 별을 개별 단위로 추적하는 시뮬레이션에 성공했다고 발표했다. 11월 미국 애틀랜타에서 열린 국제 슈퍼컴퓨팅 학술대회 'SC 2025'에서 공개된 이 성과는 천체물리학계의 오랜 숙원이었던 '거시와 미시의 통합'을 이뤄낸 기술적 쾌거다. '별 뭉치' 아닌 '낱개'로 본다 그동안 천체물리학계에서 은하 시뮬레이션은 '타협의 산물'이었다. 은하의 웅장한 진화를 구현하려면 수천억 개의 별을 다뤄야 하는데, 이를 계산할 컴퓨터 자원은 턱없이 부족했기 때문이다. 기존 최고 성능의 시뮬레이션조차 입자 하나를 '별 100개의 뭉치'로 가정해 계산했다. 숲을 보기 위해 나무의 디테일을 포기한 셈이다. 이 방식은 치명적인 한계가 있다. 우주의 진화는 단순히 별들이 중력으로 묶여 도는 것이 전부가 아니기 때문이다. 별 하나가 생을 마감하며 일으키는 '초신성 폭발'은 주변 우주 공간에 엄청난 에너지를 쏟아내고, 생명 탄생의 씨앗이 되는 무거운 원소들을 흩뿌린다. 기존의 '뭉치 모델'은 이러한 개별 별의 역동적인 드라마가 주변 성간 물질(Interstellar medium)에 미치는 미세하고 결정적인 영향을 평균값으로 뭉개버릴 수밖에 없었다. AI가 뚫어낸 '계산 지름길' '별 하나하나'를 쪼개서 계산하면 되지 않을까. 문제는 시간이다. 리켄 연구팀의 분석에 따르면, 기존 방식으로 은하 내 모든 별을 개별 입자로 구현해 100만 년의 시간을 시뮬레이션하는 데만 315시간(약 13일)이 걸린다. 우주적 시간 척도인 10억 년을 계산하려면 꼬박 36년 동안 슈퍼컴퓨터를 돌려야 한다는 계산이 나온다. 하드웨어의 성능 향상만으로는 도저히 넘을 수 없는 물리적 장벽이었다. 히라시마 박사팀은 이 난제를 풀기 위해 '딥러닝 대리 모델(Surrogate model)'이라는 우회로를 뚫었다. 무식하게 모든 물리 방정식을 처음부터 끝까지 계산하는 대신, AI에게 '패턴'을 가르친 것이다. 연구팀은 고해상도 초신성 폭발 데이터를 AI에 집중적으로 학습시켰다. 36년→115일, 속도의 혁명 별이 폭발한 직후 10만 년 동안 가스와 먼지가 어떻게 퍼져나가고, 주변 성간 물질의 화학적 조성을 어떻게 바꾸는지 AI가 예측하도록 훈련했다. 이렇게 훈련된 AI 모델은 초신성 폭발이라는 국지적이고 급격한 이벤트가 발생할 때마다, 복잡한 유체 역학 방정식을 푸는 과정을 건너뛰고 학습된 데이터를 바탕으로 즉각적인 '정답'을 내놓는다. 효과는 극적이었다. AI 모델을 장착한 시뮬레이션은 100만 년의 은하 진화를 단 2.78시간 만에 처리했다. 기존 방식보다 100배 이상 빠른 속도다. 36년이 걸려야 볼 수 있었던 10억 년의 우주 파노라마를, 이제는 115일이면 완벽하게 구현해낼 수 있게 된 것이다. 연구팀은 일본의 슈퍼컴퓨터 '후가쿠(Fugaku)'와 도쿄대 '미야비(Miyabi)' 시스템을 통해 이 결과가 실제 물리 법칙과 한 치의 오차도 없이 일치함을 입증했다. 우주 넘어 '기후 난제' 푼다 이번 연구가 갖는 함의는 단순히 계산 속도 단축에 그치지 않는다. '멀티 스케일(Multi-scale)' 문제, 즉 아주 작은 나비의 날개짓(미시적 현상)이 거대한 태풍(거시적 현상)으로 이어지는 복잡계 시스템을 해석하는 새로운 표준을 제시했기 때문이다. 히라시마 박사는 "AI와 고성능 컴퓨팅의 결합은 단순한 패턴 인식을 넘어, 과학적 발견을 위한 진정한 도구로 진화했다"고 강조했다. 이 방법론은 천체물리학의 울타리를 넘어설 전망이다. 기상학이나 해양학에서도 국지적인 구름의 생성이나 해류의 작은 변화가 지구 전체의 기후에 미치는 영향을 분석하는 데 난항을 겪고 있다. 리켄 연구팀의 'AI 대리 모델' 방식은 이러한 기후 모델링의 난제를 풀고, 기상 이변 예측의 정확도를 높이는 데 즉각적으로 응용될 수 있다. 36년의 시간을 100일로 압축한 이 기술은, 인류가 우주를 이해하는 해상도를 HD에서 8K 초고화질로 바꿔놓은 거대한 전환점이다.
- 포커스온
2025-11-27 13:12:00