(프리토리아(남아공)=한국과학기자협회) 공동취재단 = 화학물질·오염 노출 등 '외부 요인'이 건강에 미치는 영향을 지도로 만드는 연구가 탄력을 받을 전망이다. 인공지능(AI)이 방대한 독성 영향평가 빅데이터의 처리 비용을 낮춘 덕이다.
토마스 하퉁 미국 존스홉킨스 블룸버그 공중보건대 교수는 2일(현지시각) 남아프리카 공화국에서 열린 '제13회 세계 과학기자대회(WCSJ)'에 참석 후 '인간 노출체 프로젝트(Human Exposome Project)' 현황을 공유했다. 그는 프로젝트를 위해 올해 5월 출범한 글로벌 협의체 '익스포솜 문샷 포럼'에 참여 중이다.
프로젝트는 20여년 전 완성된 유전체 지도 '인간 게놈 프로젝트'를 보완하려는 대안적 연구다. 인간 질병에 유전적 기전 이상으로 '환경적 노출'(익스포솜)이 영향을 크게 미친다는 분석이다. 이 때 환경적 노출은 화학물질뿐 아니라, 식단·생활습관·심리사회적 스트레스 등 여러가지가 될 수 있다.
하퉁 교수는 "미국 이민 1세대 일본인과 2세대 간에는 결장암 발병 수준이 다르다"며 "인간이 겪는 주요 질병은 유전적 요인보다 생활 습관이나 화학물질에 더 크게 영향을 받을 수 있다"고 주장했다.
이같은 접근은 특정 요인을 질병의 원인으로 미리 정해 두고, 그 영향을 분석하던 기존 방식과는 다르다. 그보다는 신체서 일어난 교란을 먼저 측정하고, 이를 외부 요인이 어떻게 유발했는지 규명하는 작업에 가깝다고 하퉁 교수는 강조했다.
그는 "환경적 노출은 시시각각 변하지만 신체에 남는 영향은 장기적"이라며 "예를 들어 작물에 농약을 뿌렸다면, 이를 섭취한 사람의 혈액 샘플에 어떤 변화가 나타나는지 패턴을 분석할 수 있다"고 부연했다.
이는 기존 질병 역학(epidemiology)에서 시도하던 방식이기도 하다. 하지만 과거에는 데이터가 충분하지 못해 분석에 한계가 있었다. 20여년 전 크리스토퍼 와일드 전 국제 암 연구 기관(IARC) 국장이 개념을 제시했을 때도, 연구계는 회의감을 표했다.
하지만 AI 등 기술의 발전으로 프로젝트의 실현 가능성이 커졌다고 하퉁 교수는 보고 있다.
그는 "2010년대 딥러닝 연구 이후 AI 연산성능은 3개월마다 두 배씩 발전하고 있다"며 "지금의 AI 연산 비용 역시 1년 6개월 전보다 280배 저렴해졌다"고 말했다.
이 밖에도 신약 개발에 필수 기법으로 자리잡은 '질량 분석법(Mass Spectrometry)' 등 기술도 노출체의 독성 경로를 파악하는 데 도움을 주고 있다고 덧붙였다.
프로젝트를 향한 글로벌 연구계 및 보건 당국의 관심도 커지고 있다.
2010년 버클리대학서 나온 논문을 계기로 관심이 폭발했고, 미국 국립과학원(NAS)의 긍정적 검토가 이어졌다고 하퉁 교수는 전했다. 미국 국립보건원(NIH)도 최근 외부요인 노출 관점에서 자폐증 원인을 규명하는 데 약 5000만 달러를 투입했고, 내년에는 수억 달러의 연구 프로젝트를 공식 발표할 예정이라고 한다.
앞으로의 숙제는 개인뿐 아니라 다양한 집단을 반영할 수 있도록 프로젝트가 성장하는 것이다.
하퉁 교수는 "연구 간 호환성, 데이터 공유 방식 표준화 등을 바탕으로 글로벌 협력을 확대해야 한다"며 투자와 관심을 촉구했다.
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