유전자를 읽고 사람을 만드는 방법
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0:01 - 0:03앞으로 16분 동안 저는 여러분께
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0:03 - 0:06인류의 가장 큰 소원을 향한
여행을 보여드리겠습니다. -
0:07 - 0:09생명의 암호를 이해하는 것입니다.
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0:09 - 0:12모든 것의 시작은 아주 아주 오래전
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0:12 - 0:15최초의 3D 프린터를 본 것이었습니다.
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0:15 - 0:16제겐 이 장치가 놀라웠습니다.
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0:16 - 0:183D 프린터엔 세 가지가 필요합니다.
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0:18 - 0:22대상의 정보, 출력을 위한 재료,
그리고 에너지만 있으면 -
0:22 - 0:26이전에는 없었던 것을
만들어 낼 수 있습니다. -
0:27 - 0:29물리를 공부하던 저는
집으로 오는 길에 -
0:29 - 0:32제 주변에 3D 프린터가
있었다는 것을 깨달았습니다. -
0:32 - 0:33모두 압니다.
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0:34 - 0:35바로 어머니입니다.
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0:35 - 0:36(웃음)
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0:36 - 0:38어머니도 세 가지가 필요합니다.
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0:38 - 0:42먼저 대상의 정보는
부모님이 함께 주시고 -
0:42 - 0:46출력 재료와 에너지는
음식에서 나오죠. -
0:46 - 0:49그리고 몇 달을 거쳐
제가 태어납니다. -
0:49 - 0:51저는 이전까진 존재하지 않았죠.
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0:51 - 0:54제 어머니가 알고 보니
3D 프린터라는 충격은 둘째 치고요. -
0:54 - 0:59저는 세 가지 요소 중 첫 번째인
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0:59 - 1:01대상의 정보에 매혹됐습니다.
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1:01 - 1:03사람 한 명을 만들려면
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1:03 - 1:05정보가 얼마나 필요할까요?
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1:05 - 1:07많이? 적게?
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1:07 - 1:09USB 메모리론 몇 개일까요?
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1:09 - 1:12물리를 전공한 사람으로서
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1:12 - 1:17저는 사람을 거대한
레고 작품이라고 가정했습니다. -
1:17 - 1:21여기서 블록들을
작은 원자라고 생각하세요. -
1:21 - 1:26여기엔 수소가 있고,
탄소가 있고, 질소도 있겠죠. -
1:26 - 1:27가정에 의하면
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1:27 - 1:32제가 사람을 구성하는 원자들을
나열할 수 있다면 -
1:32 - 1:33사람을 만들 수도 있겠지요.
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1:33 - 1:35여기서 약간 계산을 해보면
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1:35 - 1:38천문학적으로 큰 수가 나옵니다.
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1:38 - 1:41아기 한 명을 만들기 위해
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1:41 - 1:46필요한 원자의 수를
USB 드라이브에 저장하면 -
1:46 - 1:51드라이브들로 타이타닉 한 척을 채우고
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1:51 - 1:532,000척을 더
채울 수 있습니다. -
1:54 - 1:57이것이 생명의 신비입니다.
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1:57 - 2:00여러분들은 앞으로 임산부를 볼 때마다
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2:00 - 2:03우리가 평생 볼 최대의 정보를
그녀가 처리하는 것을 -
2:03 - 2:04보게 되는 것입니다.
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2:04 - 2:07빅데이터나 다른 것들은 모두 잊으세요.
-
2:07 - 2:10이것은 존재하는
가장 많은 양의 정보입니다. -
2:10 - 2:14(박수)
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2:14 - 2:19다행히 자연은 저 같은
물리학자보단 훨씬 현명해서 -
2:19 - 2:2240억 년의 시간을 들여 이 정보들을
-
2:22 - 2:25DNA라 불리는 작은
결정으로 압축했습니다. -
2:26 - 2:30처음으로 DNA가 알려진 것은
1950년 놀라운 과학자이자 -
2:30 - 2:31여성이었던 로잘린 프랭클린이
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2:32 - 2:33사진을 찍어서였습니다.
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2:33 - 2:38하지만 이로부터 40년이 넘는
시간이 지나서야 우리는 인체 세포에서 -
2:38 - 2:40이 결정을 분리하고
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2:40 - 2:43분석하여 내용을 읽을 수 있었습니다.
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2:44 - 2:48암호는 간단하게
알파벳 4개로 이루어졌습니다. -
2:48 - 2:51A, T, C, G로요.
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2:51 - 2:54사람을 만들기 위해서는
알파벳이 30억 개 필요합니다. -
2:55 - 2:5630억입니다.
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2:56 - 2:58느낌이 오시나요?
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2:58 - 3:01숫자로 말하니 느낌이 안 오시죠?
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3:01 - 3:05그래서 저는 어떻게 하면
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3:05 - 3:08이 암호의 거대함, 방대함을
이해할지 고민해보았습니다. -
3:08 - 3:11도움을 받으면 방법이 있긴 합니다.
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3:11 - 3:14그리고 이에 가장 적절한 분은
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3:14 - 3:18최초로 DNA 순서를 밝혀낸
크레이그 벤터 박사님이십니다. -
3:18 - 3:21올라오세요, 크레이그 벤터 박사님!
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3:21 - 3:28(박수)
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3:28 - 3:30본인이 오시진 않았지만
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3:31 - 3:34인류 역사 최초로
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3:34 - 3:37한 특정인의 유전자 전체를
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3:37 - 3:41페이지마다 알파벳으로 채워서
인쇄한 책입니다. -
3:41 - 3:47장수는 262,000장에,
무게는 450kg입니다. -
3:47 - 3:49미국에서 캐나다까지 운반하는 데에는
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3:49 - 3:54신진 기업 Lulu.com의
브루노 보우덴 님이 고생해주셨습니다. -
3:54 - 3:56큰 도움을 받았습니다.
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3:56 - 4:00이것이 바로 생명의 암호를
시각적으로 나타낸 것입니다. -
4:00 - 4:03이제 저는 역사 최초로
놀이를 할 수 있습니다. -
4:03 - 4:05꺼내서 아무 부분이나 읽어보는 거죠.
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4:05 - 4:10여기 이 책은 제가 좋아하는 책입니다.
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4:13 - 4:16워낙에 책이 방대해서
주석도 좀 달았습니다. -
4:16 - 4:19생명의 암호를 살짝 보여드리죠.
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4:21 - 4:24많고도 많고도 많은
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4:24 - 4:27산더미 같은 글자들입니다.
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4:27 - 4:29그리고 모든 부분은 의미가 있어요.
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4:29 - 4:31이 부분을 한 번 봅시다.
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4:32 - 4:33제가 읽어드릴게요.
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4:33 - 4:34(웃음)
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4:34 - 4:38"AAG, AAT, ATA."
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4:39 - 4:41그냥 글자의 배열로 들리시겠지만
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4:41 - 4:45이 부분은 크레이그의 눈에
색깔을 부여합니다. -
4:46 - 4:48다른 부분도 보여드리지요.
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4:48 - 4:50이 구절은 조금 더 복잡합니다.
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4:51 - 4:54132권, 염색체 14의 내용입니다.
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4:54 - 4:56(웃음)
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4:56 - 4:57예상하신 분도 계시겠죠.
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4:57 - 5:01(웃음)
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5:03 - 5:07"ATT, CTT, GATT."
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5:08 - 5:10이 사람은 운이 좋습니다.
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5:10 - 5:15왜냐면 이 부분에서 두 자만 빠지면
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5:15 - 5:1630억 자에서 두 자만 빠져도
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5:16 - 5:20낭포성 섬유증이란
끔찍한 질병에 걸리기 때문입니다. -
5:20 - 5:23치료법도 없고
해결법도 모릅니다. -
5:23 - 5:27모두 두 자의 차이만으로
생기는 일입니다. -
5:28 - 5:30매혹적이고, 강렬한 책이지요.
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5:31 - 5:33제가 생명을 이해하는 것을 돕고
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5:33 - 5:36여러분께 알려드리게 해준 책입니다.
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5:36 - 5:41우리 모두를 저는 저로,
여러분은 여러분으로 만드는 부분은 -
5:41 - 5:46500만 글자로
한권의 절반 정도입니다. -
5:46 - 5:50책의 나머지 부분은 정확히 같습니다.
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5:51 - 5:55여러분을 만드는 기적은
단 500페이지 안에서 벌어집니다. -
5:55 - 5:58나머지는 똑같이 일치합니다.
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5:58 - 6:01그러니 서로가 다르다는 생각이
들 때 떠올리십시오. -
6:01 - 6:03우리는 이만큼이나 같습니다.
-
6:03 - 6:07흥미가 생긴 분이 많아진 것 같군요.
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6:07 - 6:09다음 문제는
이 책을 어떻게 읽느냐입니다. -
6:09 - 6:11어떻게 이해해야 할까요?
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6:11 - 6:16여러분이 스웨덴산 가구를
얼마나 잘 조립하는지와 상관없이 -
6:16 - 6:19이것은 일생을 바쳐도
풀 수 없을 겁니다. -
6:19 - 6:21(웃음)
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6:21 - 6:24그래서 2014년
유명한 TED 강연자이신 -
6:24 - 6:27피터 다이아맨디스와 크레이그 벤터는
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6:27 - 6:29회사를 설립하기로 했습니다.
-
6:29 - 6:31‘Human Longevity’는
한 목적 만을 위해 생겼습니다. -
6:31 - 6:33필요한 모든 수단을 이용하여
-
6:33 - 6:36이 책에서 가능한 한
모든 것을 배우는 것입니다. -
6:36 - 6:41맞춤형 의약의 현실화란
한 목적을 위해서요. -
6:42 - 6:45이를 위해 인류의
건강을 위한 과제를 찾고 -
6:45 - 6:48책에 숨겨진 비밀을 찾는 것입니다.
-
6:48 - 6:53저희 팀은 40명의 데이터 과학자와
더 많은 사람으로 이루어졌습니다. -
6:53 - 6:54모두 존경스러운 분들이죠.
-
6:54 - 6:56저희의 접근법은 사실
굉장히 간단합니다. -
6:56 - 6:59저희는 기계 학습이라는
기술을 사용합니다. -
6:59 - 7:04먼저 유전자를 수천 개 채취하고
-
7:04 - 7:08동시에 인간에 관한
모든 정보를 조사합니다. -
7:08 - 7:12표현형, 3D 스캔, NMR을
포함한 모든 것을요. -
7:12 - 7:17이 두 개 사이에 유전자를
읽기 위한 비밀이 있겠죠. -
7:18 - 7:20그리고 이 단계에서 기계가 사용됩니다.
-
7:21 - 7:23기계를 만들고, 훈련합니다.
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7:23 - 7:26한 개가 아닌 엄청난 수의 기계들을
-
7:26 - 7:31유전자의 내용으로부터
표현형을 찾도록 훈련합니다. -
7:31 - 7:35각 DNA 알파벳은 무엇이고
어떤 역할을 하는지 조사하도록 말이죠. -
7:35 - 7:37기계 학습은 모든 분야에서 사용되지만,
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7:37 - 7:40유전체학에서 사용하는 것은
특히 어렵습니다. -
7:41 - 7:44조금씩 성과를 내면서
저희는 과제들을 확장해갔습니다. -
7:44 - 7:47먼저 인간의 일반적 특징부터
해독했습니다. -
7:47 - 7:49일반적 특징은
모두가 가진 특징이어서 -
7:49 - 7:50다루기 편해서이죠.
-
7:50 - 7:53과제들은 다음과 같았습니다.
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7:53 - 7:54키를 예측할 수 있을까?
-
7:55 - 7:57이 책에서 사람의 키를 알 수 있을까?
-
7:57 - 7:58정말 가능한 일이더군요.
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7:58 - 8:005cm 오차로요.
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8:00 - 8:03체질량지수는
생활습관에 좌우됩니다만 -
8:03 - 8:07여전히 8kg 오차로 얼추 맞더군요.
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8:07 - 8:08눈 색깔도 알까요?
-
8:08 - 8:11가능합니다. 80%로요.
-
8:11 - 8:13피부 색깔은요?
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8:13 - 8:16역시 80%로 가능합니다.
-
8:16 - 8:17나이도 될까요?
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8:18 - 8:22그럼요. 세월이 지나면서
암호가 바뀌거든요. -
8:22 - 8:25짧아지고, 내용이 빠지고,
들어가기도 하지요. -
8:25 - 8:28이런 징후를 찾아서
모델화하면 가능합니다. -
8:28 - 8:30이제 재밌는 내용이 나옵니다.
-
8:30 - 8:32사람의 얼굴을 알 수 있을까요?
-
8:33 - 8:34이 과제가 어려운 이유는
-
8:34 - 8:38얼굴을 이루는 부분이
책 곳곳에 퍼져있기 때문입니다. -
8:38 - 8:40얼굴이란 개념 자체가
명확하지 않기도 하고요. -
8:40 - 8:42그래서 먼저 얼굴을 정의해서
-
8:42 - 8:45기계에 가르치고
-
8:45 - 8:47코딩, 압축하는 일을
모두 해야 했습니다. -
8:47 - 8:49기계 학습을 잘 아시는 분이시면
-
8:49 - 8:52이 과정이 얼마나 힘들지 아실 겁니다.
-
8:52 - 8:58그리고 인류가 DNA 배열을
알아낸 지 15년이 지나서 -
8:58 - 9:01올해 10월부터 실마리가
보이기 시작했습니다. -
9:01 - 9:04아주 감동적인 순간이었습니다.
-
9:04 - 9:07이 얼굴은 우리 연구원
한 명의 얼굴입니다. -
9:08 - 9:10기계로 예측해야 할 얼굴이죠.
-
9:10 - 9:13실제 사진을 찍고
단순화 과정을 조금 거쳤습니다. -
9:13 - 9:17얼굴에 있는 많은 특징,
흠, 비대칭 구조가 -
9:17 - 9:19생후에 생긴 것이기 때문이죠.
-
9:19 - 9:22얼굴을 대칭 구조로 편집한 후
알고리즘을 실행합니다. -
9:23 - 9:25지금 보여드리는 이미지는
-
9:25 - 9:29혈액에서 얼굴을 예상한 결과입니다.
-
9:30 - 9:31(박수)
-
9:31 - 9:33잠시만요.
-
9:33 - 9:37여러분들은 지금 두 이미지를
좌우로 번갈아 보면서 -
9:37 - 9:41속으로 두 사진이 당연히
같을 것이라 여길 수 있습니다. -
9:41 - 9:44저는 여러분이 정직하게
보시길 바랍니다. -
9:44 - 9:47차이점들을 찾아보시기 바랍니다.
-
9:47 - 9:50비슷한지를 판단하는 기준은 성별,
-
9:50 - 9:55나이, 체질량지수,
민족성으로 크게 나뉘겠죠. -
9:55 - 9:59그 사이에서 중요도를 따지는 것은
더 복잡할 것입니다. -
9:59 - 10:02하지만 차이들을 생각해도 결과를 보시면
-
10:02 - 10:06저희가 목표로 제대로 가고 있고
-
10:06 - 10:07근접해감을 아실 겁니다.
-
10:07 - 10:10감동을 하신 분도 계실 것입니다.
-
10:10 - 10:14다른 실험대상의 사진과
예상결과입니다. -
10:14 - 10:18얼굴이 좀 작게 나왔고
두상이 완전하지는 않지만 -
10:18 - 10:21여전히 대체로 같습니다.
-
10:22 - 10:25다른 연구원의 사진과 예상결과입니다.
-
10:26 - 10:31저희는 기계를 훈련하면서
이 얼굴들을 보여주지 않았습니다. -
10:31 - 10:34이렇게 테스트와 훈련이 분리된 것을
“헬드 아웃”이라 합니다. -
10:34 - 10:37하지만 모르는 사람들의 얼굴만
봐서는 믿음이 안 가시겠죠. -
10:37 - 10:40저희는 저널에 관련정보를
모두 기고하고 있으니 -
10:40 - 10:41읽어보실 수 있습니다.
-
10:41 - 10:44그래서 크리스가 제게 제안을 하더군요.
-
10:44 - 10:50강연에서 여러분이 아는 사람의
분석 결과를 비교해보라고요. -
10:50 - 10:53자, 여기 혈액 한 병이 있고
-
10:53 - 10:58지금 여러분은 이게 누구 것인지
전혀 모르십니다. -
10:58 - 11:02이 한 병에는 저희가 유전자 분석을
-
11:02 - 11:04완벽하게 할 수 있는 양의
생물학적 정보가 있습니다. -
11:04 - 11:06이 양이면 충분합니다.
-
11:07 - 11:09분석 결과를 여러분께 보여드리겠습니다.
-
11:10 - 11:14결과들을 하나씩 살펴봅시다.
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11:14 - 11:17혈액에서 대상이
남성일 것이라 예상했습니다. -
11:17 - 11:18맞아요. 남성이죠.
-
11:19 - 11:21키를 1m 76cm라 예상했네요.
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11:21 - 11:24실제 대상은 1m 77cm에요.
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11:24 - 11:28예상은 76kg이었고
실제는 82kg에요. -
11:29 - 11:31나이는 38세로 나왔군요.
-
11:31 - 11:33사실은 35세죠.
-
11:34 - 11:36눈의 색깔 예상 결과입니다.
-
11:37 - 11:38좀 어둡네요.
-
11:38 - 11:40예상한 피부색입니다.
-
11:40 - 11:41거의 근접했네요.
-
11:42 - 11:43예상한 얼굴입니다.
-
11:45 - 11:48이제 정답을 공개합니다.
-
11:48 - 11:50대상은 이 사람이었습니다.
-
11:50 - 11:52(웃음)
-
11:52 - 11:54저를 택한 건 의도적이었습니다.
-
11:54 - 11:58먼저 저는 매우 특별한 민족에
속해있습니다. -
11:58 - 12:01남유럽, 이탈리아인은
모델에 잘 맞지 않습니다. -
12:01 - 12:06남유럽인은 저희 모델의
난점 중 하나입니다. -
12:06 - 12:08다른 이유도 있습니다.
-
12:08 - 12:11사실 저희가 사람을 알아볼 때는
-
12:11 - 12:13유전자의 배열을 고려하진 않죠.
-
12:13 - 12:15바로 보이는 그대로 판단하죠.
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12:15 - 12:18제 경우엔 제 특이한 수염에
집중하게 되죠. -
12:19 - 12:22그래서 조금 이미지를 편집해서
보여드리겠습니다. -
12:22 - 12:25별건 아니고 포토샵으로 작업해서
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12:25 - 12:27수염을 합성한 겁니다.
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12:27 - 12:30한순간에 훨씬 더 비슷하게 변했죠.
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12:31 - 12:34저희는 왜 이런 일을 할까요?
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12:36 - 12:41혈액으로부터 키를 예측하거나
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12:41 - 12:43놀라운 사진을 만들기 위해선 아닙니다.
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12:44 - 12:48그 이유는 이 과정과 같은
기술과 접근법을 가지고 -
12:48 - 12:51같은 기계 학습 코드로
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12:51 - 12:54어떻게 우리가 작동하는지
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12:54 - 12:56어떻게 몸이 작동하고
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12:56 - 12:57어떻게 나이가 들고
-
12:57 - 13:00어떻게 병이 들고
-
13:00 - 13:03어떻게 암이 퍼지고
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13:03 - 13:07약이 어떻게 몸에 작용하는지
알 수 있기 때문입니다. -
13:08 - 13:09이건 몹시 어려운 과제입니다.
-
13:10 - 13:12이 과제는 세계 전역에서
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13:12 - 13:14수천 명이 함께 답을 찾고 있습니다.
-
13:14 - 13:16맞춤형 의약이라는 과제입니다.
-
13:17 - 13:21이것은 의약의 통계적인
접근에서, 말하자면 -
13:21 - 13:23여러분 각각은 작은 의미뿐인 방법에서
-
13:23 - 13:24개개인에 맞춘 접근으로
-
13:25 - 13:27이 책에 쓰인 내용을 토대로
-
13:27 - 13:30우리가 정확히 여러분의 상태를
이해하는 능력인 것입니다. -
13:30 - 13:34이 과정은 매우 복잡합니다.
-
13:34 - 13:39실제로 모든 책에서 오늘까지
우리가 이해하는 부분은 -
13:39 - 13:402%에 불과합니다.
-
13:41 - 13:45175권 중 4권 분량이죠.
-
13:46 - 13:50이는 제가 하고싶은 이야기는 아니지만
-
13:50 - 13:53앞으로 연구하면서
더 알게 될 것입니다. -
13:53 - 13:56세계 최고의 석학들이
연구하고 있습니다. -
13:57 - 13:59예상은 더 잘 맞고
-
13:59 - 14:01모델은 더 정확해질 것입니다.
-
14:01 - 14:03더 다양한 지식을 쌓을수록
-
14:03 - 14:08인류는 이전까지는 선택할 수 없었던
-
14:08 - 14:16삶, 죽음, 육아에 관한 선택을
할 수 있게 될 것입니다. -
14:17 - 14:25저희는 삶이 작동하는 원리의
핵심에 다가가고 있습니다. -
14:26 - 14:29이렇게 큰 혁명을 일으킬 발견을
-
14:29 - 14:32과학기술의 영역에만
가두어선 안 됩니다. -
14:33 - 14:35전 영역의 소통이 필요합니다.
-
14:36 - 14:41저희는 한 인류로서 함께
만들어갈 미래를 생각해야 합니다. -
14:41 - 14:47작가, 예술가, 철학가, 정치인이
협력해야 합니다. -
14:47 - 14:48모두 함께여야 합니다.
-
14:48 - 14:51이것은 인류의 미래이기 때문입니다.
-
14:51 - 14:55두려움을 떨쳐내고
-
14:55 - 14:57앞으로 우리가 내릴 선택이
-
14:57 - 15:03역사를 영원히 바꿀 것이란
책임감을 느끼고 나아가야 합니다. -
15:04 - 15:05감사합니다.
-
15:05 - 15:15(박수)
- Title:
- 유전자를 읽고 사람을 만드는 방법
- Speaker:
- 리카르도 사바티니 (Riccardo Sabatini)
- Description:
-
유전자는 사람을 구성하는 모든 유전 정보의 모음입니다. 유전자에는 비밀, 질병, 아름다움의 정보가 공존합니다. 과학자이자 기업가인 리카르도 사바티니는 이 복잡한 암호를 읽어내어 키, 눈의 색깔, 나이 심지어 얼굴 형태를 알아내는 것을 보여줍니다. 피 한 병만 가지구요. 그리고 그는 곧 유전자의 이해가 더 진보하여 암과 같은 질병에 대한 맞춤형 의약이 개발될 것이라고 합니다. 인류는 지금 우리가 아는 형태의 삶을 바꿀 수 있는 힘을 갖게 되는 것입니다. 이 힘을 어떻게 사용해야 할까요?
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 15:28
Gemma Lee approved Korean subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Gemma Lee edited Korean subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Seon-Gyu Choi accepted Korean subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Seon-Gyu Choi edited Korean subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Seon-Gyu Choi edited Korean subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Seon-Gyu Choi edited Korean subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Bill Kil edited Korean subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Bill Kil edited Korean subtitles for How to read the genome and build a human being |