억만장자들이 롱제비티에 베팅하는 진짜 이유
중국의 줄기세포 항노화 임상
https://longevity.technology/news/china-launches-first-large-scale-stem-cell-antiaging-trial/
중국 301병원이 50세 이상 2,000명 대상 줄기세포 항노화 임상시험을 시작. 사용되는 물질은 인간 탯줄 유래 중간엽 줄기세포 MSCs 기반 치료제인 아미메스트로셀이고, 중국에서는 이미 2025년 1월 급성 이식편대숙주병 치료제로 조건부 승인된 약물.
중요한 포인트
- “항노화”를 대규모 RCT로 테스트한다는 점
단순 웰니스 클리닉식 줄기세포 주사가 아니라, 다기관 무작위 대조 연구로 2,000명을 모집한다는 게 의미 있음. 중국 신화망도 등록번호 ChiCTR2600125012와 함께 모집 시작을 보도했어.
- 질병 치료에서 노화 개입으로 확장
원래 승인 적응증은 이식 후 합병증인 급성 GVHD였는데, 이제 염증 조절·조직 회복 같은 MSC의 특성을 “노화로 인한 기능 저하”에 적용해보겠다는 것.
- 중국식 장수의학 전략
미국/서구 쪽이 규제와 회의론 때문에 노화 치료 임상이 느린 반면, 중국은 고령화 압박이 크고 국가 병원·바이오 기업·규제가 결합돼 이런 대형 실험을 밀어붙이는 느낌이 강함.
중국이 줄기세포를 ‘질병 치료제’에서 ‘노화 기능 저하 개입’으로 확장하려는 첫 대형 임상에 들어간 사건.
의료 특화 AI보다 범용 LLM이 더 뛰어나다?
https://www.nature.com/articles/s41591-026-04431-5

2026년 6월 12일 Nature Medicine에 공개된 Brief Communication입니다. 연구진은 임상 특화 AI 도구인 OpenEvidence, UpToDate Expert AI를 범용 LLM인 GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6와 비교했습니다. 평가셋은 세 가지였습니다: MedQA 500문항, HealthBench 500문항, 그리고 실제 의사들이 임상 환경에서 LLM에 물어본 비식별 질의 100개입니다. 실제 질의는 미국 임상의 12명이 모델명을 모른 채 평가했습니다.
결과
범용 LLM들이 세 평가 모두에서 임상 특화 도구보다 높게 나왔습니다.
- MedQA 정확도: Gemini 97.4%, GPT-5.2 94.2%, Claude 90.2%, OpenEvidence 89.6%, UpToDate 88.4%
- HealthBench: GPT-5.2가 88.0점으로 최고, OpenEvidence와 UpToDate는 약 62점대
- 실제 임상 질의 평가: Gemini, GPT, Claude가 1티어였고, OpenEvidence, UpToDate, Google AI Overview는 그 아래 티어였습니다.
흥미로운 건 Google AI Overview도 OpenEvidence/UpToDate와 비슷한 수준으로 나왔다는 점입니다. 전용 의료 AI라는 브랜드나 구독형 제품이라고 해서 반드시 더 좋은 답을 주는 건 아니라는 메시지죠.

https://erictopol.substack.com/p/the-paradox-of-medical-ai-implementation
의료 AI 적용의 역설
이미 검증된 의료 영상 AI는 현장에 거의 안 깔리고 있는데, 정작 근거가 훨씬 부족한 LLM 의료 챗봇은 대중과 의사들이 빠르게 쓰고 있다.
- 영상 AI는 근거가 많다
유방촬영, 대장내시경, 망막 사진, CT, 병리 슬라이드, 심전도 같은 영역에서는 AI가 꽤 오래전부터 검증돼 왔어. 예를 들어 대장내시경 AI 보조는 선종성 용종 발견률을 높인다는 무작위 연구가 여럿 있고, 망막 사진만으로 심혈관·신장·파킨슨·알츠하이머 위험 등을 예측하는 연구도 많이 쌓였음.
- 그런데 병원 시스템에는 잘 안 들어간다
토폴은 이걸 “놓치고 있는 기회”라고 봐. 이미 촬영된 망막 사진, CT, 유방촬영 이미지 안에 더 많은 정보가 있는데, 병원은 그걸 AI로 추가 분석하지 않고 그냥 버리고 있다는 것. 특히 중국에서는 PANDA 같은 췌장암 CT 탐지 AI가 routine하게 쓰이기 시작했다는 점도 언급함.
- 반대로 LLM은 근거가 부족한데 빨리 퍼지고 있다
ChatGPT류 의료 상담, 진단 보조, 치료 계획 제안은 사람들이 이미 많이 쓰고 있음. 의사들도 행정 업무, 차트 요약, 문헌 검색, 환자 설명 등에 쓰기 시작했고. 그런데 진단이나 치료 결정처럼 중요한 영역에서는 아직 실제 임상 결과를 개선한다는 강한 근거가 부족하다는 게 토폴의 지적이야.
- LLM 의료 AI는 아직 “실전 임상” 데이터가 약하다
지금까지 많은 연구가 증례 시뮬레이션, 가상 환자, 시험 문제, vignette 중심이라는 것. 실제 병원 현장의 지저분한 상황, 환자가 증상을 부정확하게 말하는 상황, 비용·안전·워크플로우까지 포함한 연구가 부족함.
- 결론은 두 갈래
토폴의 처방은 명확해.
- 이미 검증된 영상 AI는 빨리 임상에 적용하자.
- LLM 기반 진단·치료 의사결정은 대규모 전향 연구와 임상시험으로 제대로 검증하자.
스티브 호바스, 느리게 늙는 사람들의 비결
https://www.youtube.com/watch?v=3pRiY2zHt8c
노화는 하나의 숫자로 환원할 수 없지만, DNA methylation clock은 생활습관·질병위험·사망위험이 몸에 남긴 장기 흔적을 꽤 잘 읽어낸다.
- 생물학적 나이는 실제 나이와 다르다
같은 60세라도 어떤 사람은 몸이 더 빨리 늙고, 어떤 사람은 느리게 늙음. 후성유전학적 시계는 DNA 염기서열 자체가 아니라, DNA 위에 붙는 methylation 패턴을 보고 몸의 노화 상태를 추정함.
- 노화 시계마다 보는 것이 다르다
Horvath clock, PhenoAge, GrimAge, DunedinPACE 등이 다 같은 걸 재는 게 아님.
- GrimAge: 사망위험 예측에 강함
- PhenoAge: 임상 지표와 생리적 노화 반영
- DunedinPACE: 현재 노화 “속도”를 보는 쪽그래서 “내 생물학적 나이가 몇 살 줄었다”는 말을 너무 단순하게 받아들이면 안 됨.
- 노화를 늦추는 건 대단한 해킹보다 기본 습관 쪽에 가깝다
제목의 7 habits를 뽑으면 대략 이런 방향이야.
- 운동을 루틴화하기: 가장 확실한 축. 근력·심폐·대사 건강을 모두 건드림.
- 채소와 양질의 식단: 특정 슈퍼푸드보다 전체 식단 패턴이 중요.
- 결핍을 막기: 멀티비타민, 비타민 D, 오메가3 같은 얘기가 나오지만 핵심은 “결핍 보정”에 가까움.
- 수면 관리: 수면 교란은 노화 시계에 신호로 나타날 수 있음.
- 과도한 만성 스트레스 줄이기: 단기 스트레스보다 장기적·심한 심리적 스트레스가 문제.
- 사회적 연결 유지: 고립과 관계의 질도 생물학적 노화와 연결됨.
- 비만·염증·대사질환을 줄이기: GLP-1, 체중감량, 칼로리 제한 이야기도 이 축에 들어감.
재밌는 부분은 호바스가 “5년 젊어졌다” 같은 주장에 꽤 신중하다는 점.
비만, 당뇨, 염증이 심한 사람이 생활을 크게 바꾸면 생물학적 나이 지표가 꽤 좋아질 수는 있지만, 건강한 사람이 뭔가 하나 추가한다고 극적으로 회춘하는 식은 아니라는 것.
또 하나 중요한 포인트는 후성유전학적 나이가 낮아졌다고 곧바로 수명이 그만큼 늘었다는 뜻은 아니다는 점. 이 시계들은 유용한 바이오마커지만, 아직 “수명 연장 확정 지표”는 아님.
느리게 늙는 사람들의 비결은 신비한 항노화 기술보다 운동, 식단, 수면, 결핍 보정, 스트레스 관리, 사회적 연결, 대사건강 같은 기본값을 오래 유지하는 데 가깝다.
다리오 아모데이, 생물학 위험 발언
https://darioamodei.com/post/policy-on-the-ai-exponential
인공지능의 긍정적 영향 가속화
바로 느린 속도의 혁신에 맞춰 설계된 규제 시스템이 인공지능이 가져올 새로운 제품과 기술 발전의 홍수를 감당할 준비가 되어 있지 않다는 점입니다. 인공지능은 이러한 후속 기술들을 더욱 안전하고 예측 가능하게 만들어 미국 식품의약국(FDA)과 같은 규제 기관의 회의적인 가정을 무너뜨릴 수도 있습니다.
→ 바이오 이넘들..!!!
현재의 규제 시스템은 신약 후보 물질이 효과가 없거나, 효과가 있더라도 심각한 안전성 문제를 가지고 있을 가능성이 높다는 가정 하에 높은 수준의 심사와 여러 단계의 시험을 적용하도록 설계되어 있습니다. 미국 식품의약국(FDA)과 유럽의약품청(EMA) 모두에서 신약 후보 물질이 규제 절차를 거치는 데 일반적으로 7~8년이 걸리는데 , 이는 부분적으로 이러한 비관적인 가정 때문입니다. 개혁이 없다면 인공지능(AI)은 이러한 시스템을 마비시키거나 과부하를 초래할 것입니다.
→ 기존 로직 완전히 붕괴될 것임.
인공지능에 대한 제 예측이 맞다면, 머지않아 예상치 못한 순간에 놀라운 효과를 발휘하는 사례들이 많이 발생할 것이며, 규제 시스템은 이러한 사례들을 진지하게 받아들이고 지나친 회의적인 태도를 취해서는 안 됩니다.
우리 모두 같이 공부하시죠. 여기 무조건 혁신 반드시 일어납니다. 반드시 필연코 기필코
생물학은 자연어와 다르다?
https://www.nature.com/articles/s41592-026-03120-y
핵심 결론
저자들은 2,220만 개 단일세포 데이터를 가지고 400개 모델을 사전학습시키고, 총 6,400개 실험으로 평가했습니다. 결과는 꽤 찬물입니다. 단일세포 foundation model은 LLM처럼 “데이터와 모델을 계속 키우면 성능이 예측 가능하게 오른다”는 스케일링 법칙이 뚜렷하지 않았고, 현재 방식에서는 비교적 작은 데이터 비율만 써도 성능이 금방 plateau에 도달했습니다.
즉 메시지는: 세포 AI는 아직 ‘무조건 1억 세포, 10억 세포 넣으면 된다’가 아니다.
무엇을 봤나
GitHub 설명 기준으로는 scVI, SSL, Geneformer 같은 단일세포 모델 아키텍처를 대상으로 했고, scTab corpus에서 여러 방식으로 데이터를 downsample했습니다. 평가 태스크는 주로:
- cell type classification
- batch integration
- zero-shot 평가
- fine-tuning 후 평가
- 일부 perturbation response prediction
입니다. 코드도 공개돼 있습니다: microsoft/scFM-dataselection
왜 중요하냐
최근 바이오 AI 쪽은 “virtual cell”, “AI cell atlas”, “100M cells foundation model” 같은 말이 엄청 뜨고 있잖아요. 이 논문은 거기에 브레이크를 겁니다. 단일세포 데이터는 자연어와 달라서, 그냥 토큰을 더 많이 넣는다고 일반화 능력이 계속 좋아지는 구조가 아닐 수 있다는 겁니다.
특히 생물학 데이터는 batch effect, 조직/질환/실험 프로토콜 편향, cell type imbalance가 커서 데이터 양보다 데이터 구성과 평가 설계가 더 중요할 수 있습니다.
롱제비티 관점
이건 꽤 중요합니다. 노화 연구에서 single-cell AI는 앞으로 핵심 도구가 될 가능성이 큽니다. 예를 들면:
- 노화된 세포 상태 분류
- senescent cell subtype 탐지
- 조직별 aging trajectory 모델링
- 약물/유전자 perturbation이 세포를 젊은 상태로 되돌리는지 예측
- 세포 재프로그래밍 안전성 평가
그런데 이 논문은 “그 도구가 아직 생각보다 성숙하지 않다”고 말하는 쪽입니다. 특히 노화처럼 미묘하고 조직별로 다른 현상을 다룰 때는 거대한 foundation model 하나에 맡기는 것보다, 잘 큐레이션된 데이터와 태스크별 검증이 더 중요해 보입니다.
롱제비티 AI 업계에는 약간 불편하지만 좋은 논문입니다. “세포용 GPT 만들면 aging biology가 풀린다”는 식의 과장에 제동을 걸고, 더 현실적인 방향을 제시합니다.
결론은 이거예요: 단일세포 foundation model은 롱제비티 연구에 매우 유용할 수 있지만, 지금 단계에서는 데이터 규모 경쟁보다 데이터 다양성, 모델 용량, 계산자원, 평가 태스크의 균형이 더 중요합니다.
큰 그림 ChatGPT 같은 AI는 **"데이터를 많이 먹일수록 똑똑해진다"**는 게 잘 통했어요. 그래서 사람들이 생각했죠. "세포 데이터도 엄청 많이 먹이면 생물학을 다 풀어주는 AI가 나오겠지!"
이 논문은 말합니다. "안 통하더라. 어느 순간부터 데이터를 더 줘도 안 똑똑해지더라."
왜 그럴까요? 글(언어)이라는 재료와 세포 데이터라는 재료가 완전히 다른 물건이기 때문이에요. 다섯 가지로 풀어볼게요.
- 글자는 깨끗하고, 세포 데이터는 지저분하다 책을 보면 글자가 또렷하잖아요. 'ㄱ'은 'ㄱ'이에요. AI가 헷갈릴 게 없습니다.
세포 데이터는 흔들리고 번진 사진 같아요. 카메라가 자꾸 초점을 놓치고, 어떤 부분은 까맣게 안 찍혀요. AI는 "이게 진짜 없는 건지, 카메라가 못 찍은 건지" 구분을 못 합니다. 지저분한 사진을 100만 장 더 줘도, 지저분한 건 지저분한 거예요.
- 측정할 때마다 결과가 달라진다 글은 누가 써도 'ㄱ'은 'ㄱ'입니다. 그런데 세포는 실험실마다, 기계마다 결과가 다르게 나와요. 똑같은 세포인데도요.
마치 같은 사람을 찍었는데 카메라마다 키도 다르고 얼굴색도 다르게 나오는 거예요. 게다가 그 "카메라 차이"가 정작 우리가 알고 싶은 진짜 차이보다 더 크게 나와버립니다. AI가 진짜 신호를 찾기 전에 카메라 탓 차이에 휘둘려요.
- 더 모아도 "새로운 것"이 아니라 "똑같은 것"의 반복 글은 새 책을 읽으면 새로운 이야기, 새로운 단어가 계속 나와요. 그래서 많이 읽을수록 진짜 똑똑해집니다.
세포 데이터 2,200만 개는 많아 보이지만, 그 안에 거의 똑같이 생긴 세포가 수백만 개 들어 있어요. 새 책을 읽는 게 아니라 같은 페이지를 복사해서 또 보는 것에 가까워요. 양은 늘어도 배울 게 안 늘어납니다. 그래서 어느 순간 딱 멈춰버려요(plateau).
- 시험 문제가 너무 쉬워서 깊이 공부를 안 한다 ChatGPT는 "다음 단어 맞히기"로 공부하는데, 이게 의외로 엄청 어려운 문제라 문법·상식·논리까지 다 배워야 풀 수 있어요. 좋은 시험이죠.
세포 AI의 공부 방식은 "가린 유전자 맞히기"인데, 이게 너무 쉬운 시험이에요. 유전자들끼리 워낙 세트로 움직여서, 깊이 이해 안 해도 대충 답이 맞아요. 쉬운 문제만 풀면 진짜 실력은 안 늘죠.
- 가장 중요한 질문엔 답할 정보가 아예 없다 우리가 진짜 궁금한 건 이런 거예요:
"이 약을 넣으면 / 이 유전자를 건드리면 세포가 어떻게 바뀔까?"
그런데 AI가 가진 데이터는 세포를 그냥 가만히 구경한 기록뿐이에요. 건드려본 적이 없어요.
요리 사진을 100만 장 봐도, "소금을 더 넣으면 맛이 어떻게 변할까?"는 알 수 없는 것과 같아요. 직접 소금을 넣어보고 맛본 기록이 있어야 하잖아요. 노화 연구의 핵심 질문("이걸 하면 세포가 젊어질까?")이 바로 이 "건드려보기" 영역이라 더 어렵습니다.
한마디로 ChatGPT가 똑똑해진 건 깨끗하고, 다양하고, 어려운 문제로 공부한 덕분인데, 세포 데이터는 지저분하고, 반복되고, 쉬운 문제라서 같은 방법이 안 먹힌다.
그래서 논문의 결론은 이거예요: "데이터를 무작정 많이 모으는 경쟁 말고, 깨끗하고 다양한 데이터를 잘 골라서, 좋은 시험 문제를 만드는 게 더 중요하다."
특히 노화 연구는 신호가 미묘하고 "건드려보기" 질문이라 가장 까다로운 분야라서, 거대한 AI 하나에 다 맡기기보다 잘 준비된 데이터와 검증이 먼저라는 거죠.
세포 안의 움직임을 더 가깝게 볼 수 있게 되었습니다.
https://biohub.org/blog/laser-phase-plate-cryo-em-making-invisible-visible/
2026년 6월 11일 공개된 laser phase plate cryo-EM 소식이에요.
Biohub와 UC Berkeley가 cryo-EM 현미경에 초강력 레이저 위상판을 넣어서, 원래 너무 흐릿해서 보기 어려웠던 작은 단백질과 세포 내부 구조를 훨씬 높은 대비로 볼 수 있게 했습니다. 기존 cryo-EM은 정제된 큰 단백질에는 강하지만, 온전한 세포 안에서 작은 단백질이 실제로 어떻게 움직이고 상호작용하는지 보는 데 한계가 컸습니다.
지금까지 구조생물학은 단백질을 세포에서 뽑아내 정제해서 봤어요. 이건 마치 자동차를 이해하려고 엔진을 분해해서 부품을 책상 위에 올려놓고 사진 찍는 것과 같아요. 부품 모양은 알지만, 그게 차 안에서 어떻게 돌아가는지는 모르죠.
이 기술이 향하는 최종 목표(cryo-ET)는 엔진을 차 안에서, 돌아가는 채로 들여다보는 것입니다. 단백질을 native 환경, 즉 다른 분자들과 실제로 붙어서 일하는 자연 상태로 보는 거예요.
요약하신 숫자가 이 의미를 압축합니다:
- 지금: 세포 안 native 상태로 제대로 보는 단백질이 1% 미만
- 목표: 50% 이상
이건 "조금 좋아진다"가 아니라 관측 가능 영역이 50배 넓어진다는 얘기예요. 망원경 비유로 치면, 더 잘 보이는 망원경이 아니라 갑자기 밤하늘의 별 절반이 새로 보이기 시작하는 사건입니다.
논문(단일세포 AI): "데이터가 흐릿하고 지저분해서 AI가 더 안 똑똑해진다." → 문제 진단
소식(레이저 위상판): "세포 안을 고해상도로 깨끗하게 찍는 장비가 나왔다." → 그 문제의 처방 중 하나
왜 중요하냐면, 이건 “이미징 기술” 뉴스지만 롱제비티/바이오 AI 쪽에 꽤 직접적으로 중요합니다. 노화 연구에서 진짜 보고 싶은 건 미토콘드리아, 리소좀, 핵공, 단백질 복합체, DNA repair machinery, proteostasis 같은 것들이 세포 안에서 실제로 어떻게 망가지고 회복되는가잖아요. 이 기술은 그걸 더 가까이서, 더 자연스러운 맥락에서 볼 수 있게 해주는 방향입니다.
특히 글에서 중요한 포인트는:
- 기존 cryo-EM으로는 정제 단백질 기준 인간 proteome의 약 10%, 세포 안 native 환경 기준 1% 미만 정도만 제대로 보기 어렵다고 설명합니다.
- laser phase plate가 잘 자리 잡으면 세포 기능을 수행하는 단백질의 50% 이상을 볼 가능성을 언급합니다.
- 단일 레이저 방식은
Science, 이중 레이저/xLPP 이론은Nature Communications, Biohub 구현은 bioRxiv 프리프린트로 나왔습니다. - 테스트에서 hemoglobin 같은 작은 단백질 이미지 해상도가 최대 44% 개선됐고, apoferritin은 1.8Å 수준까지 이미징했다고 합니다.
- 최종 목표는 cryo-ET, 즉 온전한 세포 내부를 3D로 보는 구조생물학입니다.
롱제비티 관점에서 제 해석은: 이건 “수명 연장 치료” 뉴스는 아니지만, 노화 생물학의 관측 장비가 한 단계 좋아진 사건입니다. AI 모델이 아무리 좋아도 훈련 데이터가 흐릿하면 한계가 있는데, 이런 기술은 세포 내부의 고해상도 구조 데이터를 늘려서 virtual cell, 질병 모델링, 약물 타깃 발굴에 큰 재료가 될 수 있어요.
짧게 말하면: 세포 안 단백질 기계들을 더 자연상태에 가깝게 볼 수 있게 만드는 현미경 혁신이고, 장기적으로는 노화·퇴행성질환·AI 생물학에 인프라급으로 중요한 소식입니다.
국가별 롱제비티
아부다비의 롱제비티
https://www.ft.com/content/8eb374aa-1777-4940-a383-36de8dac7fd7
UAE는 "장수 신약을 직접 만드는 회사"가 되려는 게 아니라, 모든 장수 연구가 거쳐 가야 하는 "땅이자 플랫폼"이 되려고 합니다.
장수 바이오텍에서 가장 구하기 어려운 4가지가 있는데, 보통 한 나라가 이걸 다 가지긴 힘들어요. UAE는 그걸 한 곳에 몰아넣으려는 겁니다.
| 재료 | 왜 귀한가 | 보통 어디서 막히나 |
|---|---|---|
| 돈 | 노화 연구는 길고 비싸다 | 대부분 자본이 부족 |
| 데이터 | 유전체 + 장기 건강 추적이 신약의 원료 | 흩어져 있고 모으기 어려움 |
| 규제 | 새 치료·클리닉을 빨리 허가해줘야 함 | 선진국은 느리고 까다로움 |
| 병원망 | 실제 환자에게 적용·검증 | 접근이 분절돼 있음 |
왜 하필 UAE가 이걸 잘할 수 있나
작아서, 그리고 위에서 아래로 빠르게 움직일 수 있어서예요.
- 인구가 작고 중앙집중형이라 → 전 국민 유전체 프로그램(Emirati Genome) 같은 걸 밀어붙일 수 있음. 이미 80만 개 이상 시퀀싱.
- 자본이 거대함 → Mubadala(국부펀드) + G42(AI) → M42라는 헬스케어 플랫폼으로 묶임. Diaverum(투석 네트워크) 인수처럼 병원·환자망을 사 모으는 중.
- 규제를 직접 설계 → 세계 최초급으로 "허가받은 장수 클리닉" 표준을 만듦. 즉 규칙을 따라가는 게 아니라 규칙을 만드는 쪽.
- 세금·인재 유인 → 개인소득세 없음 + free zone → 창업자·고급 인재·기업 유치.
쉽게 말해, "빠르게 결정하고, 돈으로 밀고, 데이터를 모으고, 환자를 연결할 수 있는" 드문 조합이에요. Insilico 같은 AI 신약 회사가 R&D 허브를 트는 것도 이 매력 때문입니다.
싱가포르의 롱제비티
UAE가 "장수 산업의 땅·플랫폼"을 사려는 거라면, 싱가포르는 "장수 의학의 대학병원·연구실"이 되려는 겁니다.
같은 목표(장수 허브)인데 이기는 방식이 정반대예요. UAE는 자본·데이터·속도로 밀고, 싱가포르는 신뢰·연구·임상 번역으로 갑니다.
싱가포르의 진짜 베팅: "실험실에서 환자 침대까지" 연결
싱가포르가 노리는 건 번역(translation)이에요. 무슨 뜻이냐면:
좋은 노화 연구 아이디어 → 진짜 임상시험 → 효과 있으면 → 공공의료 시스템에 실제 적용
이 전체 고리를 한 나라 안에서 돌릴 수 있다는 게 싱가포르의 무기입니다. Brian Kennedy가 NUS/NUHS에서 이끄는 Centre for Healthy Longevity가 정확히 이걸 해요 — Alexandra Hospital에서 연구와 실제 환자 케어를 붙여놨습니다.
대부분의 나라에서는 이 고리가 끊겨 있어요. 논문은 대학에서, 신약은 회사에서, 임상은 또 다른 데서… 따로 놉니다. 싱가포르는 작고 통합돼 있어서 이걸 한 줄로 꿸 수 있어요.
왜 싱가포르가 이걸 잘하나
- 고령화가 진짜 발등의 불 → 장수가 "부자들의 사치 상품"이 아니라 국가 생존 과제예요. 그래서 정치적 의지가 강합니다.
- 세계적 수준의 학술의학(NUS/NUHS) → 정부 연구비로 Kennedy, Andrea Maier 같은 스타 과학자를 끌어옴.
- 신뢰받는 공공의료 + 엄격한 규제 → 임상시험 데이터가 믿을 만하고, 효과 입증되면 전 국민에게 빠르게 확산 가능.
- SGInnovate 같은 deep tech 투자 플랫폼 → 연구를 회사·제품으로 잇는 다리.
UAE vs 싱가포르 — 한눈에
| UAE / Abu Dhabi | 싱가포르 | |
|---|---|---|
| 무기 | 자본 + 유전체 데이터 + 속도 | 학술의학 + 임상 번역 + 신뢰 |
| 비유 | 광산·마을을 소유한 지주 | 검증을 책임지는 대학병원 |
| 강점 | 규모, 빠른 인프라 구축 | 과학적 신뢰성, 환자까지 연결 |
| 약점 | "지위 상품" 이미지, 검증 의문 | 규모·자본은 상대적으로 작음 |
| 동기 | 산업화·국부 다각화 | 고령화라는 실제 위기 |
→ 둘은 경쟁자라기보다 역할이 다른 보완재에 가까워요. UAE는 "데이터·자본 공장", 싱가포르는 "신뢰받는 검증소".
- 아무리 제도권이어도, 임상적으로 입증된 수명 연장 치료는 아직 거의 없습니다. 싱가포르의 강점은 "검증을 제대로 할 인프라"이지, "이미 검증됐다"가 아니에요.
- 정부 grant 의존 → 스타 과학자 유치가 연구비에 묶여 있어, 예산이 식으면 흐름이 끊길 수 있음.
- 작은 인구 → UAE와 똑같이 데이터 다양성·일반화 한계가 있습니다.
한국의 롱제비티 위치
- 한국 국가바이오위원회/바이오 대전환 전략: Presidential Bio Committee
- 한국 초고령화·인구 구조: Time: South Korea super-aged society
- 의사 인력·의료체계 리스크: FT: South Korean doctors’ strike exposes tensions over ageing population
UAE가 자본/데이터/속도, 싱가포르가 임상 번역/인재 유치라면, 한국은 병원 밀도 + 건강보험 데이터 + CDMO/바이오제조 + 빠른 고령화 수요가 강점입니다.
한국은 한마디로 **“롱제비티 국가전략의 이름표는 약하지만, 임상·제조·의료데이터 인프라는 강한 잠재 허브”**입니다.
한국은 **“롱제비티 치료제의 본사 국가”보다는 “임상·데이터·제조 실험장”**에 더 가깝습니다.
강점은 꽤 뚜렷합니다.
| 축 | 한국 위치 |
|---|---|
| 의료데이터 | 전국민 건강보험, 병원 EMR, 건강검진 데이터가 매우 강함 |
| 임상 인프라 | 대형병원 밀도, 환자 접근성, 의사·연구자 수준 우수 |
| 제조 | 삼성바이오로직스, 셀트리온, 롯데바이오, SK바이오 등 CDMO/바이오 생산 강국 |
| 고령화 수요 | 세계에서 가장 빠르게 늙는 국가 중 하나. 롱제비티 실증 수요가 큼 |
| 디지털헬스 | 의료 AI, 진단, 병원 IT, 웨어러블/검진 문화에 강점 |
약점도 분명합니다.
| 약점 | 의미 |
|---|---|
| 국가 브랜드 부재 | UAE·싱가포르처럼 “우리는 롱제비티 허브”라는 선명한 선언이 약함 |
| 규제 속도 | 미국보다 싸고 병원 접근은 좋지만, UAE식 초고속 규제 실험장은 아님 |
| 의료파업/인력 갈등 | 임상시험·병원 기반 혁신에는 구조적 리스크 |
| 글로벌 창업자 유치 | 싱가포르나 UAE보다 세금·비자·영어 환경·국제자본 접근성이 약함 |
| 데이터 활용 규제 | 데이터는 많지만, 연결·상업화·국제 공동연구 활용은 아직 마찰이 큼 |
투자자 관점에서 보면
한국은 앞으로 이런 회사들이 다음을 하러 올 수 있는 나라입니다.
- 아시아 임상시험
- 바이오마커 검증
- 노화 관련 대규모 관찰연구
- 건강검진 기반 biological age 모델 검증
- 세포/유전자치료제 CDMO
- 항체, ADC, 바이오시밀러, 재생의학 제조
- 고령층 대상 디지털헬스 실증
즉 한국의 경쟁력은 “장수 국가전략”이 아니라 “장수 산업의 백엔드 인프라”에 있습니다.

억만장자들은 롱제비티 바이오텍에 투자하고 있습니다.
1. 롱제비티가 웰니스에서 임상 바이오텍으로 이동
기사도 “예전 롱제비티는 보충제, 바이오해킹, 웰니스 이미지가 강했지만 지금은 약물 개발과 임상 검증으로 이동 중”이라고 봅니다. 이건 우리가 이번 주 뉴스에서 본 Life Biosciences 첫 인간 투여, NewLimit 대형 투자 흐름과 딱 맞아요.
2. 투자금이 실제로 커지고 있음
Forbes가 인용한 Longevity.Technology/PitchBook 기반 데이터에 따르면, 2026년 1분기 롱제비티 바이오텍은 49건의 파이낸싱 이벤트에서 약 37.4억 달러를 조달했고, 2025년 1분기 대비 56% 증가했습니다. 2026년 전체로는 현실적 범위를 80억-90억 달러 정도로 전망합니다.
3. AI는 경쟁자가 아니라 촉매
제목은 “AI가 아니라 롱제비티”지만, 실제 내용은 “AI가 biology discovery를 빠르게 만들면서 롱제비티가 투자 가능한 카테고리가 됐다”에 가깝습니다. NewLimit CEO Jacob Kimmel은 AI 시스템으로 재프로그래밍 후보를 우선순위화해서 실험 속도를 높인다고 설명합니다. NewLimit 자체도 노화된 세포 기능을 되돌리는 epigenetic reprogramming을 전면에 내세우고 있습니다.
자본시장 신호. 중요한 변화는 “영원히 산다”는 허황된 피치가 아니라, 투자자들이 이제 다음 조건을 보는 쪽으로 바뀌었다는 점이에요.
- 질병 적응증이 있는가
- FDA/임상 경로가 있는가
- 바이오마커로 효과를 측정할 수 있는가
- AI/자동화 실험으로 후보 발굴 속도를 높일 수 있는가
- 대형 제약사의 파이프라인 공백을 채울 수 있는가
즉 롱제비티가 “철학적 꿈”에서 “제약/바이오텍 투자 테마”로 넘어가는 중입니다. 다만 이 섹터는 실패율이 매우 높고, “노화를 치료한다”는 말은 여전히 규제·임상적으로 까다롭습니다. 진짜 승자는 “노화 전체”를 외치는 회사보다, 간·면역·시신경·혈관·줄기세포 같은 구체적 시스템에서 임상 데이터를 내는 회사일 가능성이 큽니다.
NewLimit 스토리
기: 암호화폐 창업자의 다음 베팅
NewLimit은 Coinbase 창업자 Brian Armstrong, 전 GV 파트너 Blake Byers, 과학자 Jacob Kimmel이 만든 롱제비티 바이오텍입니다. 출발점은 아주 실리콘밸리적입니다. “노화가 인류 최대의 미해결 문제라면, 소프트웨어식 속도와 자본으로 바이오를 다시 만들어보자.” 2021년 공동창업자들이 약 $105M을 넣고 시작했고, 2023년 Series A로 $40M을 추가 조달했습니다. 이때까지만 해도 시장의 시선은 “대담하지만 거의 SF 같은 문샷”에 가까웠습니다.
승: 문제를 좁힌다
처음부터 “인간 수명 연장제”를 만들겠다고 하면 규제도, 임상도, 과학도 너무 막막합니다. NewLimit은 그래서 노화 전체를 외치되, 실제 개발은 세포별 epigenetic reprogramming으로 좁혔습니다. 노화가 진행되면 세포의 유전자 사용 패턴, 즉 후성유전 상태가 흐트러지고, 특정 전사인자 조합으로 이를 더 젊은 상태로 되돌릴 수 있다는 가설입니다. 회사는 이 전사인자 조합을 “payload”로 보고, AI 시스템 Ambrosia가 후보를 설계하고, RESTORE-seq로 수천 개 조합을 병렬 실험한 뒤, single-cell genomics로 결과를 읽는 구조를 만들었습니다. 한마디로 AI + 대량 실험 + 단일세포 측정으로 세포 회춘 조합을 찾는 공장을 세운 겁니다.
전: 롱제비티에서 제약회사로 변신
중요한 전환은 타깃을 “aging”이 아니라 질병 적응증으로 잡은 점입니다. FDA는 노화를 질병으로 인정하지 않기 때문에, NewLimit은 먼저 간, 혈관, 면역 같은 구체적 시스템을 겨냥합니다. 특히 첫 임상 후보는 알코올 관련 간질환으로 알려졌습니다. Jacob Kimmel은 간질환을 “모두에게 일어나는 노화의 가속 모델”처럼 설명합니다. 젊은 간은 손상에서 더 잘 회복하고, 늙은 간은 독성·염증·대사 스트레스에 취약하다는 논리죠. 성공하면 대사증후군, 혈관 기능, 면역노화 같은 더 넓은 영역으로 확장할 수 있습니다.
결: 자본시장이 ‘가능성’을 가격에 반영
2026년 6월, NewLimit은 $435M Series C를 조달하며 기업가치가 약 $3.1B로 보도됐습니다. Founders Fund가 라운드를 이끌고 Thrive, Greenoaks, Quiet Capital, Kleiner Perkins, Eli Lilly의 벤처암 등이 참여했습니다. WSJ 보도에 따르면 불과 전년에는 첫 인간 임상이 2030년쯤으로 예상됐지만, 과학적 진척이 빨라져 첫 간질환 후보가 내년 인간 연구에 들어갈 계획이라고 합니다. 아직 제품도 없고 임상 효능도 없습니다. 그럼에도 시장은 “AI가 바이오 실험 속도를 바꾸고, epigenetic reprogramming이 진짜 치료 플랫폼이 될 수 있다”는 가능성에 큰 가격을 매긴 셈입니다.
이 회사의 본질
NewLimit의 스토리는 “장수 보충제 회사”가 아닙니다. 더 정확히는 노화를 세포별 소프트웨어 문제처럼 보고, 전사인자 조합으로 세포 기능을 다시 프로그래밍하려는 AI 기반 제약회사입니다.
유튜브 자동자막을 그 회차 자료와 대조해 고유명사와 전문용어를 바로잡은 상태입니다. 문장을 다듬는 작업은 이어서 하고 있어, 구어체 군더더기가 남아 있을 수 있습니다. 확인하지 못한 대목은 ⟨?…⟩로 표시합니다.
Annual Aging 심포지엄 후기와 두 가지 연구
한 주간 잘 지내셨나요, 기님? 네. 한 주간 잘 지냈습니다. 어, 월요일에는 그 에이징, 애니어 에이징 심포지엄이 있어 가지고 다녀왔었고요. 제가 바빠서 전체를 다 참석하지 못하고 한 두 세션, 처음부터 끝까지 들으면 두 세션이었는데 둘 다 매우 흥미 있는 주제였어요. 제가 이번 주에는 따로 준비를 하지 못했고 다음 주에 한번 소개드릴 수 있도록 준비를 해 보겠습니다. 네, 두 개 다 매우 새로운 관점이어서요. 아마 들으시는 분들도 되게 재미있으실
것 같고. 어, 약간 설명드리면 어, 우리 두뇌의 어떠한 작은 파트가 있는데 뉴런의 개수로 치면 전체 두뇌에서의 뉴런 개수 대비 되게 작은 숫자의 뉴런이에요. 상대적으로. 그런데 그 파트가 몸에 여러 규들의 영향을 많이 미치고 특히나 어떤 뭐 염증이나 아니면 뭔가 문제가 발생했을 때 그거를 어 건강하게 바꾸는데 있어서 영향을 많이 미치는데 재밌는 건 이건 아직은 다 인간관계가 밝혀진 건 아니지만 어떤 상관 관계가 관찰된 것에 대한 내용이었는데요. 이것이 타임 아 죄송합니다. 시간
제한 식사와 기쁨 연관성을 보인다는 내용이었어요. 그래서 그게 저는 네. 저희가 그냥 개념적으로 저희가 그동안 그 얘기했었잖아요. 저도 그냥 제 어 뇌피셜로 네. 그런데 그것이 실제 두뇌 두뇌에서 그런 작용을 할 때도 연관되는 패턴이 지금 보여서 아까 말씀드렸듯 코잘리 그 사 인가관계가 명확하게 발견되진 않았고 정확한 원인이 무엇인지 모르겠지만 그런 패턴이 관찰된다 매우 재밌는 연구가 어 있게 있었고요. 두 번째는 스킨에 대한 거였는데 어 우리 저희가 뭐 줄기 세포나 이런 거
얘기할 때 스킨셀 많이 사용하고 뭐 이렇게 되는데요. 아무튼 스킨을 활용, 스킨의 스탬셀 활용해서 또 어떤 거를 또 분석을 해 보셨더니 어 우리가 두뇌만 기억하는게 아니라이 셀도 기억을 가지고 있어서 어 병이 걸렸던 것이거나 아니면 고통이 있었던 것이거나 이런 것에 대한 기억을 가지고 있고 아이러니하게도 어렸을 때에 그 기억이 오래 남아 있을 수 있도록 뭐 나이가 들었을 때 에이징이 됐을 때 더 약해질 수 있는 그런 패턴을 가지고 있고 그래서 혹시 우리가 그 기억을
조절할 수 있다면 좋은 것만 기억하게 하고 나쁜 걸 지어 버릴 수 있다면 뭐 이런 것에 대한 이야기였는데요. 그것도 조금 더 돌아가면 정말 재밌는 이야기가 많았습니다. 왜 알러지 반응이나 저희 뭐 피부 반응이 한번 저희가 그런 얘기 했었잖아요. 역치가 한번 지나고 나면 그 그다음에는 되게 작은 레벨로도 그게 반응이 일어난다기 저희가 했었잖아요. 그게이 메모리 때문이란 얘기를 하시더라고요. 네. 그래서 아무튼 제가 중요한 걸 몇 가지를 짚어 드렸었고 근데 제가 그 연구를 아주 깊게 본 건 아니기
때문에 전체로 전달드리기는 이번 주는 조금 무리인 거 같고 다음 주에 네고로 살짝 이렇게 맛보기로 전달해 드립니다. 그럼 그 두 번째로 말씀 주신 거는 그러니까 그 우리가 어떤 한번 크게 아프면은 그 역체가 넘어가면은 다시 한번 아프기가 쉽고 다치는 것도 마찬가지고 그런 차원에 어떻게 보면 원리적인 거를 좀 이해해 보는 관점인 거 같고
시간 제한 식사와 야식·식사 시간 이야기
첫 번째 그 시간 제한 식사는 어떤 건가요? 그러면 저희가
적어도 실생활에 한번 시도를 해보고 적용해 볼 때 어떻게 하면 좋을까요? 어 그 제가 결론을 말씀드리면 시간제한 식사를 패스팅을 길게 하시고 그니까 식사하시는 시간을 줄일수록 어 연령이 젊은 환자에서에게서도 더 건강한 패턴이 나왔어요. 그래서 결론을 말씀드리면 나이 드신 분들도 적용하시면 좋으시고 근데 이거는 모든 사람에게 그니까 뭐 상황에 따라 뭐 어떠한 뭐 저 혈당에 오시면 안 되는 분이 계실 수도 있고 뭐 어떤 치료를 중이셔서 그게 어려운 분이 있을 수 있으니까 이거 모든 사람에게 정확 다
적용되는 건 아닌데 그만큼 저희가 이게 간헐석 단식이라고 또 부르는 근데 이게 그냥 간단 단지 칼로리가 적은 것뿐만 아니라 저 제가 가지고 있는 가정은 여러 번 말씀드렸었는데 이게 호르몬이나 우리 바디 사이클이라고 엄청 중요한 연관성을 잠뿐만 아니라 식사 시간에 같이 관장을 하기 때문에 아무튼 뭐 저는 그렇게 생각을 하고 있는데
어이 연구던 저는 그 너무 어 재밌었어요. 그래가지고 이렇게 뭐 발표를 듣는데 오 약간 이런 반응을네 하게 되는 그런 내용이었었고네 [콧방귀] / 너무 재밌었습니다. 아무튼 네
그니까 이게 뭐 저희가 식사를 할 때 너무 오래 하면은 그게 안 좋다는 거죠. 아, 네. 제가 너무 볼 상세한 걸 안 하고 [웃음] / 네.
네. 처음 들으시는 분들을 위해서 타임 그니까 시간 제한 식사라고 하는 것은 저희가 이게 딱 그 먹을 시간에만 먹고 야식을 안 먹는다 뭐 이렇게 쉽게 생각하실 수도 있고요. 그런데 이제 저희 몸이 원래 옛날로 생각하면 저희가 이렇게 해가지고 나서도 계속 밤 잠일 들 때까지 먹게 된게 사실 우리 인류가 이렇게 풍족하게 된지가 얼마 되지 않았잖아요. 그리고 우리의 몸의 사이클이라는 건 사실 해가 뜨고 다치고 이것도 있고 또 우리가 몸이 소화를 시키고 영양분이 공급되고 이런
모든 것의 사이클이 같이 돌아가는 건데음 패턴을 봐았더니 뭐 나중에 뭐 중간을 설명드리겠지만 결론적으로 그 아 시간을 식사를 안 하시는 시간이 좀 길어질수록 그러니까 하루 중에 식사하시는 시간을 좀 짧게 유지하실수록 그게 훨씬 더 뭐 좋은 어떤 자 좋은 작용이 있는게 발찰이 됐었고요. 그래서 저희가 왜 노화 얘기할 때 저희가 칼로리를 제한하는 거는 되게 많이 증명된 그 내용이라서 그건 많은 사람들이 다 동감 동 공감한 아 동의한다. 그런데 그것에 대해서이시기 시간 제한 식사를
사람들이 이론이 있는데 그러니까 어 그것이 결국은 칼로리를 제한하는 그러니까 칼로리를 적게 먹는 그 베네트 때문에 그런 이득이 있다라고 보는 의견들이 사실은 많은데요. 근데 그거 말고도 저 또한이 타임에 대한 우리 호르몬이라 시스템 사이클 연관이 되기 때문에 단지 그게 칼로리가 줄어서뿐만 아니라 이런 다른 우리가 아직 모르는 여러 작용에 대한 것도 잘 영향을 미쳐지지 않을까라고 생각을 하고 있고 / 그래서 결론적으로 왜 저희 뭐 엄청 그 바이오해킹이나 아니면 건강 엄청
관리하시는 분들이 뭐 되게 식사 일찍 끝내시고 한다는 이런 얘기는 지금 다들 많이들 하시잖아요. 그래서 그런 것들이 아무래도 잘 생각해 보면 저희 몸이 되게 늦은 시간까지 소화하느라 고생하고 잠을 뭐 퀄리티 질이 좋은 잠을 자기 어려워지는 건 뭐 저희가 생각하기에도 뭐 그렇게 좋지 않을 것 같은데 여러 가지로네 점점 더 많은 것들이 밝혀지고 있는 거 같아서 여튼 저는에 그게 좀 재미 있었습니다. 하지만 이건 아직 뭐 인가관계가 확실히 잘 밝혀진 건 아니고요. 하지만 우리가 이런 어떤 상황관계를
발견했다고 하면 뭐 특별히 리스크가 있지 않은 이상 어 이게 이렇게 좋을 수도 있겠구나라고 하면 시도해 볼 수 있는 뭐 충분히 고려해 볼 만한 가치가 있는 뭐네 그렇게 생각하고 있습니다. / 그죠? 뭐 이런 거는 뭐 대단하게 위험한 새로운 약을 먹거나 뭐 보충제를 넣거나 그런게 아니기 때문에 사실상 식습관 같은 측면에서 조금씩 시도해 보시는 것도 좋을 것 같다는 생각이 듭니다. / 약간 저희 서두가 좀 길어졌는데
바로 저희 이번 주 준비한 거 시작해 보겠고요. 제가 이번에는 HTML로 PPT를 한번 만들어 왔습니다. 조금 더 보시기에 편하시도록네 바로 시작해 볼게요. 일단 이번 주의 뉴스는 한 아홉 개 정도 되고요. 네, 빠르게 시작해 보겠습니다. 그래서 중국 일단 줄기 세포 학화 임상에 대한 시장 이야기가 있었는데요.요 세계첫 대규모 RCT라는 것은 조금 과장이고요 내용을 바로 설명을 드릴게요. 중국에 있는 301 병원이라고 있는데 그 병원에서 50세 이상 어 환자들에게 2,명에 대해서
중국의 줄기세포 항노화 임상과 노화 개입 전략
줄기 세포 임상을네 시작을 했습니다.이 사용되는 이제 물질이 인간 태줄에서 유래한 그 중간엽 줄기 세포라고 하는 MSC 기반 치료제. 근데 이게 이름이 뭐 아미메스트로셀이라고 하더라고요. 이거는 근데 2025년 1월에 이미 조건부로 승인된 약물이긴 합니다. 근데 요거를 이제 그 노화 개입으로 확장을 해 보겠다는 건데요. 그래서 결국 뭐 이게 나름 대규모 RCT로 테스트하고 그게 기존의 질병 치료였다가 이게 노화 개입으로 확장이 되고 실제로 이게 중국식 전략이 새롭게 조금 드러나고 있는 거
같아서요 세 가지 지점 정도가 인상 깊었습니다. 그래서 이게 중국이요 줄기 세포라고 하는 것을 지금까지는 이제 질병 치료제 정도로만 보고 있다가 노화 기능 저하 개입까지 확장하려는 요런 첫 대형 임상에 들어간 사건 정도로 이해하면 될 거 같고요. 그렇게 해서 이제 중국 쪽에서 이렇게 어 이런 질병 치료를 넘어서 이제 노화 개입으로 확장되는 새로운 뭐 전략이 처음 나왔다는게 의미가 있는 거 같습니다. 기우님은 요거 어떻게 보셨나요? 아, 네. 저도 되게 흥미 있게 받고
정말 되게 적극적으로 움직이고 있다라는 곳에네 되게 재미가 있었고네 그렇습니다. 그래서 이게 뭔가 여기 잘 써 주셨는데 여러 움직임 때문에 오히려 미국과 유럽에서 이런 움직임은 더 먼저 요즘은 약간 이렇게 실제 대규모로 뭔가를 보는 것에 있어서 속도가 좀 늦어진 거 같은 느낌이 있는데요.
네. 근데 이제 중국에서 이렇게 열심히 그리 원래 줄기 세포는 중기 일본이 유명한데 중국에서도 이렇게 적극적으로 빨리 어 속도를 내고 있는 거 같아서네 재미 흥미로운네 움직임이라고 생각이 듭니다. 그렇게요. 결국 저는 이런 거 보면서 그 노화를 질병으로 어이 보기 시작한다는 거 자체가 얼마나 어렵 어려운지를 한번 더 생각하게 됐던 거 같아요. 그만큼 저희가 예전에 그 어 노화 신체 시계 말씀드리면서 스티브 호바스 박사를 말씀드린 적이 있었는데요. 그분의 좋은 영상이
스티브 호바스와 생물학적 나이 클락
있어서 한번 핵심 내용만 가져와 봤습니다. 역시 이제 생물학적 나이라고 하는게 실제 다이와 다르다. 그래서 같은 60대라도 어떤 사람은 더 빨리 들고 어떤 사람은 더 늦게 보는데 실제로 시계에서는 요런 것들이 있다라고 말했는데 역시 저희가 시계 관련돼서 말씀드릴 때는 항상 뭔가 어떤 골든 클락은 없으니까 여러 클락들을 종합해서 봐야 된다라는 말씀을 드렸고요. 근데 그 내용이 역시 반복되었습니다. 근데 결국이 호바스 박사님이 말씀하시는게 뭐 똑같이 어 좀 뻔해 뻔하긴 하지만 결국이 해킹 하는
것보다 기본을 제일 지키는게 가장 리스크 대비 효과를 얻는게 가장 좋다라는 말씀을 주셨고요. 역시 운동 채소 뭐 결핍했던 거 뭔가 부족한 거 좀 지키기 잘 자고 스트레스 안 받고 연결 줄이고 대사질환 좀 줄이기 요런 측면에서의 기본적인 습관이 어떤 것보다 더 좋다고 한 강조해 주신 포인트도 있었습니다. 그래서 오히려 호바스라는 박사님이 이제 그런 신체 나이를 개발하시고 이런 걸 측정 가능하게 하시려는 노력을 하고 계시지만 역시 뭐 얼만큼 젊어졌다 요런 측면에 아직은 신중하신 증 어 이야기를 해
주셨고요. 그렇게네 뭐 오히려 느리게 느는 사람들의 비결이라고 하는게 기본적인 기본값을 올해 유지하는게 가깝다라는 이야기도 해 주셨습니다. 뻔했던 거라서 바로 다음 이야기로 넘어가면요. 아모데이가 이번 주에 그 AI 정책에 대해서 이야기를 굉장히 강력하게 했었잖아요. 근데 그게 또 거기에서 특히 바이오랑 생물학 쪽으로 예시를 깊게 들어 줬어서 요쪽 제가 아이디어 좀 갖고 왔는데요. 이게 실제로 지금 느린 속도의 혁신에 맞춰서 설계된 규제 시스템이 이런 AI가 가져올 새로운
다리오 아모데이의 AI·바이오 규제 경고
제품과 기술 발전의 홍수를 감당될 준비가 되어 있지 않기 때문에 그래서 이게 FDA 같은 규제 기관의 회의적인 가정을 무너뜨릴 수도 있다라는 이야기를 했거든요. 그래서 어이 부분이 가장 인상 깊었기도 합니다. 결국 예시를 들 때 바이오나 생물학 이쪽을 예시를 많이 드셨더라고요. 그래서 이제 생리학 혁신이 어떻게 빨라지냐라는 이야기도 해 주셨는데 결국 신약 후보나 이런 규제 절차 심사가 들어가는 속도가 빨라지고 뭔가 우리가 더 원리를 이해하게 되면서 약효 크기를 확대하면서 나아가서
지금까지 없던 치료법이 질병의 신약 후보를 개발하고 그렇게 완전히 새로운 치료 형태도 나아간다. 그렇게 해서 보통 이제 FDI나 이런 그 검 규제 시스템 통과하는게 7, 8년 걸렸는데 그런 것들이 지금 엄청나게 빨리 달라지고 있어서 이런 개혁이 없다면 지금 AI가이 시스템을 마비하고 과부화시킬 것이다라는 이야기를 해 주셨습니다. / 아, 네. 저는 뭐 저희는 당연히 계속 이게 문제라 우리 사회가 준비돼야 된다는 얘기를 저희도 계속 하고 있는 입장이라서 뭐 강력하게 어
동의를 하고요. 그리고 미국이라는 나라가 원래 규제를 그니까 유럽과 미국의 가장 큰 차이라고 하면 유럽은 규제를 먼저 하고 뭔가 돌다리를 다 두려 본 다음에 이게 하나씩 인도하는 방식이라면 미국은 그거를 이렇게 먼저 오픈해서 다 시도 왜냐면 공격자가 있으면 수비하는 사람도 그거를 먼저 다 어 능력이 충분히 있어야 하는 거니까요. 그래서 충분히 특히 바이오 쪽에서는 이러한 목소리가 나오는게 저는 어 되게 중요하다고 생각을 하고 이게 정말 저희가 AI 그때 저희도 그 얘기했었는데이 롱즈비스나 바이오가
AI랑 너무 비슷한 거 같다고 저희도 그 얘기했었잖아요. 이게 아는 사람은 너무 아는데 이걸 모르는 사람은 너무 몰라서 그 간극이 좀 많은 거 같고요. 근데 이제 AI라고 하면 어쩌면 어 오히려 저는 AI보다 바이오 쪽이나 이것이 진짜 사람의 생명과 어 국가로 치면 안보에 너무나도 뭐 물리적으로 화학적으로 영향을 많이 미칠 수 있는 영역이 있기 때문에 이것에 대해서 이런 위험성은 조금 더 많이 공유가 돼야 될 거 같아요. 근데 제가 생각하긴 생각보다 그렇지 않나요? 예를 들어
뭐 제너럴 슈퍼 인공지는 뭐 그런 거에 대한 공 그 공포 아무튼 경고는 많은데 비해 이런 바이올로지에 대한 거 생각보다 조금 적은 거 같아서 앞으로 이런 것에 대한 경고는 점점 더 많이 나오지 않을까 생각이 들고 그리고 제가 걱정하는 건 말씀드렸다시피 미국은 개인이 이렇게 시도하는게 또 많아서요. 규제가 따라가지 못하면 말 그대로 되게 또 위험성이 높을 수 있어요. 이한국은 워낙 그 전문들 분들에 대한 스치료를 받으실 수 있는 접근 권한이 너무
좋기 때문에 그런 거를 잘 그러실 수 있는데 미국 같은 경우는 그게 너무 힘들고 그리고 만난다 하더라도 실제 제 주변에서 아직 원인을 찾지 못해서 계속 고통 속에 있는 친구들이 꽤 있거든요. 그니까 그런 친구들을 생각해 봤을 때 만약 이게 제도가 또 쫓아오지 못하면 그 갭을 개인이 메꾸거나 아니면 정말 뭐 유사 과학에 그냥 사람들이 쫓아간다거나 아니면 어떤 것에 대한 위험성이 충분히 고지되지 않은 상태로 사람들이 그냥 따라한다거나 이런게 충분히 가능할 수 있기 때문에 오히려 그 규제
측면에서는 조금 사람들이 기존 대비 위험해 보인다고 생각이 된다 하더라도 그게 준비돼야 오여야지 오히려 대다수 국빈이 덜 위험에 빠지는 상황이 되지 않을까? 왜냐면 그렇게 조금 어 좀 너무 빠르지 않나라고 생각이 들 정도로 해야 지금 AI 속도를 쫓아올 수도 있을 것 같까요? 그래서 저 얘기는 이걸 뭐 풀어주자 그런 얘기 절대 아니고 단지 이런 규제 방식이 너무 예전 방식에 치우쳐 있어서 그 속도나 뭐 그것의 어떤 스케일이 어 전혀 지금의 발전을 따라오지 못하는 거 같고 그러한 후 후폭풍은 생각보다
너무 클 수 있다. 뭐 그렇게 말씀드리고 싶습니다.
펩타이드 암시장과 규제가 늦을 때의 위험
약간 전통 경로에서 수요가 너무 많은데 공급을 이도적으로 막아 놓으면 사실 경제학에서도 암시장이 탄생한다고 보잖아요. / 네. 그런 것처면 저 제가 봤을 때도 지금 멀리 떨어져 있는 제가 봤을 때도 미국에는 너무나도 암시장이 많아 보이고요. 실제로 얼마 전에 그 AI 기업들이 펩타이드 관련 뭐 수입하는 거를 좀 더 잘 엄밀하게 보자 하는 규제에 대한 촉구서를 이제 메시지를 보보냈기도 했었고 그런 생각이 저도 많이 드는 거 같습니다. 그리고 비슷하게 또
비슷하게 또 / 사람들이 왜이 바이오의 심각성에 대해서 잘 공감하지 못하고 관심이 떨어질까라는 것에 대해서는 뭔가 이렇게 AI 혹은 AGI로 상상할 수 있는 그 상상을 이미 다 해 버렸기 때문에 뭔가 그 상상의 제한폭이 좀 어 떨어진 거 같아요. 어떤게 보고 있냐면 그러니까 AI 뭐 CEO나 이런 분들이 얘기를 너무 많이 했는데 이미 그걸로 상상하는 사람들은 이미 다 상상하고 이게 이미 별거 아니다라고 하는 분들은 이미 귀를 닫아 버리셨기
때문에 어떻게 보면 그렇게 좀 더 확산이 잘 안 되고 있는게 아닌가 하는 생각도 / 들었어요.
저 잘 이해가 안 됐어요. 그 바이오 부분에 있어서 사람들이 많이 너무 얘기를 해서 이제 새롭지 않다는 의미신가요? / 근데 바이오 부분에 대해서 이야기를 하는게 사실 AI 파운더들이 약간 이렇게 말씀하시잖아요. 소수 소구유 뭐 기업분 기업가분들이. 근데 그분들이 같은 이야기를 하기 때문에 그분들 자체의 신뢰성이 조금 떨어진 측면도 있잖아요. 뭐 AI가 / 뭐 / 예를 들면요
그 대대규모 실업을 초래한다고 말하다가 이제는 오히려 상대적으로 / 아 AI 전반에 대해서 네
오히려 AI 전반에 대해서 사람들의 신뢰가 떨어졌기 때문에
그 사람들이 바이오가 중요하고 앞으로 더 위험적이라고 할 말을 한다고 한들 그게 듣는 사람들 입장에서는 크게 공감이 되지 않는게 아닌가
하는 생각이 들고요. 오히려 그러면은 그 이야기를 뭐 레거시나 기존 제도권에서 이야기를 해 줘야 되는데 기존 제도권의 시각에서는 이런 AI나 이런 것들이 너무 어 잘 합리적이지 않고 위험하게만 보일 테니까요. 그렇게 봤을 때 어 좀 신뢰할 수 있는 메신저를 잃어버린 상황이 아닌가 대다수 측면에서는 / 음
음 / 그렇게 보게 되는 거 같습니다.음네
어떤 말씀이신지 알 것 같아요. 왜냐면 어음 예를 들어 그니까 본인들의 인센티브가 다 걸려 있어 가지고 그분들이 하시는 말이 진짜 그러니까 어떤 측면에서 지금 기술과 큰 인류 역사의 영향을 크게 미치는 회사를 이끌고 있는 거 맞고 그분들이 그 회사와 아니면 전체이 시 세계의 큰 돈의 쓰임의 로드맵도 지금 다 제시를 하고 있으니까 그래서 그분들이 뭔가를 지금 미래를 제시하는 역할을 하고 계시지만 우리가 볼 때에는 저게 그런 미래를 제시하는
거 플러스 본인들의 운영하는 사 회사나 그리고 본인들의 포지션에서의 어떤 장기적인 인센티브가 완전 독립적이지 않은게 느껴지기 때문에 그렇다 말씀이 있신 거죠. 그 어떤 측면인지 알 것 같아. 예를 들어 그 젠슨 황이 몇 년 전에 바이올로지 얘기를 처음 했었을 때에도 그때도 사람들이 반응이 그래 이제 인공지는 그다음으로 GPU를 많이 팔아 먹으려면 그 얘기를 해야지 약간 이렇게 받아들이시는 분들도 계셨었고 그래서음 그니까 지금 그것도 맞는 거 같아요. 왜냐면 지금 너무이 전
지구가 너무 소수의 몇몇 분들에 의해서 모든게 다 좌지 유지가 되고 있고 뭐 국가의 뭐 정치은 당연하고요. 뭐 그렇게 되고 있어서음네 그게 꼭 그게 바이오가 아니더라도 그런 분들에 대한네 되게 중요한 지적인 것 같습니다. 그래서 근데 또 이게 진짜 그러면 다른 얘기를 해 주실 그런 스피커가 있어야 되는데 그분들은 / 아 이게 또 기술이나 이런 지역에 대한 이해도가 많지 않아서 어 약간 사실 이게 미래를 얘기한다는 건이 프로젝션을 할 수 있어야 되는 / 거잖아요. / 그랬죠.
예. 네. 근데 이제 아 제가 이건 조금 다른 얘긴데 그어 오늘인가 약간 트위터 남기기도 했는데 저희가 지금 AI 때문에 잠깐 다른 얘기입니다. AI 때문에 전반적으로 시간축이 짧아지 점점 짧아지고 있잖아요. 그래서 그러니까 진짜 깊고 진짜 멀리 생각한다고 해봐해 봐야 조금 한 턴 길게 생각할 수 있는 이미 그런 시대가 지금 됐거든요. 그런데 지금 그래서 저희가 기존의 전문가라고 하고 있던 사람들에 대한 전문가에 대한 어 정의나 봐도 달라지는 거 같고요. 예를 들어 예전에는 뭐
AI 시대에 더 중요해지는 깊은 사고와 협업 역량
엔지니어도 빨리빨리 구현할 수 있고 빨리빨리 할 수 있는 엔지니어면 그게 되게 어떠한 중요한 스킬이었었는데 그래서 제가 그 남겼던 뭐 오늘 남겼던 툴은 저도 개인적으로 최근에는 아 엔지니어 같이 일할 엔지니어를 어 고려할 때 박사분들과 일하고 싶다라는 생각이 들어요. 예전에는 이렇게 생각하지 않았거든요. 오히려 필드 경험 많은 분들이 더 좋을 수도 있지. 뭐 이렇게 생각을 했었는데 그렇게 생각한 이유는 한 분야에 대해서 자기가 어떤 가정을 가지고 되게 깊게 생각할 수 있는 분들이
결국은 어떤 문제에 대해서 좀 더 그 앞에 대해서 생각을 하실 수립적인 생각을 하실 수 있는 그런 훈련이 되신 분들이고 그게 꼭 제가 뭐 박사하기가 있어야 된다 이런 의미는 아닙니다. 지만 그게 박사하기가 됐든 아니면 필드 경험이 뭐 어느 정도 되셨든 어찌됐든 이렇게 내가 독립적인 생각을 되게 긴 홀 타임 시간에 지평을 길게 하실 수 있는 그런게 돼야 이제 / 그게 기본이 되는 그렇게 해야 아주 짧게 앞을 볼 수 있는 그런 시대가 됐다고 생각이 들어요. 제가 그
얘기를 또 왜 드리냐면 그러면 오케이 뭐 엔지니어 분화나 아니면 어떤 이런 분이어도 뭐 철학을 하셨거나 아니면 진짜 뭐 박사 과정을 해서 기쁜 논 논문을 하나 내셨다거나 이렇게 자기의 그 하이퍼세티스를 세워서 깊게 생각해 보실 수 있는 사람이 사실 분야이 얼마나 되겠어요 / 플러스
플러스 / 그런데 그거를 내 전문 분야 플러스 기술이 지금 어떻게 되는지 그이 기술에 따라서 사람과 사회가 어떻게 갈지이 다면적인 것을 그런 깊이로 생각할 수 있는 사람의 숫자는 점점 사실 작 너무 작을 거라서 그게 아까 얘기하셨던 우리의 어떤 뭐 어피니언 리더 아니면 우리에게 어떤 인사이트를 줄 수 있는 리더 우리가 바라는 그 리더의 영향은 그 정도거든요. 그래서 제가 요즘에 최근에 다른 뭐 분들이 얘기해 봤을 때 본인 회사분들의 뭐 리더분들에 대해서 아쉬운 분들을
얘기하시 들으면 사실 그 바가 예전에 비해도 엄청 높아진 것도 사실이에요. 그리고 / 그네요.
네. 예. 그래서 우리 냉정하게 보면 우리가 전체가 그런 교육을 받지 않았었고 그리고 그것의 말리가 준비되지 않았었고 그러면 지금 우리가 해야 될 것은 필요한 것의 댑의 지평을 의도적으로 되게 넓히는 훈련을 스스로 해야 되는 거밖에 없을 것 같고요. 그리고 네. 뭐 여러 뭐 되게 뻔한 이야기긴 하지만 그래서 그렇기 때문에 그런 리더가 있기가 좀 어려운 거 같고 아니면 제가 약간 덧붙이고 싶은 건 그러면 인정하고 그런 사람들과의 진정한 협업을 잘할 수 있는음
수 있는음 그니까 오히려 예전에는 뭐 한 사람이 되게 많은 걸 빨리 할 수 있는 오케이 얘가 되게 똑똑하면 사람들과의 관계가 나빠도 그걸 조금 맨날 그런 거 질문했잖아요. 이게 똑똑한데 뭐 나쁘네 뭐 착한데 약간 뭐 이런 얘기 많이 했었잖아요. 근데 어떻게 보면 그렇게 결국은 인간 하나가 그걸 다 할 수 없기 때문에 그런 팀업을 잘할 수 있고 그런 시너지를 잘 만들어 낼 수 있는 그런 어벤져스 팀이 결국은 중요하지 않을까? 이게 그게 정치가 될 수 있고 어떤 팀이 될 수도 있고 / 뭐 스타트업이 될 수도 있고
정치도 저희가 그 참모진 되게 중요하다고 생각하듯이 그게 참무진이 중요해진 이유가 사회가 하나 빨리 바뀌고 전문적인 영향으로 그 리더 하나가 다 하기 어려우니까 그렇게 된 거잖아요. 근데 그것에 대한 깊이와 속도가 훨씬 더 빨라질 것이기 때문에 그 영향을 되게 잘 쌓야 되지 않나 뭐 이런 생각을 저는 이건 제가 그냥 최근에 하는 생각이랑 연결시어서 공유해 봤습니다. 그러면 제가 이해한 걸 한번 말씀드려 보면요. 일단 어 모두가 동의할 수 있는 거는 그 우리가 앞으로 미래를 볼 수 있는
예측 가능성이 너무 떨어진 시대에는 맞는 거 같아요. 근데 그렇기 때문에이 긴 시간 추고 가설을 세우고 자기만의 독립적인 사고로 이걸 계속 검증하면서 업데이트 할 수 있는 능력이 너무나 희소해졌고 그렇기 때문에 그걸 해본 그런 박사급의 인력이 오히려 필드에서 있는 것보다 그런 가설 설정 차원에서 더 중요한 거 같다라고 이해하면 될까요? 그건 저의 애기에요. 쟤 저는 그래서 요즘에 그쪽에 관심이 생겼어요. 그니까 저희 같은 경우는 어 누구랑
같이 일할 최근에 저희랑 같이 일하고 싶어 하시는 엔지니어분들 인터뷰를 했었는데 그래서 제가 기대하던 거 기대하는 그게 조금 바뀌었다는 걸 제 스스로 인지가 되더라고요. / 어.
어. / 네. 그래서 이제 저도 제 스스로 아 내가 시간이 가면서 의사 결정할 때 어떤 거를 판단하는구나라는 걸 저를 스스로 판단하면서 제 생각을 정리하는 일을 제가 하는데요. 그래서 이게 최근에 저 스스로에게 관찰된 바가 이러했고 그러면 이제 그걸 좀 더 다르게 생각을 해 보면 다시 생각하면 우리 한 인간이 뭐 계속 탐구하는 자세로 죽을 때까지 그렇게 연구를 해서 일런 머스크 같은 사람이 될 수 있다면 정말 좋겠죠. 근데 우리가 어떤 것을 잃어감에 있어서
지금 내가 그만큼이 되지 않는다고 하면 결국 말씀드린 그 댑스와 그렇게 할 수 있는 사람을과 되게 협력을 잘하는 것이 어 되게 중요하지 않을까? 그리고 예전에는 저희 왜 뭐 애자일이라고 해서 빨리빨리 뭔가 볼 수 있는 거가 되게 밸류가 있었었잖아요. 근데 지금 그 빨리라는게 어설프게 하면은 결국 뭐 시간 조금 지나면 쓸모 없는 일이 될 수도 있는 거라서 그래서 그냥 저는 요즘에 이게 지금 가치가 바뀌는 시대에 살기고 있기 때문에 뭐 이런저런 생각을 하고 있는데 그래서 지금 이것도 결국
규제라는 것도 사회 전체 대다수 많은 사람의 가치가 바뀌는 식에 대해서 이런 답론이 지금 나오는 거기 때문에
뭐 제가 그냥 이렇게 이런저런 생각하는 것들을 를 도움이 될지 모르겠지만 그냥 공유해 드려봤습니다. [목을 가다듬음]
아, 재밌었습니다. 저도 비슷한 생각을 하게 되는 거 같아요. 저도 뭔가 일하고 싶은 사람을 생각할 때 뭔가 주어진 일을 잘하는 사람 물론 좋지만 그런 사람들보다 저랑 적어도 세계관이 비슷한 분들을 선호하는 것 같습니다. 그래야지 이게 뭔가 말이 되는 거 같고. / 음.
그렇지 않으면 생각보다이 커뮤니케이션 비용이 정말 커지더라고요. 그만큼 각자만이 가지고 있는 가설들이 굉장히 다양해지는 거 같기도 합니다. / 음.
음. 그래서 요거 조금 또 다른 얘긴데 제가 그던 테크 중에 뭐 여러 사람들이랑 톡을 할 수 있는 기회가 많았었다고 했잖아요. 그때 이제 철학 계속 공부하신 한 친구 [콧방귀] 나이가 어느 정도 되시지? 기억을 잘 못 하겠는데 여튼 그 되게 재밌었어요. 그래서 이게 그래서 뭐 저는 개인적으로 그래서 이렇게 되게 다른 분야를 깊게 파신 분들이랑 분야는 다르지만 같이 얘기해 보는 기회를 좀 많이 늘려야겠다라는 생각을 요즘 지금 하고 있습니다. 네. / 음.
음. 감사합니다. 뭐 하여튼 그래서 계속 진행되면요. 역시 뭐 비슷한 것 같습니다. 기존의 신약 심사 로직이 어 흔들리고 있는 거 같아요. 그냥 재밌는 관점으로는 저 주변에 바이오만 되게 투자적으로 오래 보신 분이 있는데 그렇기 때문에 오히려 FDA 승인이 기존보다 쉽게 날 거 같아서 이미 이상 3상하고 있는 분들 아 그 파이프라인들을 좀 그냥 완전히 좀 단기적인 투자 아이디어인데 그렇게 보시는 분들도 있더라고요. 뭐 그러니까 그런 것들이 좀 더 승인 나기가 더 쉬워진다고 보고 계시기도 / 하더라고요. / 음.
흔들리는 신약 심사 로직과 임상 병목
그냥 그렇게 볼 수도 있겠구나 한데 제가 봤을 때 좀 본질이라고 하는 거는 그냥 기존에 로직이 흔들리고 있는 거 같아서 어 뭔가 좀 더 우리가 잊고 있었던 본질을 더 많이 개인적으로는 생각을 하게 되는 거 같습니다. 그래서 / 그리고 저 제가 제 생각에는 저게 실제 물리적으로 정말 투약하고 지켜보고 해서 필요한 시간이 있을 수 있고요. 그것을 위한 오퍼레이션도 아마 시간이 꽤 걸릴 거예요. 그래서 거기서도 이제 옵티마이즈 할 수 있는 부분이 있을 텐데 그거를 아 원래
우리가 이렇게 했어라는 것 때문에 못한 부분이 있다면 이러한 워닝이 점점 더 공유되면 그런 부분을 좀 더 최적화할 수 있도록 뭔가 그런 움직임도 있을 것 같고요. 음. 그래서 왜냐면 지금 전 세계가 여기가 지금 특히 뭐 임상이 가장 바틀렉이라는 걸 모두 다 공감하고 있어서 제가 알기로 스타덤들도 여기에 많이 들어가고요 패스 자체를 옵티마이즈 하시 여러 방법을 방향으로 혁신들이 많이 일어나지 않을까 생각이 듭니다. / 네. 기대가 되면서 우려도 되기도
하고요. 결국 우리가 많이 고민을 해야겠습니다. / 네.
단일세포 AI의 한계와 Biohub·Berkeley 관측 기술
네. 그리고 다음 이야기는 약간 조금 모르겠어요. 요거는 좀 창반 양론이 있을 수 있는 논문이었는데요. 한번 말씀을 드려 보겠습니다. 생물학이 자연호와 다르고 단일 세포 파이und데이션 모델이 스케일링 법칙에 통하지 않았다라는 이야기인데요.
일단이 논문에서는 뭐 이런 정도의 데이터를 넣어서 이렇게 키워 봤습니다. 근데 이게 LM처럼 데이터 모델을 키우면 성능이 예측 가능하게 오른다는 거랑 좀 다르게이 비교적 다 작은 데이터만 써도 금방 이게 한 계에 도달했다는 거예요. 그래서 그러면 이제 논문에서 왜 자연어처럼 안 됐냐라는 걸 분석을 했는데 글자는 되게 깨끗했는데 세포 데이터는 생각보다 많이 우리가 갖고 있는 것들은 좀 지저분했고요. 그리고 뭐 세포나 실험실 같은 것도 기계마다 다르고 그런 측정할 때마다
결과가 달라지는 것도 있었고 그리고 이게 2,200만 개라는 것 세포가 되게 많게 느껴지지만 그럼에도 불구하고 이게 거의 비슷비슷한 것들의 반복이었다고 합니다.
음. 그래서 이게 생각보다 스케일링 쪽에서 자연어랑 조금 다른 측면도 있었다는 논문이었고요. 그리고 또 뭐 시험 문제가 너무 쉬워서 또 이런 가인 유전자 맞치기 같은 것들은 깊이 이해 안 해도 대충 맞기도 하고 뭐 결국 중요한 건이 약과이 유전자를 건드리면 세포가 어떻게 바뀔까라는 건데 세포는 약간 구경한 기록뿐밖에 없어서 기록밖에 없어서 뭐 이런 같은 방법이 안 먹힌다는 이야기도 있었는데요. 사실 조금 더 말씀을 드리고 싶은 거는이 다음 논문이랑 연결되기도 합니다.
그래서 어 노화 연구에는 조금 이전 그 우리가 갖고 있는 데이터가 더 성숙하지 않고 조금 더 달 데이터를 만들어야 된다. 다양성과 모델 이런 것들이 그냥 데이터의 질적인 측면에서의 개선이 필요하다라는 이야기가 있었고요. 이쪽에서 어이 이야기가 좀 더 구체화되는 것 같았습니다. 그래서 이제요 바이오브랑 버클리랑 합쳐서요 기존에 우리가 세포 안에 움직임을 보려고 하던 움직임을 조금 더
작은 것들을 더 많이 볼 수 있는 그런 새로운 기술이 나왔습니다. 그래서 어 실제로 아까 말씀드렸던 것이 이걸 건드렸을 때 뭐가 어떻게 변하는지를 알기가 어렵다는 데이터적인 측면이었는데 그런데이 기술의 최종 목표는 실제로 돌아가는 거를 그대로 보겠다는 것이고요. 그래서 기존까지 뭔가 구조 생물학 번 저번에도 말씀해 주셨지만 이런 것들은 단백질을 세포에서 뽑아서 정제해서 봤는데 그게 약간 뭐 비유하자면 자동차를 이해하려고 엔진을 분해해서 부품만 책상에 놓고 사진 찍는 것처럼 말을 / 하더라고요. 그렇게 해서
부품 모양만 알고 이게 실제로 어떻게 돌아가는지에 대한 이해가 부족하기 때문에 요런 것들을 보려고 하는 어 이야기들이 있었고요. 그렇게 봤을 때 관측 가능이 사실상 50배에 더 늘어날 수 있다고 하기도 합니다. 실제로 지금 세포 내에서 네이프티브하게 관측할 수 있는 건 1% 미만인데 목표는 일단 목표가 이제 50% 이상으로 높이겠다는 거고요. 그렇게 봤을 때 실제로 뭔가 세포 안에서 어떻게 움직이고 있는지에 대한 해상도가 많이 개선되고 있습니다. 그래서 아까 말씀드렸던 그
단일 세포 AI와 한 흐름으로 저는 볼 수 있을 것 같은데 뭔가 기존의 데이터가 흐릿하고 지저분해서 AI가 스케일링하기가 어렵다. 더 안 똑똑해진다. 그렇게 봤을 때 이런 문제들이 있는데 여전히 있는데 이런 것들이 이렇게 해력 해결하려고 세포 안을 고해상도로 찍는 장비가 나오고 있다. 요렇게도 이해할 수 있을 것 같고요. 사실상 이게 큰 주제 안에서 너무 조금 작은 사건들이기도 한데 이런 것들을 이렇게 큰 접근, 문제와 접근으로 이해할 수도 있을 것 같습니다. 그 포인트가 있었고요.
그래서 좀 더 확실히 우리가 관측할 수 있는 것들이 늘어나고 있구나라는 생각이 들었습니다. 다음으로 넘어가면요. 국가별 농제비T 전략을 저희가 사실 그냥 간단하게 조금 다뤄봤었는데 특히 일본을 말씀드렸었죠. 근데 아부다비와 싱가포르에 대한 소식도 있어서 한번 말씀드리고자 가져왔습니다. 뭐 아부다비가 특히 U 어 UAE가 장수 바이오텍에서 가장 귀한 것들을 어 한 곳에서 몰아나오려고 시도를 하고 있습니다. 뭐 아부다비가 이쪽에다 돈을 투자하고 있다는 뉴스가 있었는데요. 그래서요 지금 장수
아부다비·싱가포르·한국의 국가별 롱제비티 전략
바이오텍에서 가장 구하기 운 것들이 뭔가 롱제비티 쪽에서 어려운 것들이 돈과 데이터와 규제와 병원망이었는데 요런 것들 한 칸으로 모아놓겠다는 거고요. 그래서 어떤 접근이 있었냐면요.요 UAE 입장에서는 인구가 작고 중앙 집중형이라 전국민 유전체 프로그램을 하기 쉽고요. 그래서 요걸 밀어붙이고 있습니다. 그리고 역시 자부답 자본도 되게 방대해서 국부 펀드랑 G42 같은 이렇게 만들어서 헬스케어 플랫폼을 만들었습니다. 그래서 병원과 황제방 환자방을 다 연결하고 있고요.
규제 같은 것도 뭐 직접 설계하고자 하는 어 뉴스플로우가 있었고요. 그래서 세금 같은 경우는 또 거의 없는 편이고 뭐 다른 나라에 비해서 굉장히 업 저렴한 편이더라고요. 그렇게 했을 때 인재의 유치도 좋은 측면이 있어서 요런 접근이 있구나라는 생각이 들었습니다. 그리고 어 그렇게 하고 어 아부다비의 측면에선 그렇게 하고 계시고 싱가포르도 좀 인상적이었었는데요. 어, 아부다비가 약간 돈과 규제화 이런 거를 기반으로 국가 주도로 약간 이렇게 설계하는 느낌이었다면 싱가포르는 확실히 좀 더 부족,
상대적으로 부족한 신뢰와 어떻게 보면 임상 번역 같은 거를 하고 있는 거 같더라고요. 그래서 실험실에서 환자 침대까지 이렇게 연결돼서요 고리를 하나 안에서 실험을 해 보려고 하고 이런 것들은 조금 더 결국이 진짜 공공 의료를 어떻게 적용되는지요 차원에서 검증하려고 하는 것 같습니다. 그래서 싱가포르랑 아부다비를 좀 더 비교해 보면 요런 학술 이학과 임상 번역과 신뢰 이런 검증을 책임지는 의학 병원의 강점이 싱가포르가 있다면 아부다비는 조금 뭐 국부 [콧방귀] / 펀드 기반으로 뭔가를
구축해 가려고 하는 것이 보였습니다.
그래서 한국은 어떤게 강한가에 대해서 사실 저희가 또 말씀 많이 드렸었잖아요. 그래서 저희는 뭔가 전략적인 측면은 아직은 부족한데 역시 백엔드 허브처럼 제조나 음상이나 의료 데이터 인프라는 굉장히 강하기 때문에 요런 측면을 좀 더 구체화시켜야 되지 않을까 하는 생각도 들었습니다. 확실히 좀 아부다비나 싱가포르에 대해서는 브랜드라던가 규제라던가 이런 것들이 부족하고 역시 의료 파업이나 이런 것들은 사실 우리나라 의료에 있어서 중요한 리스크로 좀 아직 남아 있는 거 같다는 생각이 들었습니다.
그래서 뭔가 장기적으로 롱제비티의 파운드리라는 측면을 좀 더 어 강조하면 좋지 않을까라는 생각도 들었습니다. 그래서 요거를 좀 차트로 봐 보면 이렇게 시장 주도와 국가 주도를 나누고 가치 사실 앞단과 뒷단으로 봤을 때 뭔가 UA나 미국은 저 위쪽에 있고 한국은 이거를 실제로 테스트해 보는 영역인데 아직까지는 하는 시장 주도로 이용될 수 있는 포지션에 있는 거 같다고 정리를 해 볼 수도 있었겠네요. 혹시 아부다비나 싱가포르에 대해서 뭐 알고 계신거나
들으신 거 있으신가요? 어, 저는 아부다비 쪽은 잘은 모르겠고요. 네. 싱가폴은 네, 되게 적극적으로 하고 있고 제 친구가 사실 저쪽에서 이런 바이오 투자나 뭐 이런 쪽 일을 하고 있는데 뭐 최근 따로 연락을 해 본 적은 없어서 최근에 업데이트는 사실 모르겠는데 제가 뭐 말씀드릴 때도 싱가포은 실제로 되게 많이 롱지비T 쪽에서 네, 많이 없어 계신 국가 중에 하나이고 네. 그리고 저는 재미 재미라기보다 확실히 그 국가주도로 의사 결정하고 이렇게 규제를 만들어서
실행을 빨리 하는 두 나라가이 부분에 있어서도 확실히 그렇게 하는게 재미가 있는 것 같고 그 한 가지 우리나라는 아쉬운 건 약간 그런 거 같아요. 어 우리이 이런 이러 이런 이런게 있으니까 잘될 수 있는 가능성이 높아라는 그 내러티브가 계속 이어지는 거 같아요. 사실 저희가 바이오에 투자 많이 하고 넥스가 바이오다라고 얘기한지는 꽤 된 거 같은데 아직까지도 이게 여기에 저희가 되게 듣기에 편안하게 시장 주더라고 말은 하였지만 이렇게네 사실은 우리 이런
이러한 이프라가 있고 이런게 있으니까 어 뭔가 리더가 누군가 리더를 잘하면 전략을 잘 세우면 뭔가 잘할 수 있을 거야. 우린 자 준비되어 있어. 인프라가 되어 있어라는 상태가 조금 사실 그 상태로 많이 오래 와 있는 거 같아서 그게 좀 안타깝게 느껴지고요. 어 그 제가 이번 주인가이 지난 그 삼성 전자가 어떤 바이오텍 인수했다는 기사가 있었던 거 같은데 맞죠? 그래서 그게 삼성 바이올로직스가 아니라 삼성 전자가 투자해서 제 1대 주주가 된 걸로 제가 알고 맞나? 뭐 아무튼 그렇게 / 할 기억 / 아 엘리먼트 맞나요? / 제가 이름을 기억을 못 하겠습니다. / 아 맞는 거 같아요.
삼성전자와 Element Biosciences 투자 이야기
네.음 음, 저는 이미 뭐 그전에도 얘기했지만 바이오 막 삼성이나 / 어, 저희 이거 다른 회사네요.
저희 그 옛날에 그 DNA 검사 비용이 거의 100달러 쪽으로 내려왔다 했을 때 / 그 회사예요?
네, 그 회사예요. 거기서 이제 따로 나은 그 / 아, 그 뭐였죠? 그 원래 엄청 근본이 있었던 회사 이름이 뭐였죠? / 아, 일
일루미나. 네, 맞아요. 네네. 네. 일루미나에서 이제 있었던 분들이 엘리멘트로 넘어가셨잖아요. / 그래서 100달러 뉴스네. / 그 회사 / 아, 그 회사예요? / 어, 이거 정말 재밌는 짓네요.
어, 네. 저희가 또 다른 쪽이 있으니까. 아, 투자 잘했네 그러면. / 아,
아, / 이게 사실 투자를 24년에 미리 했었고요. 시리즈 뒤에서는 삼성전자에 참여했었는데 / 네. 이번에 시리즈 2에 참여하면서 1대 주주가 된 변화입니다. / 음. / 어 그래서 / 어 너무 잘하셨네.
굉장히 재밌고 저거 제가 이거 좀 더 잘 분석하고 다뤄서 다음 주에 좀 더 구체화해 보도록 하겠습니다. / 네. 좋습니다.
그래서 뭐 아까 말씀드렸던 지금 네.요 딱 엘리먼트 사고요. / 음. 어
그래서 1대 주주가 되어서 굉장히 인상 깊은 변화라고 보입니다. / 아 저는 진짜네 / DNA 시퀀싱이 많습니다.네
또 아 저희가 또 다 흥분하면서 다뤘던 회사인데 [웃음] 이렇게 연결되니 좋네요.
그러니까요. 제가 사실 뭔가 회사를 말씀드릴 때 상장사를 말씀드리는게 사실상 더 재미 있으실 텐데라고 생각을 하다가도 사실 이런 중요한 변화들은 비상장사 특히 스타트업에서도 많이 일어나고 있더라고요. / 네.
그래서 스타트업들을 말씀드리는 말씀 아 근데 또 이번이 뉴스에서 또 직관적으로 스타트업 말씀드리는 것도 굉장히 중요하구나라고 또 한번 더
네네. 느끼실 수 있는 계기가 되셨으면 좋겠습니다. / 네, 맞습니다.
억만장자들의 롱제비티 투자와 NewLimit
그리고 또 엉만장들이 또 이렇게 롱제비티에 배팅을 하고 있고요. 요거는 사실 조금 됐죠. 이렇게 된지는 좀 됐고. 근데 최근에 또 이런 이슈들이 많아서 그냥 아예 기사들이 또 나왔더라고요. 그래서 그냥 기사 관련해서 다룬 지표인데요. 여기 1분기에 실제로 투자금이 커지고 있고 전년 동기 대비 한 56% 더 투자를 많이 받았다는 것도 아마 저희가 지난번에 공유드렸을 텐데 이런 이슈가 있었고요. 그래서 진짜 엉만장들은 이쪽으로 어 보고 계시다. 그래서 투자자들이 지금
오히려 보는 것은 질병 적응증이 있고 FDA 임장 어떻게 되고 이런 것들이 아닙니다. 사실상 우리가 뭐 바이오텍이나 이런 제약서나 이런 것들을 볼 때 다 이런 기존에 검증된 투자 로직들이 있는데 이렇게 보고 계시는게 아니라 오히려 지금 투자하시는 분들은 뭐 노화를 치료하기가 어렵고 섹터 실패율이 너무 높으니까 뭔가 이렇게 구체적 시스템에서 임상 데이터를내는 뭔가 이런 회사들도 보려고 하시고 있습니다. 그런 포인트가 있고요. 그래서 어 가장 이슈가 많이 되었던 유리밋을 제가 스토리로 한번
가져왔는데요. 요거이 회사가 어떻게 시작했냐면요. 창업 배경은 코인베이스 창업자인 브라이언 암스트롱이라는 사람이 여러 사람들을 모아서 노하 인류 최대의 미해결 문제라면 요거를 소프트웨어식 속도와 자본으로 바이오를 다시 만들자라고 해서 2021년에네 스타트를 했습니다. 그래서 노화 전체를 외치되 그 세포별 에피제네틱 그 리프로그래밍 그러니까 후전학적 재그래밍을 하다 하자라는 집으로 이제 세포 회춘 공장을 만들겠다라는 포인트로 접근을 하게 되었고요. 그렇게 해서 뭐 AI가 대량 AI가
들어오고 대량 실험을 하되 뭐 단일 세포를 측정해서 어 그리고 그 세포별로이고 보자. 요런 측면의 접근이었습니다. 그렇게 되면서 근데 결국 일단 이게 FDA가 노화를 하나의 적응증으로 아직은 균형하지 않았기 때문에 역시 질병으로 시작을 하려고 하시고요.이 회사의 첫 번째 후보는 알코올 관련 간 질환입니다. 이게 모두에게 늘어나는 아 모두에게 일어나는 노알 가속 모델이기 때문에 그렇게 해서 간부터 시작을 하셨고요. 그래서 내년 아 아마 그 간질환 후보 인간 연구를
바로 하실 계획입니다. 근데 이게 2030년 계획이었는데 엄청 빨라졌다고 해요. 그렇게 해서 이번에이 올해 6월에 시리즈 C까지 맞춰서 기업 갈치는 한 3빌리언가 되었고요. 역시 파운더스 펀드 트라이브 스라이브 이런 그리녹스 같은 아주 중요한 클라이너킨스도 되게 유명하잖아요. 하여튼 그런 분들이 역시 참여하셨고 일라 릴리도 또 요즘 투자 많이 하고 있는데 이번 라운드에 참여하셨습니다. 그래서이 회사의 본질은 역시 뭐 노화를 세포별 소프트웨어 문제로 보고 요거를 전사인자 조합으로 세포 기능을
다시 프로그래밍하려고 하는 AI 기반의 제약 회사라고 보실 수 있겠고요. 요거는 아까 저희 맨 처음에 말씀해 주셨던 노화가 기억을 아 그 세포가 기억을 잃어버린다. 이런 측면이랑도 조금 뭐 연결되는 것도 있는 것 같아요. 그렇게 이렇게 말씀을 드릴 수 있고요. [콧방귀] 그런 회사가 있었다라고 짧게 말씀드릴 수 있겠습니다. 그래서 유리도 되게 어 사람들이 많이 중요하게 보는 회사라서 어이 회사의 연구임와 임상도 내년에 어떻게 들어가는지도 중요한 포인트가 될 거 같아요. 그렇게 되면
사실상 저희가 임상 들어간게 눈밖에 없잖아요. 세표 리프로밍 관련해서는 그런 것들이 내년 만드면 간으로 확장되는 거고 그런 회사들이 한두 개가 아니기 때문에 계속 이렇게 볼 필요가 있겠다라는 생각도 들었습니다.
개인 인센티브가 규제와 대중 건강을 바꾸는 방식
그냥 이거랑 완전 관련은 아닌데 그냥 그이 조만장분들께서 투자하시는 것에 대해서 저희가 약간 생각을 해 보면 저희가 그래 얘기 하잖아요. 이렇게 뭐 저희 그 지금 강대국들의 독재자분들과 조만장분들이 여기에 대해 관심이 많으신데 이걸 다시 또 저희가 앞에서 얘기한 그 규제와 같이 연관에서 생각을 해 본다면 결국 그 모든 사 기존의 방식으로 해서 내가 원하는 타임라인 안에 이거를 할 수 없다는 걸 그 똑똑하신 분들이 다인지를 하고 계신 거고 이미. 그리고 어느 정도 예를 들어 니콜 어
나를 위해서 내가 어떤 타이밍이 됐을 때 어느 정도의 리스크를 테이킹해서 내가 할 수 있는 방법을 최대한 빨리 발견할 수 있으면 좋은 거잖아요. 저는 그거랑 되게 맞다했다고 생각을 하거든요. 그 제가 왜 다른 것에 대한 클리니컬 트al도 어떤 70세 과학자분이 지금 하고 계신다. 뭐 이런 말씀을 드렸던 것처럼 그러니까 어떤 것에 대한 접 되게 어 이런 것에 접근이 가능하시고 또 반대로 이런 기술을 토대로 나에 대해서 되게 깊이 이해할 수 있다면 이분들은 과학을 최대한 모든 사람 그니까
대중과 대중 건강은 조금 딜레이 그니까 당연하죠. 왜냐면은이 모든 것들을 모든 사람에게 검증할 때까지 시간이 걸릴 수밖에 없으니까. 그런데 이분들이 이런 걸 만들어 가지고 실제 이렇게 고속화시킨다고 하면 그렇게 해서 견인할 수 있는 산업의 발전도 당연히 있으시고 그리고 제가 되게 관심이 있는 건 그 개인이 원하는 인센티브와 매우 직결이 되기 때문에 이러한 측면에서도이 분야는 되게 앞으로 많 발전이 될 거 같고요. 그래서 이게 잘 발전되면 당연히 대중 건강 퍼 뭐야 전체 우리 모든 건강에도
영향을 당연히 줄 것이고 그리고 이런 분들도 그런 인센티브가 있으셔야지 돈도 추하시고 인재들도 모일 거니까요. 그래서 이분들이 더더욱 건강하고 오래 살고 싶으신 마음이 염원만하실수록 저희에겐 저는 좋은 것이라 생각이 들어서 그 얘기드리는 이유는 뭐냐면 혹자는 아 역시 돈 많은 사람들이 영생을 위해서 이렇게 한다라고 하시는 분들도 있어요. 근데 그거를 꼭 그렇게만 생각하지 않으시고 사실 그분들이 본인의 이득을 위해서 이렇게 열심히 하는 것이 / [콧방귀]
먼저 본인들을 위한 건 당연하고요. 그리고 결국은 예를 들어 이것이 이렇게 서로 견인할 수 있어요. 어 누구는 이렇게 해서 한다더라. 그런데 왜 나중에요? 그런데 지금 우리 규제 방식은 왜 옛날 방식으로 해서 정작 많은 사람들이 그 과학의 발전의 혜택을 보지 못하게 하느냐? 그런 식으로 푸시가 될 수도 있는 거고요. 그래서 여러 방식으로 이거는 저희가 이제 지금 바뀌고 있기 때문에 주거니 바거니 하면서 새로 그 새로 방식을 만들어 가고 하는 과정이라고 생각이 들어서 저희도 그래서 그런 측면에서
이런 분들이 뭘 하시는지 계속 공유드리는 거거든요. 그래서 이게 아 나랑 너무 얘기가 먼 이야기다. 혹은 뭐 어차피 우리가 투자할 수 있는가 있는 것도 아니다. 뭐 이렇게 생각하시기보다는 이게 되게 중요한 어떤 어 방향의 그걸 지표를 보여 주고 있어서 그리고 이게 대중에게 공유될수록 또 저희도 했 뭐 차의 움직임이 될 수도 있고 뭐 저의 여론이 될 수도 있어서 그런 측면에서 공유드리는 것입니다. 네.
결국 뭐 나아가서 저희가 이런 변화를 다 알고 사회적인 니즈를 만든다면 규제도 그렇고 실제로 커뮤니티 펀드였나요? 펀딩이나 / 그런 방식도 가능하기 때문에
그러니까 커뮤니티를 만들어서 그 사람들이 돈을 모아서 우리가 원하는 어 변화에 투자를 하는 것이죠. 그런 것들도 가능하기 때문에 우리가이 세상이 어떻게 변화가 있는지를 잘 이해하고 그런 것들에 필요한 거를 다 인식하는게 정말 중요하겠구나라는 생각도 역시 다시 한번 드는 거 같습니다. / 네.
한국 사우나 트렌드와 마무리
네. / 음. 네. 저는 이번 주에 느낀게 그 한국에서 사우나가 엄청 바이럴이 되고 있는 거 같아요. / 어,
어, / 어디까지 되고 있냐면요. 그 저희 한국식 화장실이 좀 정해져 있잖아요. 다 / 어떤 식으로 그 약간 습식 비슷하게 다 정해져 있는데 화장실 안에서 어떻게 사우나를
구현을 할 수 있을까? 아, 개인들이 집에서 DIY 이런 것들도 막 영상이 바이럴되고 이렇게 되고 있더라고요. 어, / 한국이 역시 하나가 정해지면 엄청 빠른데 그게 이제 사우나에서 일어나고 있고요. 그게 가장 그 청남동인가 하여튼 강남 어떤 쪽에서 되게 프리미엄 웰니스 피트니스 운동하고 그런 사우나 하는 곳에서 이게 사우나를 전략적으로 내놨는데 그게 너무 이제 바이럴 되고 있어서 / 음네
음네 / 사우나를 엄청 많이 하고 계시게 되는 거 같아요. 음 / 하나가 이제 트렌드 타는 거 같고 아마 롱제비티도 비슷하게 금방 트렌드가 정말 타지 않을까 하는 생각이 역전을 들었습니다. / 음.
음. 역시 하나 유행이 돌면 되게 확 퍼지는 한 그 특징이 있는 거 같아요. 음. 아 저희도 뭐 하나 딱 정해서 밀면 좋을 텐데 / 저는 사실 이거 RHR이랑 HRV / 이거 밀어야 될 것 같습니다. / 음. / 이거는 실제로 하기도 좋고
제가 안 저는 계속 만나는 사람마다 건강 어플 켜서 한번 봐 보시라고 거기 당신이 몰랐던 수만 정보가 있다고 / 말씀을 드리는데 되게 놀라워 하세요. 다 거의 모르시고. / 음.
음. / 그래서 요런 걸 또 전략적으로 저희가 만들어서 밀어보도록 하겠습니다. / 아, 네. 그럼 좋을 것 같습니다.
오늘은 저희 여기까지 마치도록 하겠습니다. / 감사합니다. / 네. 시청해 주셔서 감사합니다.