인간이 진화를 정하는 시대

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인간이 진화를 정하는 시대

인트로0:00

0:00지구상의 야생적인 포유류가 전체 3%밖에 안 된다고 해요.

0:04그러니까 나머지 97%는 다 인간의 손을 탔다는 의미인 거죠. 우리가이 수십번 년에 이었 수백년에 이뤘던 것들이 지금 몇 시간 몇 달으로 엄청난 스케일로 이루어지고 있기 때문에 브로콜리가 원래 없는 식물이었는데 인간이 이렇게 교배하게 뭐 해서 만들어 낸 거더라고요. 예전에 그렇게 교배나 그걸 하려면 몇 세대에 걸쳐서 일어나는 거잖아요. 인데 지금 크리스퍼 같은 유전자 편집이라는 기술은 그 세대를 건너뛰고 그냥 한 번에 오케이 이렇게 잘라서 바뀌는 그니까 지금 그렇게 완전한

0:38시간을 압축하는게 한번 벌어졌고 그리고 앞으로 이런 것이 뭐 저희가 뭐 스उ셀도 나오고 아니면 뭐 인간 복뭐 복지할 수 있는 이런 기술도 이미 나와 있고 막 이렇게 하니까요. 그리고 AI가 여기에 결합되면 진짜 우리가 상상할 수 없는 스피드와 스킬로 이것이 벌어질 거다라는 이야기. 제가 있는 곳이 아 너무 나의 있는 곳을 구체적으로 말하면 안 되는데 제가 아무튼 제가 있는 곳이 어음이 근처에 그 한국 보건 지능 연구원이에서 나와 계세요. 그리고 그

근황토크 : sk바이오팜 & Long Now Boston1:00

1:17건물 안에 되게 많은 한국의 바이오 기업들이 상주해 가고 계시거든요. 그 사실 저도 처음 왔을 땐 몰랐는데 이제 이쪽이나 헬스나 바이오 쪽을 하다 보니까 어 왜 한국의 보스턴에 뭔가 아 한국에서 지금 바이오나 헬스라고 하면 보스턴이 엄청 주목받는 곳이에요. 뭐 당연히 그렇기도 하고 워낙 유명한 곳이니까. 그래서 대부분 이제 한국에서 지사를 차리시거나 막 이렇게 하면 다 여기 나와 계시거든요. 그래서 제가 이런 모임들을 많이 가게 되는데 저 입장에서는 매우 가까운

1:52곳에 있고 어네 가게 됐는데 이번 주에 SK 바이오팜에서 보스턴의 지사를 설립을 하는 이벤트가 있어서 다녀왔습니다. 여기 보시면 저기 SK 나비 가운데 있죠? 그래서 제가 여기서 공유드리고 싶었던 건 어 그분들이 말씀하시기로 왜 보스 지사를 냈냐? 그니까 뉴절에 뭐가 있다고 하셨어요?이 뭐회사가 자회사가가 뉴절에 하나 있는데 그거는 약간 영업을 위한 조직인 거 같고요. 예. 정확히 잘 디테일하게 기억이 나진 않는데 근데 아무튼 보스턴에 설립함 이유는 여기서 현지 채용도 하시고

2:29그러니까 좀 더 적극적으로 하시기 위해서 이제 보스턴에 진짜이 바이오브에 뛰어들어 가지고 같이 경쟁하고 개발하고 비즈니스 하기 위해서 설리를 하셨다라고 얘기를 하시더라고요. 제가 근데 여기서 인상 깊었던 것은 이제 한국의 바이오파마가 그동안에는 대부분 목표가 미국이나 유럽의 빅파마한테 잘 개발해서 라이센스 아웃 하는 거를 목표로 그동안 개발을 했었는데 이제 우리도 기술도 올라온만큼 어 직접 임상도 하고 이게 직접 매출까지 일어내는 이렇게 전 페이즈를 다 가겠다라는 목표를 가지고 여기 / 오셨다고 하시더라고요. 그래서 / 할 수 있다.

3:10네. 그래서 저희가 이제 막 한국의 바이오 이런 얘기들 많이 했었잖아요. 그래서이 변곡이 되는 하나의 사건이라고 생각이 들어가지고 어 가지고 왔습니다. 그래서 / 음

3:22음 / 뭐 이벤트에해서 시루떡을 주셨어요. 저 진짜 한국에 있을 땐 시루떡 저도 안 먹었는데 여기선 정말 떡 이런 거 먹기 힘들거든요. 그리고 이게 그 미국화가 됐는지 너무 달달한 거예요. 나중에는 진짜 하나 다 못 먹었어요. 너무 달아서.

3:42근데 이제 그래도 막 한 조각 딱 먹으니까 오랜만에 먹는이 쫄깃한 세루떡이 달달해 가지고 너무 맛있었습니다. 그래서 네. 요거 하나 말씀을 드리고 싶었어요. / 한국 그래서 씨 / 말씀하시

3:58저도 SK 바이오팜 그 어 임원 분이셨던가요? 그분이 / 네. / 어, 누구였더라? 젠슨인가?

4:10응랑 젠슨이랑 젠슨왕을 분이랑 그렇게 같이 만나셨더라고요. / 음.

4:17음. / 그 최태원 사장님이랑 이렇게 그 최태현 사장님의 따님이 SK 바이오팜에 계신데

4:27그분이랑 이렇게네 명이 회동을 하셨던 뉴스를 / 저도 본 적이 있습니다.

4:33아. 근데 이게 보통 그 어 젠슨이나 아니면 최태원 뭐 이렇게 이런 분들의 빅테크급으로 만나는데

4:44갑자기 SK 바이오팜이 껴 있는 거예요. / 음.

4:48음. / 아 이거 왜 그러지? 하는 궁금증을 갖고 있었는데 말씀해 주신 이유가 어느 정도 설명될 수도 있을 것 같아요. / 네.

4:56네. 뭐 엔비디아에서 워낙 엔찬승 황은 바이올로지 쪽 바이오텍 얘기를 많이 해오고 있고 안 그래도 며칠 전이죠. 그 올림 팟캐스트에서 인터뷰하는 거에서도 뭐 관련한 내용이 나왔었어요. 아무튼 뭐 젠슨 어 사장님께서는이야 워낙 관심이 많으시고 또 이제 비즈니스 와이즈로도 그 한동안에는 아 이거 뭔가 새로운 그 한마디로 먹걸이 그러니까 GPU를 왜 비트코인 먼저 왔고 AI 오고 막 이렇게 그런 것처럼 이게 비즈니스 와이즈로 되게 전략적으로 한다는

5:33얘기도 있지만 그것보단 저는 이제 우리 맨날 계속 얘기했듯이 AI가 가지고올 혁신의 바이 바이오는 너무 명확해서요. 그래서 네. 그래서 이제 많은 사람들이 점점 더 깨닫지 않나 생각이 들고 네. 그래서 저는 이제 저희 보니까 오늘 컨텐츠 엄청 많더라고요. 그리고 뒤에 정주님 붙여 놓으신 것도 저 너무 기대돼서 제가 안 그래도 중간에 하나 빼려고 해요. 그래서 아무튼 진짜 계속 새로운 뉴스와 뭐 이런 것들이 계속 쏟아지는 시기이고 아무래도 AI 때문에 아네 진짜 엄청난 시대를 살고

6:10있습니다. 그래서 저희가 살게 많으니까 이제 빨리빨리 넘어가 볼게요. 이거는 제가 좀 아까 갔다 온 모임이에요. 이거는 좀 이것도 약간 수다거리수가 될 수 있는데

6:26제가 여기 보스턴이 진짜 강점 중에 하나가 / 정말 야이 동네가 이제 하볼트 MIT 이런 분들이 많으시잖아요. 그래서 이게 커뮤니티 와이즈로 이렇게 모여 가지고 어 아까이 모임은 롱나우 버스턴이라는 모임이에요. 그래서프스이고 이게 어떤 것이냐면 그니까 진짜 장기적인 생각을 가지고 오늘을 사는 그리고 진짜 장기적인 생각을 가지고스테이너 지속 가능한 사회를 만들고 우리 후세들을 위해서 그것을 고민하는 사람들의 모임이세요.

7:01그래서 예. 그리고 여기 보시면은 여기 분들 젊어 보이셨는데 아니 다 나들 나이들 되게 있으신 분들이고 한 방에 50명 정도 있었습니다. 그래서 여기서 그러니까 말 그대로 되게 엉턴 되게 장기적인 안목을 기르는 주제로 이렇게 강연들을 추청하셔 하셔서 얘기 듣고 질문하고 이렇게 디스커션 하는 이런 거였는데요. 제가 오늘 갔다 온 이거는 아 제가 이분 성함을 어떻게 정확하게 발언하는지 모르겠어요. 멕시코의 미국이 주세요. 유원이 이런 분이신데 이게 그냥 하나의 키 question션이라고 하면 오늘날

7:40다윈이 살아 있다면 어떤 뭐라고 썼을까? 그니까 지금 인간의 진화가 이루어지고 있는데 다 그러니까 찰스 다윈이 지금 시대에 살아 있다면음 어떻게 썼을까 이런 질문이었어요. 그래서이 스테션의 주제는 인간을 뭐 뭐시 디자인한다 뭐 이런 개념으로 그니까 이분은 우리 인간의 어 역사항에서 어떤 변화가 일어나는지를 이렇게 크게 짚어 주시고 앞으로 우리가 뭘 생각해 봐야 되는지라고 질문을 던지는 그런 내용이었었거든요. 그래서 보시면 여기 말씀하시는 분이시고 이분 제 찾아봤더니 테드

8:18톡투하시고 약간이 분야에 대해서 일찍 얘기 얘기하신 걸로 예를 들어 생명과학 유전체 딥가이 매크로를 어떻게 바꾸는지를 설명하시는 연 거로 하두를 하셔서 되게 일찍부터 얘기를 하셔서 저 책이 한 10년 전에 나온 책이더라고요.이 소개하신 책이. / 음.

8:36음. / 예. 그래서 이분이 되게 일찍부터이 얘기를 했다라는 거에 되게 의미가 있으신 것 같고 네. 그래서 전체적으로 저도 지금 이제 몇 시간 전에 갔다 왔거든요. 지금 생각이 너무 많이 많아서 아직 제 생각을 뭐 정리해서 전화 전해 드릴 건 아닌 거 같고 왜냐면 제가 좀 고민하는 주제가 있어요. 그래서 그걸로 제가 뭐 강의도 해야 될게 있어 가지고 생각이 너무 많은데 아직 정리는 안 된 상태로 계속 이렇게 소화하면서 뭐 하고 있고 나중에 뭐 얼 그니까 어느

9:09정도 되면 저희 라이브 통해서도 제 생각을 좀 공유드려 보도록 하겠습니다. 아무튼 네, 그런 내용이었었고 그래서이 책의 저자이세요. 그래서 이거는 모임에 대한 소개 내용을 영어로 돼 있는 거 그냥 제가 한국으로 번역해서 갖고 왔는데 간단히 설명드리면 지난 38억 년 동안어 진화가 자연 선택적으로 이루어졌는데 근데 인간은 언젠가부터 우리가 원하는 대로 어 조작을 하고 변의를 유도하고 기존에는 무작기적으로 그렇게 자연적으로 선택됐는데 인간이 인간의 선호에

9:45의해서 어 바꾸고 변의를 만들고 그리고 랜더마이즈가 아니라 우리가 의도를 갖고 선택하는 그런 식으로 어 지구가 변해 왔는데 그래서 저 놀라웠던게 지구상의 야생적인 효율류가 전체 3%밖에 안 된다고 해요. / 음.

10:03음. / 그러니까 나머지 97%는 다 인간의 손을 타았다는 의미인 거죠. 그니까 그렇게 지금 그동안 역사 동안 우리가 이렇게 많이 변해 왔는데 결론 오늘의 뭐 모든 토킹 포인트는 그거였어요. 지금 우리가이 수십만 년에 이루었 수백년에 이뤘던 것들이 지금 몇 시간 몇 달으로 엄청난 스케일로 발 아 이루어지고 있기 때문에 지금네 그까 나중에 그 Q1 세션 디스커션은 정말 아 우리 이거 막 AI 얘기 다 섞여 가지고 난리가 아니었거든요. 아무튼 그래서

10:38그런 것들을 다 짚어 주셨어요. 그래서 뭐 스케일이 엄청나게 높다는 거. 그리고 재밌는 부분은 아 하나 예를 들면 브로콜리가 원래 없는 식물이었는데 인간이 이렇게 교배하고 뭔가 이렇게 뭐 해서 만들어 낸 것이 거더라고요. 그래서 우리 인간은 그렇게 계속 그렇게 만들어 왔고 우리가 뭐 향 환경을 조작하든 뭐 그렇게 만들어 왔는데 예전에 그렇게 교배나 이런 식물 우리 어렸을 때 배울 때도 그걸 하려면 몇 세대에 걸쳐서 일어나는 거잖아요. 근데 지금 크리스퍼 같은 유전자

11:15편집이라는 기술은 그 세대를 건너뛰고 그냥 한 번에 오케이 이렇게 잘라서 바뀌는 그러니까 지금 그렇게 완전한 시간을 압축하는게 한번 벌어졌고 그리고 앞으로 이런 것이 뭐 저희가 뭐 스템셀도 나오고 아니면 뭐 인간 복뭐 복제할 수 있는 이런 기술도 이미 나와 있고 막 이렇게 하니까요. 그래서 그리고 AI가 여기에 결합되면 진짜 우리가 상상할 수 없는 스피드와 스케일로 이것이 벌어질 거다라는 이야기였었습니다. 그리고 하나 재밌었던 개념은 그니까 지금 제가 저도 생각할 수 있는

11:48포인트를 그냥 몇개에 던져 드리는 거예요. 재밌었던 부분은 유전적 부채라는 개념인데요. 원래대로라면 자연 선택에 의해서 그냥 어렸을 때 영화일 때 연약해서 죽었어야 하는 우리가 의학의 발달로 더 오래 살게 되면서 너무 감사하죠. 인도적으로 감사한데 사실 유전적으로는 그게 부채 그니까 빚이 빛 빚이 되어서 예전에 없었을 뭐 이런 인구적인 취약성이 계속 축적되고 누적되는 그런 현상을 이야기합니다. 사실 저희 뭐 이제는 저희가 뭐지? 체연할 때부터 시술 태어나는 사람들도 많고 그래서

12:30그냥 병 그냥 이렇게 메디컬 케어뿐만 아니라 앞으로 이런 것들은 점점 더 많아지겠죠. 그래서 아 이런 식으로 생각해 볼 수도 있겠구나라는 생각이 들었었고 재밌는 건 그주 과정 얘기를 하다가 어 앞으로는음 그까 뭐 도파민을 조절을 하든 아니면 이런 유로 이런 걸 하든 사람들이 자기가 원하는 그러니까 자기가 끌리는 그것에 더 지배받는 식으로 갈 수 있을 것 있다 뭐 이런 식의 얘기도 나왔었는데요. 그런 얘기를 하다 보니까 이렇게이 전기적으로 결국 우리 두뇌는 다 정기적인 신호이니까요.

13:10그거에 대한 얘기를 하다가 자리에 이걸 회사 이걸 만드신 회사 대표님이 앉아 계시더라고요. 그래서 나와 가지고 갑자기 이거 쓰고 설명해 주시는 그런 세션도 있었습니다. 그 재밌었던게 무슨 얘기를 하니까 저 뒤에 앉아 계신 분이 뭐 휴먼 컴퓨터 인터페이스 하시는 되게 전문가분이시라고 막 해요. 그래서 그냥 여기 동네에서 사람들 모여서 얘기하는데 사실은 다 한 분의 전문가인 분들이 되게 많으세요. 그래서 진짜 예. 이런 되게 독특한 분위기, 공부하는 분위기. 네. 이런게 저는 개인적으로 많이 / 되게 좋았었고.

13:45아무튼 아, 네. 아, 정말 요즘에 생각하기 너무 많네요. / 네.

13:56네. 아, 그러게요. 너무 또 무거운 주제라서 고민하기는 부분이라서 / 네.

14:05네. 아무튼 그렇습니다. 그래서 그냥 이제 저도 이게 생각에 자극의 인풋을 받았으니까 혹시 뭐 그런 거 필요하신 분들에게 공유를 들어봤습니다. 저희가 오늘 내용이 많아서 일주일간에 있었던 뉴스 그냥 짧게짧게 이렇게 터치하고 뒤에 자세한 내용 다뤄보고 이렇게 지나가면 좋을 거 같아요. 그래서 우선 여기 순서대로 제가 진행을 해 보면 어 저희가 GLB1 아 그 비만약에 대해서 몇 번이나 얘기를 했었었죠. 그리고 이번 주에 그 일라이 릴리의 차세대 빈만 아 이게 안 보이시겠죠?

일라이 릴리의 Retatruride14:21

14:41지금 저만 보고 있겠죠? 도 세월드 스텝네 / 잘 보입니다.네

14:47그 세 번째 약이죠. 그 레타추 레타 네 / 사람 사실 레타라고 많이 불러 가지고 레타 추루타네 아무튼 레타를 삼상에서 주요 지표를 충족을 했다는 결과가 있었습니다. 이게 재밌는 게요. 제가 이렇게 몇 개 그 미국 뉴스 앱을게 깔려 있는데 진짜 알림이 투두 여러 뉴스 앱에서이 결과 가지고 앱이 막 오더라고요. 그래서 아 이게 진짜 사회적으로 되게 영향이 큰 뉴스구나라는 걸 세 알았습니다. 그래서네 뭐 항상까지도 되게 엄청난 감량 효과를 보이고 있고 사실 여기서

15:27얘기하는 이상 반응 매스컴 설사 구토 이렇게 얘기를 하는데 사실은 이렇게 저희가 얘기하는이 정도의 부작용은 예 뭐 효과 대비 괜찮지 않냐 뭐 이런게 여론이고요. 그래서 어이 상세한 내용은 6월 학회에서 공개할 예정이라고 합니다. 그래서 업데이트가 있었었고요. 그래서 저는이 뉴스 알람 알림 오는게 너무 재밌더라고요. 뭐 계속 두두두 여러 개 계속 아 이게 핫타구나. 그리고 어 또 있었던 뉴스 중에 하나는 미국에서 선천성 난청 아동에게 유전자 치료를 적용해서 청력을 회복한

선천성 난청 아동 대상 유전자 치료로 청력 회복16:03

16:08첫 사례가 나왔다고 합니다. 그래서 이게 태어날 때부터 안 들렸던 아이인데 유전자 치료로 어 확 어 개선이 됐다라는음 뉴스였고요. 정말 저희는 이제 아 선천성 문제 뭐 이런 것에 대해 해결을 할 수 있는 시대를 살고 있습니다. / 음

16:35음 / 그리고 또 다 다음 뉴스는 이거는 저희 국내 뉴스예요. 어 국내 카인스트 연구진에서 어 RNA 나이가 될수록 원형 RNA가 계속 쌓이는게 있는데 이거를 어 RNAS 이게 있으면이 쌓이는 것들을 어 없애 줌으로써 노화를 어 해결할 수 있는 그런 솔루션을 발 아 찾아내 단서 단서를 찾아냈다는 그런 연구 결과가 있었습니다. 그래서 제가이 뉴스는 한국의 제가 이거 아마 한국 뉴스를 링크했을 거예요. 근데 이제 외국 매체에서도 외국에서 이거 전달하는 매체에서도 중요하게

카이스트, RNASEK 관련 노화 단서 발견16:37

17:25다루더라고요. 그래서 저희가 홈마크 오브 에이징이라고 하면 사실 에이징을 볼 수 있는 여러 레벨이 있는데 그중에서도 이제 R&에 관련돼서 한국 연구진에서 지금 이것을 밝혀냈다라는게 의미가 있었었고요. 지금 보시면 어 예쁜 꼬마 선충군 생지 인간 세포에서 모두 발견하셨다고 합니다. 그래서 한국에서도네 이렇게 노화 연구의 어 의미 있는 결과를 보고 뭔가 이렇게 영향력이 있다는 것에 매우 뿌듯한 뉴스였습니다.

18:01그러네요. 그리고 음 / 잠깐요. 어, 네. 나머지 두 개는 아, 다른 두 개는 주님께서 / 네. 그리고 다음 저도 뭐 트위터나 이런 거 뉴스들 보다가 어, 봤던 건데 그 레이커즈와일이 이제 나노봇 덕분에 인류가 2030년까지 영생에 어느 때보다 가까워질 수 있다고 예측을 했다고 하더라고요.

레이 커즈와일, 나노봇 언급18:29

18:36음. 그래서 이게 나노봇도 완전 판도가 달라지는 요인이 될 수 있을 것 같아서 뭐 예를 들어서 기존 의학이 어 약물이나 수술 같은 걸로 좀 거시적인 문제를 해결했으면 나노봇은 그게 아니라 분자 단위에서 신체를 뭐 고치고 수리하고 그러는 거니까요. 그래서 그 전에 할 수 없었던 어떠어 되게 많은 의학적인 접근들이 가능해지게 되는 어 모멘트가 될 수 있지 않을까 하는 생각도 드는 동시에 또 이게 나노봇을 하면은 그거 자체로 또 건강 모니터링도 할 수 있을 것

19:13같다는 상상을 하게 되더라고요. 그래서 그런 것들 뭐 지금 뭐 항암제 같은 경우도 결국 우리의 면역 시스템을 좀 더 낮게 해서 그 친구가 암세포를 죽이는 건데 그게 아니라 완전히 좀비 세포나 뭐 문제가 있는 세포를 선택적으로 제거할 수도 있겠다는 상상도 할 수 있고 하여튼 굉장히 지금까지 다뤄왔던 접근보다 굉장히 미시적인 관점에서 처치가 이뤄질 수 있을 것 같다는 상상을 하게 되는 그런 레이 커즈와일의 의 발언이었고요. 그리고 그다음에 중국의 빠른 전개를 살짝 언급했는데

중국, 세계 최초 마비 환자용 뇌 임플란트 상용화 승인19:47

19:53그 중국이 세계 최초로 마비 환자용 뇌 임플란트를 상용화한 걸 승인했습니다. / 음.

20:00그게 사실 아까도 말씀드렸 아까도 말씀드려 주셨던 BCI 그러니까 아, 브레인 컴퓨터 인터넥트라고 하더라고요. 그래서 그쪽이랑 어떻게 보면 굉장히 뇌랑 컴퓨터랑 연결할 때 큰 장벽이 될 수 있는게 규제 이런 건데 중국은 마비 환자용에 한정되긴 하지만이 뇌 임플란트를 승인했다는 거 자체가 어 굉장히 특히 중국이 정부 지원을 등이 없고 상용화 속도의 속도에서 엄청 앞서 나가고 있는 거 같다라는 생각이 들어 드는 변화였습니다. 음

20:40뭐 일론머스크도 뭐 뉴럴링크도 있지만 저번에 또 저희가 뉴럴링크 말고도 사이언스라는 회사가 크게 투자를 받았다라고 해서 말씀을 드린 적이 있었는데 그거 외에도 중국 정부가 얼마 아마 얼마 전부터 되게 이쪽 분야를 엄청 밀뤄주고 있거든요. / 음. 네.

20:58그래서 몇 개 기업도 안에 생겨나고 있고 이렇게 규제 차원에서도 풀어주고 있다. 그래서 이쪽을 좀 잘 보면 좋을 것 같다. 정도의 뉴스를 전해드릴 수 있겠습니다. 제가 사실 다음 주에 다른 일자만 겹쳐서 가지는 못하는데 초대 그러니까 뭔가 이벤트 초대가 온 것 중에 하나가 저희는 지금 그 중국이 지금 클 크니크 타라를 엄청 글로벌리 다 흡수하고 있고 한국이 이제 그거를 대신할 수 있는 좋은 캔디 후보다 우리가 잘하자 이렇게 얘기를 하고 있는데 그 사션의 주목 주제는

21:38차이나를 대신해서 호주가 뜬다는 규모 그래서 그거에 대해서도 저 제가 가서 들으면 좋겠는데 아쉽게도 제가 다음 주에는 일정이 안 돼서 어 가지는 못할 것 같고 근데 아무튼 재밌었습니다. 그래서 지금 다들 이게 그 전에도 말씀드렸다시피 결국 크리니컬 트라이얼이 모든 것에 바틀이 될 것이고 앞에서 다 발달이 되면 그리고 이거는 정부 단에서 뭔가 이게 지원이 가능한 영역이기 때문에 이렇게 정부가 적극적으로 지원하고 그 산업을 육성하기로 하면 이제 글로벌리이 많은 니즈를 흡수할 수 있는 그런 지금

22:15상황에 놓여 있고 앞다투어 지금 호주도 아 중국 대신 우리가 왜 좋은지 이런 거를 를 얘기하는 거 같아서 그 회사는 미국에 계신 분들인데 뭐네 제가 호주랑의 연관성을 잘 모르겠으나 아무튼 그런 주제가 나오더라고요. 그래서 아 점점 이게 많이 논이 되겠구나 앞으로. 네. 그런 / 그래서 재미가 흥미로왔습니다. 네. 그 저번에 저희 말씀해 주셨던 그 안백신을 MRN의 안백신 만들었던 개인의 사례도 / 호주에서 있었던 것처럼 / 네.

22:52네. / 그걸 보면서 느낀 건데 또 호주가 굉장히 동물 친화적인 국가다 보니까 / 음

22:58음 / 동물에 대한 규제가 엄청 많았을 텐데 그런 규제를 또 국가 차원에서 얼마나 잘 밀어 주는지도 / 중요한 포인트가 될 수 있겠네요. / 네.

23:08네. 그래서 혹시 저희도 나중에 그니까 제가 뭐 기회가 된다고 하면 그쪽도 한번 보면 좋겠다라고 생각이 들었고

23:17네. 재밌는 거 같아요. 지금 글로벌리 앞다투어. 네. 그런 관심들을 가지고 있습니다. 흉선은 어릴 때 이제 티세포를 성숙시키고 티세포한테 이건 나쁜 거야, 좋은 거야 이런 식으로 교육을 해서 뭔가 면역 시스템을 잘 성장하게 하는 대로 영향을 역할을 하고 성인이 되면은 술모가 없는 약간 죽은 기관처럼 그동안 인식이 됐었다고 해요. 그런데 AI 딥러링을 기술을 활용해서 새로운 발견이 있었다는 뉴스입니다. 뉴스를 보시면 어 흉선의 건강도가

흉선의 역할 새로운 발견23:23

23:54높은 사람일수록 전체적인 사망률 그리고 폐암 신혈관 사망 이런 것들이 다 낫다는 그런 재미있는 현상이 발견되었어요. 그리고 보면은 27,000여명의 시티 영상이니까 절대 적은 숫자는 아닌 것 같고요. 그래서 보면 어떤 뭐 전체 사망률이 매우 건강한 분에 있어서 매우 어 낫다는게 발견되었고 그래서 결론적으로 이게 뭐 코잘리티는 아니지만 이러한 것이 관찰되어서 이런 패턴이 있기 때문에 그러면 반대로 우리가 이거를 관찰하면 또 다른 저희 바이오마커가 될 수 있겠죠.이 이 사람이 뭔가 전체적인

24:32건강 관 상태가 좋지 않을 수 있다라는 건 하나의 산 심볼이 될 수 있기 때문에 되게 의미 있는 발견이었다고 생각이 들고요. 그리고 다시 한번 저희가 노화를 염증으로 염증이라고 인플라메이징이라고 아예 표현하는 그것만 그거에 대해서 깊이 연구하시는 분야도 있으세요. 그래서 어 또 다시 한번 아 역시 염증이 이런 만성적인 질환 그리고 뭐 수명에 매우 민첩하고 중요한 것이겠구나 그리고 흉선이 어렸을 때 면역 이런 것만 하는게 아니라 나이 들어서도 어쩌면 그것과 연관될 수 있겠구나라는

25:09것을 알게 되는 연구였었고 저는 이게 재밌었던 것은 더 의미가 얘기를가 얘기를 하고 싶었던 것은 저희가 저희 몸에 대해서 정말 아직도 모르는 것이 많다는 것을 한번 얘기하고 싶었습니다. / 어, 그러게요.

25:26네. 지금 우리가 뭐 마이크로바이움 아니면 알지 못하는 되게 작은 어떤 요소 그런게 아니라 우리 몸에 이렇게이 그림 보세요.이 이 정도 크기로 떡한이 있는 우리의 몸의 기관조 그것에 대한 역할과 기능을 제대로 저희가 다 알지 못하고 있다는 거를 다시 한번 보여 주는 사례 같아서 / 지금 저희가 막 그 마이크로 우리가 볼 보이지 않는 그런 것뿐만 아니라 어쩌면 우리가 강고하고 있는 것들 중에도 우리가 정말 모르는 것이 많다라는네 그런 얘기를 다시 한번 짚고 싶었고이

26:07이것과 연관지어서 지금 저희가 마이크로바이움이나 뇌건 그 장애 건강이 뇌와 직결된다는 연구가 되게 많이 이루어지고 있고 어 또 염증 뭐 이런 것 다 연관이 되고 뭐 그리고 또 다른 측면은 뭐 설케디한 리듬 일주기 리듬이 생각하는 것보다 영마 영향이 크다는 것도 밝혀지고 하잖아요. 그래서 지금 전반적인 모든 것이 기존과 달리 다 뒤집히고 어 배우고 알아야 할 것이 점점 더 많아지는 시기인 거 같고 저희가 흔히 아 우리가 데이터가 많고 이제 AI 알고리즘이 있으니까 우리가 모르는

26:42것을 새로 알 수 있다라고 하는 것에 너무나 좋은 예 같아요. 눈에 떡 보이게 달려 있는 오 아 기관이었음에도

26:50잘 몰랐던 것을네 알려 주는 그래서 너무나 어 의미 있는 그런 연구였던 거 같습니다.

26:59뭐 저 같이 사실 바이오나 이런 쪽에 배경 지식이 없는 사람들은 솔직히 고백하자면 흉선을 거의 처음 들었습니다.음 / 저도요. 네

27:08진짜이 단어가 너무 낯설었는데 어 정말 딱 우리 몸에 있는 장기더라고요. 검색해 보니까.네 예. 그래서 진짜 저희가 무슨 미시 세계를 얘기하잖아요, 맨날. 근데 사실 우리가 아, 이게 뭐 잘 몰라서 너무 복잡하고 너무 작아서 아니면 그게 아니라 정말 우리는 우리가 알고 있다고 생각하는 것도 우리가 다 모를 수 있다. 음. 그런 걸 다시 한번 일깨워 주는 그런 연구였던 것 같습니다. 그리고 어 제가 막 뭐 내용이 많다는 생각에 말을 너무 빨리 하느라

27:45좋습니다. 또 임팩트하게네 어이 부분은 FDA에서 동물 실험을 줄이는 경 아 방 트렌드로 가고 있어요. 사실 이건 작년에도 얘기가 나왔었는데 다시 한번 가이드라인이 발표된 내용이고요. 제가 한번 트위터로가 보겠습니다. 네. 어 그래서 사실 저희가 저번에도 한번 얘기했던 거 같은데 동물 실험을 한다고 해서 동물과 사람이 같지 않기 때문에 실패율이 꽤 높아요. 그러니까 동물복지 아까도 얘기가 나왔지만 정말 왜 특히 고등 동물일수록 저희와 교감도 많이 하고 정말 감정도

FDA의 동물실험 축소 가이드라인27:50

28:36느끼고 이걸 다 할 수 있는 동물들인데 어음 동물 복지 차원에서 그래서 이제 점점 더 동물 실험이 의미가 그렇게 의미 있지 않은데 하는 것에 대해서 회의적이었기 때문에 그것들이 줄어지는 그런 경향걸 줄이고자 하는 그런 흐름이 있는데요. 저희가이 실험한다고 할 때 인비트로 인코 뭐 인비보 이런 영어 용어들이 있어요.

29:03그래서 인비보는 살아 있는 생체 그러니까 이게 정말 그 하나의 살아 있는 시스템으로 역할 운동하고 적용하는 건 다른 거니까 인비 비비보는 그렇게 살아 있는 생체 안에서 보는 실험이고요. 근데 이제 이게 사람한테 하기 어려우니까 그동안 동물 실험으로 많이 했었던 거고요. 그리고인 빛으로는 이제 시험관 세포 기반 실험인데 저희가 최근에는 이제 조직들을 칩에서 만들어서 오가논 칩으로 해서 칩 안에서 뭔가 관찰하고 이렇게 하는 기술들이 많이 어 발달을 했고 아마이 그 동물 실험을 하지

29:40말라는이 경향 때문에 올가노이드 쪽이 앞으로 점점 더 많이 각광을 받을 것이라고 생각이 듭니다. 하지만 안타깝게도 이제 이거 셀을 증서 뭔가이 칩 안에서 보는 것이이 인간 전체 시스템에서 연가 연관성을 보기는 어려운 그런 한계가 있기 때문에 특히 머니 시스템 이런 건 볼 수 없잖아요. 그래서이 전체 시스템을 볼 수 없는 한계가는 아직 있습니다. 그래서 제 생각에는 앞으로 저희가 왜 약이 어떻게 반응하는지 이런 거에 대한 컴퓨터 모델도 지금 많이 많아지고 있고 해서 아직까지는 그러게

30:17흉원 바디를 다 볼 순 없지만 방향성은 지금 인디코 특히 컴퓨터로 하는 거 이런 방법 방식에 있어서 더 많은 ճ테이션 리소스를 통해서 이런 복잡한 어 분석까지 하게 되지 않을까라고 예상이 됩니다. 그래서 / 음네

30:37음네 / 그래서 이렇게 고등 동물한테 하지 말고 하 필요하게 될 경우에는 아까 얘에서도 나왔죠.이 이 예쁜 꼬마 선충 이런 저등 동물들을 활용해서 그 생물체에서 테스트하는 거는 그 정도를 하는 걸로 가이드하고 있습니다. 그리고 다음 이거는 제가 3주 전쯤에 나온 뉴스로 알고 있어요. 그래서이 코티칼 랩스라는 곳은 실제 브레인 셀을 가지고 저희가 바이올로 바이오컴퓨이라고 하고 뉴럴 컴퓨팅이라고 하는데 사실 저희가 얘기하는 뉴로 컴퓨팅은 뉴로모픽

뉴로 컴퓨팅, 코티컬 랩스30:57

31:20컴퓨팅이라고 해서 저희 신경 저희 딥러닝 처음 나왔을 때이 신경 세포가 동작하는 방식을 컴퓨터로 흉내내서 만든 칩 뭐 뉴로버픽 칩 아니면 지금 저희가 사용하고 있는 신경방 칩 이런 것들인 칩인데 그것의 동작을 모사해서 만든 그런 프로세서였는데요. 지금이 컴퓨터 같은 경우는 실제 누련 신경 셀이 들어가서 그 컴퓨테이션을 하는 그런 컴퓨터입니다. 그래서 이거 보시면 여기에 지금 제 커서가 보이시나요? / 네.

31:55네. 여기에 지금 그 셀이 들어가서 연결이 되어 있고요. 어, 이걸 확대해 보면 이렇게 된다고 합니다. 그래서 지금 멀티렉트로 어레이를 한국어로 얘기하면 다중 전극 어레이라고 해서 이렇게 둘러싸고 있는 다중 전극 배열이라고 하고 이렇게 뇌나 심근 세포 같이 생체 조직의 여러 신호를 한 번에 측정할 수 있는 장치이고 이거로부터 레벨을 읽어서 프로세싱을 할 수 있겠죠. 그래서 저 게임을 하는 장치는 요렇게 달려 있는데요. 이게 가르쳐 주지 않고 그냥 un퍼바이즈로 얘가 스스로 인식을 해서 학습을 해서

32:34게임을 하는 네. 그런 과정을 보여줬습니다. 그래서 이것의 근데 단점은 아무래도 스케일링이 어렵다는 단점이 있잖아요. 현실적인 단점은 있고요. 그래서 이거 보시면 이거 콜티컬 클라우드라고 이렇게 셀들이 지금 여러 개 뭉쳐져 가지고 프로세싱하고 있는 라트 보여주고 있습니다. 그래서이 친구들이 / 민니처럼

33:00어네 맞아요. 맞아요 맞아요.네 네. 그리고 이렇게 각자가 이렇게 지금 신호를 받아서 실제 리얼 뉴런이 뭐 활 읽고 있는 그런 파형을 보여 주는 그림이고요. 그래서 이게 실제 이게 이렇게 위에서 돌면서 플레잉을 하는 그런 시뮬레이션을 보여줬습니다. 여기 회사 홈페이지를 가시면 어 브레인셋을 2022년에 마이크로칩에서 이게 길렀다. 그래서 이게 지금 연결된 거 보이시죠? 그리고 이제 그거를 이제 컴퓨터와 만들어 가지고 이렇게 우리가 실제 게임까지 하게

33:34됐다라는이 프로세스를 보여 드리는 과정이었습니다. 그래서 저 제가 이제 이거를 소개드리면서 또 하나 말씀드리고 싶었던게 그럼이 브레인셋은 어디서 왔을까요? / 오, / 그러네요. / 그죠? 이건 어디서 왔을까?

33:58오이드인가요? 어, 올가노이드는 이제 그거를 칩어서 하는 하나의 그 프로세스를 말을 하는 어떤 그 방법론을 얘기하는 거고요.이 셀 자체는 어디서 왔을까요? 그래서 어, 그렇죠. 생각이 그렇죠. 여기서 우리가 그동안 그전에 얘기했던 야마나카가 다시 등장합니다. / 어,

34:21어, / 네. 그래서 그 유도 맞는 줄기 세포 IPSC 그 셀을 줄기 세포를 사용을 해 가지고 / 아 결국 줄기 세표군요.

34:32네. 줄기 세포를 가지고 요런 시스템을 이렇게 길러낸 거예요. / 어, 대박이다.

34:40네. 이렇게 또 저희가 그동안에 얘기했던 것이 다 연결이 됩니다. 그래서 저희가 그냥 신경 뭔가 줄기 세포를 가지고 노화 치료하는 것뿐만 아니라 이렇게 암호셀이나 분화할 수 있는 특징을 가지고 있기 때문에 어 뉴런 셀로도 분화해서 이거를 가지고 컴퓨팅을 할 수 있고 지금 이제 컨셉만이 아니라 실제 이렇게 프로세싱을 해서 어 게임까지 하는네 여기까지 실제 지금 3주 전에 발표된 비디오니까요. 지금 저희 기술이요 정도까지 왔다라는 걸 한번 보여 드리고 싶었고 다 연관돼서 한번

35:17소개를 드리고 싶어서 가지고 왔습니다. / 그리고 저희가 또 지난주에지 한 주였나요? 스페이스 바이오로지 얘기하면서 스템셀이 잘하는데 시간이 걸리는데 우주 가져가면 이게 엄청 빨리 잘한다라는 얘기도 또 했었잖아요. 그래서 지금이 모든 것들이 스케이밍에 어려운 문제가 있어요. 근데 이제 막 만약에 뭐 이런 것들이 다 해결이 돼서 된다면 또 다른 차원으로 가능하지 않을까라는 생각이 들었습니다. 그래서 아 제도 서론을 빼먹었는데이 이러이 바이오링이 사람들이 왜 관심을 갖고

35:53이분들이 왜 하시냐면 저희 결국 궁극은 파워가 문제라는 얘기를 하잖아요. / 네.이

36:01네.이 이 바이오 바이올로지를 그니까 바이오시스 활용한 컴퓨팅을 하면 아 제가 수출을 까먹었어요. 수백배 정도 될 텐데 파워적인 어 효율의 일이 너무나도 좋습니다. 그래서 / 아 그런 얘기 하더라고요. / 네.

36:15네. 그래서 저희가 지금은 이제 ex플로ing 페이즈라서 무조건 다 때려받고 어디까지 되는지를 빨리빨리 가야 하기 때문에 있는 환경 가지고 빨리빨리 개발하고 뭔가 빨리빨리 그 최대한 끌어 올리는 식으로 가고 있는데 결국 어느 한개가 되면 어이 재원력의 문제 때문에 문제가 될 수 있거든요. 그 저는 요걸 보면서 이거는 뭐 제가 아직 깊게 스터디를 한 건 아닌데 제 생각을 말씀드리면 얘는 지금 보시면 게임만 하잖아요. 이런 것처럼 반응해서 반응하는 것에 좋은 거 같아요.

36:50그러니까 뭔가를 되게 오래 기억해서 처리하고 이런 것까지는 아직 되지 않고 게임이 딱 좋은 예인 거 같거든요. 그럼 보시면 사이즈도이 정도로 되니까 어 아마 앞으로 저희가 피지컬 연결하는 AI가 중요하다고 하는데 센서 바이오센서도 또 연구가 되고 있잖아요. 그 센서 단에서 이렇게 엣지 단에서 로봇과 연결 시킨다고 하면 특히 로봇이 파워를 계속 먹으면 운영의 문제점이 있을 수 있잖아요. 그래서 그쪽으로 되게 응용처가 높지 않을까라고 뭐 개인적으로 생각을 해 봤고이 회사는이

37:28이러한 컴퓨팅으로 바이오 쪽에서 신약 개발이나 어떠한 바이오 쪽에 어 미리 뭔가를 할 수 있는 뭐 얼가놀이즈 당연히 얘기하고 있고요. 그런 분야에서 응용될 수 있을 것이라고 얘기하는 것 같습니다. 저는 개인적으로 네. 이것 아 센서 퓨전되면 진짜 엄청나겠다. 뭐 로봇에 들어가기 되게 좋겠다. 뭐 이런 생각을 했습니다.

37:50아 저 그리고 또 댓글로도 프로젝트 헤일메리가 생각난다고 또 남겨 주셨네요. / 어 제 모르는 거 같아요.

SF 영화와 소설37:53

37:58그 저도 어떤 영화인지만 알고 있는 거라서 지금 되게 영화 나온 영화 중에 되게 / 아 영화예요? 네. 핫한 영화로 알고 있는데요. / 생명학이랑 그런 거 관련된 영화로 네. 알고 있습니다. / 어, 봐야겠어요. / 어, 지금 저희 / 실시간 댓글을 남겨 주신 건가요?

38:24네. 어, 감사합니다. 어, 저도 봐야겠어요. 저 요즘엔 진짜 어, 정말 저희가 지금 맨날 아, 좀 다른 얘기로 세면 저희가 요즘 맨날이 AI 뉴스 팔로업하게 너무 정신이 없잖아요. 근데 그만큼 픽션

38:50그니까 뭐야? 그니까 과학 그 소설 상상을 자극하는 거를 같이 인풋을 저한테 줘야겠다는 생각이 최근 많이 하고 있거든요. 개인적으로. / 그래서 앙도

39:01예. 그래서 이게 그냥 계속 쫓아가는 식으로 하는 것도 물론 중요한데 자꾸 이쪽으로 가는 것보다 동시에 지금 생각을 되게 많이 해야 되는 시기라이 제한된 시간 안에 나한테 의미 있는 이붓을 주려면 약간 의도적으로 영화나 소설이나 그런 거를 봐야 된다는 거 안 그래도 지금 저도 생각을 하고 있었는데 그렇게 말씀을 주셔서 감사합니다. / 음. 소설 책이고 지난주 수요일에 개봉했고 앤디 위어의 책이라고 하네요. 아 / 코멘트 감사합니다.

39:30감사드립니다.네 저희 보고 와서 그거에 대해서도 얘기하면 재밌겠네요. / 아 무조건 해야겠는데요.네 네.

AI 학습에 쓰인 데이터보다, 생물학 데이터가 더 많아진다면? | Longevity Company

데이터 폭증과 롱제비티 상상0:00

0:00또 여기서 재밌는게 생성되는 데이터 토큰 수가 지금 뭐 오픈 AI나 엔트로픽 같이 LLM 만들 때 들어가는 그 데이터보다 훨씬 더 많아질 거라고 얘기를 하고 있는데 그럼 이제 상상을 하게 되는 거 같아요. 지금 이제 우리가 AI 혹은 LM을 보면서 야 이거 어떻게 만들었지? 이 엄청난 데이터가 쓰였겠다라고 생각하면서 되게 놀라워 하고 있는데 데이터 생성 비용도 싸지고 많아지면서이 데이터가 AI 학습된 데이터보다 더 많아지게 되면 우리는 어디까지 알 수 알게 될까라는 상상을 하게

0:34되더라고요. 제가 또 어 고민을 해보다가 어떻게 롱지비가 좀 더 친숙한 접근으로 될 수 있을까를 고민하다가 이거를 또 투자 관점에서 보면 재밌지 않을까

0:51해서 가져왔고요. 아크 인베스트먼트가 이제 매년 2026년이 올 때마다 빅 아이디어라고 하면서 그 여러 가지 산업에 대한 아이디어와 그 전망을 이렇게 잘 제공을 해 주는데 그 안에서 롱제비티 여기서는 멀티오믹스라고 나오긴 했는데 롱제비티가 포함된 부분이 있어서 실제로 지금 월스트리트에서는 어떻게 롱제비티를 보고 있고 어 이쪽 관련 혁신을 어떤 정도로 기대하고 있는지를 이해하고 넘어가면 좀 더 직관적이고 뭐네 이해가 되기 좋을 것 같아서 가져왔고요. 바로 시작하겠습니다. 멀티오믹스라고 하는게

멀티오믹스와 인체 이해의 확장1:30

1:34어 DNA부터 해서 이제 후성 유전학부터 해서 메타볼릭스까지이 전체적인 차원을 다 같이 보자는 거거든요. 이게 뭐 굉장히 전문적인 용어들이 많지만 요거를 아주 그 비유를 해서 쉽게 이해하기 좋은 걸로 한게 우리 몸이라는 식당이라는 비유를 했습니다. 조금만 내려 주시면 그 유전체 그러니까 DNA 이런 거는 어떻게 보면 레시피 북인 거 같아요. 이렇게 조례하세요라고 만들어진 레시피 북인데 그거에 얹어서 이렇게 하면 좋더라 혹은 앞으로 이렇게 해야겠다라고 쓴게 후성

2:14유전체라고 할 수 있는 레시피 위에 얹어지는 포스트이라고 할 수 있을 것 같고요. 그리고 그거 위해서 이제 전사체학이라고 하는 거는 주방에 실제로 어떻게 어떤 거를 주문하라고 오더가 들어가는지 그래서 단백질 차원에서 실제로 뭐가 만들어지고 대사체는 그 단백질에 대한 에너지 같은 걸 다 쓰고 난 것까지 봤을 때 뭐가 어떻게 돌아가는지를 기존에는 DNA나 이런 거만 봤다면 그걸 넘어서 어 전반적인이 시스템을 다같이 보자는게 어떻게 보면 멀티오믹스라는 개념일 수 있겠고요.

2:54그러면서 이제 노화의 연구의 핵심 자체가 그 후성 유전하기 전사체 쪽으로 보게 되는 거 같은데 이게 포스트히 같은 거가 어떻게 잘못게 넣어지게 되는지 혹은 잘못 주문이 어떻게 되는지 요런 쪽으로도 많이 가게 되는 거 같아요.이 이 관련된 멀티오믹스 변화를 장표로 하나 보여 준 그림이 있는데 되게 영어가 많이 쓰여져 있지만 핵심은 간단합니다. 데이터 생산을 하고 데이터 생산이 앞으로 더 많아지게 된다. 그렇게 되면 신약 개발도 더 빨라지고 쉬워지고 정밀 진단도 가능해지고

데이터 비용 감소 → 바이오 혁신 가속3:12

3:33그렇게 됐을 때 이런 전반적인 변화로 인해서 근본적인 치료가 가능해진다. 요런 변화를 AI로 인해서 가능해질 거라고 기대를 하고 있고요. 실제로 좀 더 내려보면 저희가 다뤘던 그 시퀀싱 코스트의 하락이라고 볼 수 있는데 이게 거의 26년 만에 100배에 싸진 셈이잖아요. 그런 것들이 싸지고 있어서 데이터 생성 비용이 굉장히 줄어들고 있고 그러면서 데이터가 엄청나게 증가할 거다. 그래서 분자 레벨에서의 그 테스트 혹은 데이터가 엄청나게 많아질 거라는게이 아크인베스트의 전망입니다.

4:12그래서 데이터 생산량이랑 검사 건수가 2030년까지는 배에 증가할 거라고 하고 또 여기서 재밌는게 생성되는 데이터 토큰 수가 지금 뭐 오픈 AI나 엔트로픽 같이 LLM 만들 때 들어가는 그 데이터보다 훨씬 더 많아질 거라고 얘기를 하고 있는데 그럼 이제 상상을 하게 되는 거 같아요. 지금 이제 우리가 AI 혹은 LM을 보면서 야 이거 어떻게 만들었지? 엄청난 데이터가 쓰였겠다라고 생각하면서 어 되게 놀라워하고 있는데 앞으로는 이제 그 데이터 생성 비용도 싸지고 많아지면서이

4:51많아지면서이 데이터가 AI 학습된 데이터보다 더 많아지게 되면 우리는 어디까지 알 수 알게 될까라는 상상을 하게 되더라고요. 그래서 이게 저는 되게 재미있는 거였고 실제로이 시기가 오는게 뭐 정말 멋지 않은 거 같습니다. / 음.

AI 의료·데이터 기반 진단 확산5:11

5:11음. 그리고 또 재밌는 거는 채지 발견 이후로 FDA 승인되는 의료 기기 중 AI 기반은 의료 기기 비중이 자연스럽게 우리가 생각할 수도 있지만 아 예상해 볼 수도 있지만 굉장히 빠르게 올라온 거를 확인할 수 있고요. 실제로 아크 인베스트먼트는 2030년쯤에 전체 한 30%가 AI 기반이 될 거라고 생각하고 있습니다. 그 안에서 되게 대표적인 사례가 템퍼스 AI의 사례인데요. 어, AI가 심전도 데이터 그러니까 우리 애플워치 같은 거에서도 계속 볼 수 있는데 그런

5:44심전도 데이터로 고의험 환자를 뭐 조기 식별하는 방법 이런 접근이 뭐 많아지고 있다 이렇게 이해할 수 있을 것 같습니다.

5:53더 이제 또 다 그니까 다음에 해야 되는 건 연결되는 거 같아요. 그까 지금 / 이게 각자 각자는 지금 되게 딥하고 많아지는데 이제 그 연결하는 거가 그다음 단계로 많이 올 거 같고 저는 개인적으로 제가 하고 있는 스타트업도 그렇고 그 연결이 기존처럼 탑다운처럼 모든 거 다 할 수는 없을 것 같아요. 이제 당연히 양도 많기 때문에 그래서 어 개인 중심에서 하지 않을까라고 저는 보고 있고 그리고 그게 이거 그니까 경제적 관점에서도 그리고 수요와 죽면에 그니까 수요와 공급

6:26측면에서도 가능할 거 같아서음 지금 아마 기술적으로 디스 AI에 대해서 다시 얘기가 나오고 있어요. 저희는 되게 개인적으로 역시 우리가 예상했던 대로 가고 있다라고 생각을 하고 있는데 그래서

중앙집중 → 개인·분산형 지능 전환6:34

6:40좀 설명해 주시면요. 아, 그니까 지금 저희는 하나의 되게 똑똑한 큰 모델을 발 최대한 똑똑하게 만들자라는데 모든 세계에 집중들이 되어 있어요. 그런데 지금 아까 말씀하신 것처럼 앞으로 더 많은 데이터와 더 프한 데이터가 어 발견되게 되면 그리고 그것들이 사실은 모두가 다 그걸 알 필요는 없고 그니까 저희 무슨 왜 이거 시뮬레이션 이론이랑 더 비슷할 수 있는데 내가 이거를 봤을 때 그게 존재하고 이런 것처럼

7:18어쩌면 예 저희가 하는이 모든 것에 대한 컴퓨팅과 이것이 혹시 모든 하나의 큰 수프 모델에서 다 때려 보어 가지고 그게 계속 똑똑해지는 것이 정말 앞으로 가야 할 방향인가에 대해서는 어 저희가 그것에 대한 의문을 가지고 있고 오히려 그 각반 각 그 각각 퍼진 똑똑한 지능들이 어 그것을 각자의 위치에서 학습하고 입보 그니까 진보하는 것이 전체 시스템에서도 균형을 잡고 더 계산할 수 있는 것이 될 수 있을 것 같은데 인데요. 이거는 또 어떻게 이어지냐면

7:54얘를이 서브이 서브 에이전트처럼 생각할 수도 있고 어떤이 분파된 지능이 그것을 감시하거나 그것을 평가하는 또 다른 이런 조직들로 인해서 같이 진화하는 형태로 만 저는 실제로이 리얼리티 상에서이 모든 것의 데이터를 프로세싱할 수 있다고 생각을 하거든요. 그리고 제가 헬스 측면에서 그게 왜가 더 중요하다고 생각이 드냐면 개인마다 다르기 때문이에요. 그니까 개인마다 다르면서 또 그 개인 하나는 엄청난 복잡성을 가지고 있는 시스템이기 때문에 이거를 다 때려 보어서 모든 전 세계 인간을 하나의

8:29큰 모델로 넣어서 나에 대한 이해를 하는 것보다는 그런 방식으로 하지 않고 이게 퍼진 지능이 각각의 포인트에 대해서 그리고 그 포인트를 여러 측면에서 바라보면서 더 잘 이해하고 필요에 따라서 진화하고 같이 진화하는 이러한 실제 자연의 모델인 거죠. 그게 사실은. 네. 그런 식으로 가지 않을까라고 생각을 하고 있고. 네. 다시 한번 최근에 이제

8:56어, 네. 그 얘기가 다시 나오고 있는 거 같아서 네. 앞으로 흠이 있게 될 것 같습니다.

신약 개발 비용·시간 구조 변화9:01

9:02네. 그러면은 하던 얘기 계속 해 보면요. / 그래서 이제 AI를 통한 신약 개발의 혁신을 뭐 우리가 상상을 많이 하기도 하는데 실제로 이제 어 아크 인베스트먼트에서는 지금 뭐 2.4빌리언 그러니까 24억 달러 정도를 이제 신약 개발에 평균적으로 쓰이는 약 비용인데 그게 0.7억 7억달러 정도로 줄어들 거라고 보고 있고 시간은 이제 13년에서 8년으로 줄어들 거라고 하는데요. 이게 어떤 수치를 가정한 거냐고 하면은 그냥 실패율만 줄어드는 거를 가정을 / 했더라고요. / 음.

9:38그렇게 했을 때 임상 1상 실패율은 43% 감소, 임상 2상 실패율은 뭐 50% 감소, 임상 3상 실패율을 한 25% 감소를 했을 때 이렇게 비용과 시간이 줄어들 거라고 생각을 하는 거고요. 그렇기 때문에 조금 더 내려보면요.이 이 회 그 얘네들이 주장을 하는 건 비용이 낮고 개발 기간이 줄어들기 때문에 출시가 빨라질 거고 그렇게 됐을 때 특허가 보호할 수 있는 매출 기간이 기존보다 훨씬 더 길어진다는 이제 주장을 하고 있습니다.

10:12음. 그래서 저는 이걸 보면서 드는 생각이 어 분명히 제약사한테만 모든게 이렇게 좋아지진 않을 것 같고 특허라는 것도 뭔가 좀 더 이거이 변화에 맞춰서 유기적으로 변화하지 않을까라는 생각이 들긴 했거든요. 그러니까 지금 저기 차트를 보시면은 오브 해서 그 약을 개발하고 나서 이게 수 돈을 벌기까지 어떻게 되느냐를 그려 놓는데 이게 막 25년 30년까지를 잡아 놨어요. 제 생각에는. 근데 25년 30년까지 약가가 떨어지지 않고 있다는게 조금 굉장히 어 분리시할 수 있는 가정인 거 같긴 하거든요.

10:55뭐 또 뭐 세부적인 거에 따라서 좀 다르겠지만 / 일단은 뭐 사회가 변하지 않는다는 전제 하에는 이렇게 변화할 수 있구나라고 전망을 하고 있는게 조금 재밌었습니다. / 음.

11:10음. 이런 거에 대한 소유트허라는게 저는 시기도 그런데 인텔리전스라는게 이렇게 다 보호 편화가 된다고 하면 / 그죠?

11:20그죠? / 예. 그 특허라는 거가 정말 그들이 소유할 수 있는 프티가 될 수 있는지에 대한

11:28얘기도 나올 거 같아요. 만약에 AI를 써서 뭘 개발했어. 그럼 근데 그 AI 트레이닝은 사실 우리 데이터야. 뭐 이렇게 될 수도 있는 거니까. 네. 앞으로 이런 분야에 있어서도 많은 변화가 있겠네요.

11:41네. 뭐 특허 얘기 나왔으니까 잠깐 잠깐만 세면은 사실 컨텐츠 쪽에서도 도입이 엄청나게 많고 있잖아요.

11:49네. 근데 지금은 사실 뭐 어떻게 규제할 수도 없고 이미 그냥 잘 알아서 쓰라고 거의 그 기업 이걸 만드는 기업 차원에서만 소송이 좀 걸려 있는 상태고 우리가 사용하는 개인들 입장에서는 거의 그냥 쓸 수는 있잖아요. 물론이 위에 법이 얹어지고 있긴 하지만. 그래서 그런 것도 굉장히 중요한 요소가 될 것 같습니다. / 네. 담으로 넘어가면 그래서 이제이 아크 인베스트먼은 아크 인베스트먼트는 시케어가 아닌 헬스케어를 보고 있는데요. 일반 약 비용 그러니까 그

완치 치료제와 헬스케어 가치 재정의12:12

12:23헬스케어의 가치가 어떤 가치가 있을까를 이제 밸루에이션을 해 본 겁니다. 일반 약 비용부터 평생 약 드는 비용까지 그리고 의료 서비스의 비용이 절감되는 부분 그리고 생명을 연장하는 것의 가치까지 다 포괄할 수 있는게 이제 헬스케어라고 보는 거고 그런 로직으로 완치 치료제의 가격은 굉장히 비싸질 수 있다고 주장을 하고 있습니다. 왜냐면 이게 어떠한 병을 완전히 치료할 수 있다면 병원 비용도 없애고 그 환자의 삶의 질도 증가하고 게다가 또 재밌는 거는이

13:03기존의 제약 분야에서는 어떤 약을 개발하면 수익이 한 10년 15년 동안 이렇게 계속 발생했잖아요. 근데 그게 아니라 어떤 완치 약이 등장을 하면 그 즉시에 수익이 초기에 몰린다는 거예요. / 음.

13:17음. / 그러니까이 자본 회수 기간이 굉장히 빠를 거라는 거죠. 저는 이게 되게 어 되게 재밌었어요. 그 사실 그게 아니라 다른 부분은 어떻게 보면 우리가 알 수 있는 거기도 한데 굉장히 월스트리트에서는 이렇게 이런 관점으로 보고 있겠구나라는 시선이 좀 새로웠고요. / 음이 / 말인 즉은 제 생각에는

13:38어 보험 구조도 엄청나게 바뀔 수가 바뀔 수밖에 없을 것 같기도 하고요.음 음. 전 잠깐 여기서 하나 생각이 드는 게

13:47그러면 진짜 살 빼는 약을 제약 회사에서 달려들어서 하겠네요.

13:52그거는 계속 먹어야 되는 약이니까. 아, 그러네요.

13:56왜냐면이 얘기는 완치하면 좋지만 완치까지 할 수 있는데 사실

14:02어, 발견할 수 있을지 없을지 모르잖아요. 그러니까 이건 그 확률이라는게 존재하는데 살 때는 여기에 물론 이제 다살이 빠져서 그게 필요 없게 되면 상관없겠지만 어찌 됐든 이게 끊을 수 없 뭐 지금까지는 사람들이 끊지 못하고 계속 먹고 있으니까 갑자기 그런 생각이 들었습니다. 네. 뭐 완치 약이 나오면은 한 번에 먹고 끝나는데 그게 아니라 비만약은 계속해서 먹게 되는 그런 맥락이신가요? 네. 그래서 예를 들어 어떤 심각한 질병에 완전히 반치할 수 있는 가능성이

14:33있거나 근데 이제 그거는 뭐 개발하거나 확인하는 데까지 시간이 걸릴 수 있으니 근데 그게 아니면 지금까지는 사실 항암제나 이게 그동안의 제약은 비싸게 받을 수 있는 약을 많이 했었는데 지금 GLP-1은 또이 살패는 약은 또 다른 식의 약인 거잖아요. 비용들에서도 그렇고 예방이라는 측면에서도

14:56그래서 갑자기 이게 한번 완전히 치료하는 것과 그리고 계속 먹을 수밖에 없는 거 / 아 완전 나뉘긴 하겠네요.

15:04네. 그런 생각이 들었어요. / 뭔가 또 제약사 입장에서는 계속 먹을 수 있는 약을 만들고 싶어할 것 같다는 생각도 들기도 합니다.

15:15네. 캐시브로우가 네. 그래서 다음으로 넘어가면 뭐이 장표들이 좀 뭐 복잡하고 재밌긴 한데 그래서 그냥 상상을 해 본 겁니다. 뭐 유전 질환 유전자 치료를 할 수 있다는 가정을 했을 때 유전 질환을 가진 환자들의 평생 의료비가 뭐 얼마나 줄어들겠냐 그래서 아크 인베스트먼트에서 얘기하는 거는 한 520억 달러가 절감될 것 같다. / 음.

보험·산업 구조 변화 가능성15:19

15:44음. 그런 추측을 내놓고 있고 저는 역시 이런 거에서 보면서 생각을 하게 되는게 이런 치료가 가능해지게 되면 정말 부보 보험 구조가 확 바뀔 수밖에 없을 것 같더라고요. / 네.

15:59네. / 그런 그러면서 지금 보험사에게는 어떻게 보면 큰 챌린지이기도 하겠고 반대로 새로운 보험사에게는 어 새로운 사업의 기회가 될 수도 있겠다는 생각이 들었습니다. / 음. 저는 / 그리고 이거를 네

16:16갑자기든 생각인데 저도 약간 보험에 관심이 많거든요. 어 그니까 비용 그죠? 왜 테슬라가 자율주행을 처음에 도입하면서 기존의 보험 체계에 맡아들어가기가 어려우니까 직접 보험까지네 것처럼

16:33아마 이들도 뭔가 그런 아이디어를 내지 않을까 하는 생각이 갑자기 들었습니다. / 음. 어, 좋은 포인트네요. 그래서 지금 이게 본게 유전 질환에 대한 치료였는데 그게 아니라 내려가서 심혈관 질환 같은 어, 정말 초대형 질환으로 이게 확장 됐을 때 시장이 폭발한다고 하고 이게 좀 재밌었는데 역대 블록버스터 약의 20년 누정 매출에 12배 시장을이라고 계산을 했더라고요. 뭐 네 / 당연히 크게 계산을 하겠지만 / 음

17:06음 / 그냥 확실히 너무 크긴 정말 크다는 생각이 들었습니다.

17:11네. 그리고 GLP-1이 이관 질환에 매우 연관이 높죠.

17:15아 그죠. 그런 거 생각했을 때 정말 너무 중요한 양인 거 같아요. 제편.

17:20네. 진짜 그 여러모로 산업에 바뀌는 그니까 여러모로 상직성이 정말 있는 거 같아요. 너무 재밌습니다. 보는 것이. 그래서 또이 숫자 만지기 좋아하는 분들이 숫자를 또 만져 놨는데 여러 가지 가정을 합니다. 크게 두 가지 차원의 가정인데 첫 번째는 AI가 신약을 신약 같은 거를 가속했을 때 뭐가 어떻게 변화하겠냐 그거 하나랑 두 번째는 그 질병을 완치하는 약을 만들어 낸다는 가정을 했을 때 제약사의 R&D 투자 수익률은 어떻게

17:55되겠냐를 분석한 건데요. 그도 당연하겠지만 엄청나게 좋아질 겁니다. 그런 높아진 R&D 투자 수익률은 더 많은 돈을 투입하게 되는 합리적인 이유가 되겠고요. 뭐 직관적으로는 이제 임상 일상 자산의 가치가 커지게 된다고이 장표에서 말하고 있는데요. 그 전까지는 지금 이게 임상 3삼상까지만 통과해야지 이제 가치가 있어는 거고 그거에 대한 실패 효율이 굉장히 높았기 때문에 / 임상 일상을

임상 구조 변화와 투자 관점18:08

18:26어 가치가 있다고 평가하기는 굉장히 좀 어려웠고 그렇기 때문에 막 자기들이 좋아 보이는 임상 일상을 사서 우리가 2상이랑 3상 같은 거 다 하자뭐 이런 접근도 있었지만 그게 바뀔 수 있다는 거죠.

18:40음. 음 임상일상 자산 가치도 앞으로 이렇게 커질 수 있겠다는 것이 아크 인베스트먼트의 계산이었습니다. 음.

18:49저도 많이 왜 저희 그때 그 임상 줄일 수 있다는 그 방향에 대해서도 저도 앞단에서 뭔가 더 많이 발견할 수 있으면 이게 사람이 필요한 사람들에게 빨리 딜리버리 되는 거 플러스 뭔가 이렇게 효용적인 측면에서도 기존과 다르게 구조가 바뀔 거 같아서 네. / 음. 로운 포인트입니다.

롱제비티 경제성과 미래 전망19:13

19:13어 그래서 좀 어 여기서는 롱제비티라는 단어를 처음으로 사실 아크 인베스트먼트에서 다뤘더라고요.

19:20그러면서 약간 조금 우리 상상력을 자극하는 마무리로 연결이 되는데요. 어, 지금 옛날에는 뭐 평균 수명이 40대 정도였는데 지금 이제 73세 정도로 올라왔고 그러면 앞으로 더 올라가지 않겠냐 그런 거랑 지금까지는 뭐 악력이나 그런 지표들로 노화를 가음했지만 저희가 기존에도 다뤘던 DNA 메티라라든지 후성 유전학 시계라든지 요런 분자 단위의 초정밀 측정 기술로 신체 나이를 측정하면서 훨씬 더 우리 오해 건강하게 살 수 있지 않겠냐 이런 얘기를 하고 있고요. 그리고 뭐 사실 이런 얘기

20:02하면 어 맨날 나오는 얘기긴 한데 뭐 이런 건강한 수명을 극대화했을 때 건강한 1년의 삶을 계산해 봤을 때 엄청나게 높은 가치가 있다. 경제로 말했을 때 뭐 저 처음 봤는데 뭐 1.2 이 코드렐리언이라는 / 네

20:23네 / 천문학적 규모의 뭐 잠재적 가치가 있다는 굉장히 상상을 많이 하게 되는 걸로 마무리가 되더라고요. / 기억 기억에

20:33제 기억에 저 숫자 연구도 데이빗 싱클레 교수님 같이 참여하셨던 걸로 기억해요. / 그 저도 2년 전인가 2023년에 처음에 저 숫자 인용할 때 그때 막 나왔었거든요. 엽문이. 그래서 / 음.

20:48음. / 네. 그랬던 기억이 있습니다.

20:51그래서 확실히 숫자 같은 거 보기 좋아하는 밸류에이션 하기 좋아하는 멀스트에서도 이렇게 다룰 정도로 눈앞에 이런 변화들이 오는 거 같아요. / 음. 네.

21:05그 안에서는 조금 어떤 부분은 과도하게 측정되어 있을 수 있고 어떤 부분은 우리가 예측 가능하지 못한 불확실성이 있겠지만 그런 것에도 불구하고 어 확실히 많이 앞으로 다가오고 있구나라는 생각을 하게 되는 / 그런네 이슈였습니다.네

21:27중요한 포인트인 거 같아요. 그러니까 저희가 지금 이제 저희가 이걸 시작하게 된 것도 이게 더 이상 무슨 과학자들만이 발견해서 새로운 저 멀리 미리 얘기를 하는게 아니라 되게 많이 가까워 있다는 걸 저희가 이거를 되게 많이 공유드리고 싶어서 저희가 이걸 하는 거잖아요. 그래서 짚어 주신 것처럼 워스트릭 채널 같은 경우에 물론 이게 진짜 저 숫자가 맞냐라는 거는 논웨이고 하지만 저런 프레임으로 이걸 도출해 낼 수 있다는 것 자체가 되게 의미가 크다고 저도 되게 보고

21:58있고 그리고 어 저 제가 말씀드린 것처럼 한 1년 이상 전쯤에부터 뉴욕 타임스에 제가 말씀드렸잖아요. 이런 내용들이 되게 많이 틀리고 있다. 그러니까 웬만한 대중들 특히 뭐 그런 거에 관심이 있어서 이런 뉴스를 계속 체크하시는 그 웬만한 뭐 어느 정도의 대중들은 이런 분야에 대한 기술 진보를 생각보다 되게 많이 알고 있고 그렇기 때문에 대중적으로 또 이런 프레임이 아 이렇게 과학적으로 이런 필러들이 이런 카테고리가 있고 이거는 현재 어디까지 됐으며 이게 이런 어 이런

22:36스토리를 쓸 수 있는 거잖아요. 그래서 짚어 주신 것처럼 생각보다 되게 많이가 있습니다. 그래서 다시 한번 강조드리지만 이제 한국에서는 이게 그런 내용이 많이 없어요. 그냥 맨날 뭐 뷰티 앤티에이징 아니면 뭐 건강하게 먹어라. 물론 다 중요한데요. 근데 지금 예. 이런 것들이 벌어지고 있습니다.

23:00그래서 네. 그 앞으로도 저는 뭔가 이런 투자 관점에서 봤을 때 새롭게 보이는 부분들이 있어서 어 투자도 투자고 그 기업들을 하나하나 좀 다루는 식으로 이렇게 세션을 준비해 볼 거 같아요.

23:15아 좋습니다.네 네. 여기 안에서도 뭐 언급된 뭐 지난 저희가 언급했었던 기업들을 생각해 보면 뭐 일루미나라던가 뭐 크리스퍼 테라피틱스라던가 뭐 그런 회사들이 어떠한 스토리를 갖고 있고 뭐 하고 있는지 그런 식으로 전해드리는 세션으로 다음 주부터 찾아올 것 같습니다.

23:36아 너무 좋습니다. 제가 주식을 투자했다가 손해가 막 심하고 있어요. 뭐 이거 다른 얘기지만 네 / 아 쉽지 않죠 사실 / 네

23:52네 / 이게 뭐 여러 많지만 확실한 건 인간의 본성에 반해야 돈을 벌 수 있는 시장이긴 하더라고요. 그게 어렵죠.네 예. 아무튼 네. 너무 좋습니다. 그래서 저도 특히 왜냐면 저는 과학 저도 과학자가 아니기 때문에 저희가이 모든 것들을 함으로 하는 목적은 세상이 변하는 거, 구조가 어떻게 변하는 거 그리고 기회 이런 것들 관점에서 저희가 분석을 하고 있는 거라서요. 너무 기대가 됩니다.