토론주제 : 인공지능 시대 달라진 연구 현장 및 연구자의 모습
Philadelphia Korean Scholar Association (PKSA)
안녕하세요. 저는 Philadelphia Korean Scholar Association (PKSA)를 대표해 “KOSEN DAY”를 신청한, 2022년 한국에서 박사학위를 따고 미국으로 건너온 병아리 포스닥, 연민정이라고 합니다. 행사를 통해 다양한 이야기 꽃을 피우며, 한해를 마무리 할 수 있는 기회를 주신 KOSEN 관계자 분들과 많이 미숙함에도 응원해주시고 참여해주신 PKSA팀 과학자분들께도 감사의 인사를 드리며 한 자, 한 자 정성스럽게 후기를 적어보겠습니다.
1. PKSA
저희가 꿈을 펼치기 위해 열심히 연구하고 있는 이 곳 필라델피아는 바이오, 메디컬로 유명한 대학들인 University of Pennsylvania, Temple University, Drexel University, Thomas Jefferson University 등이 모여있는 곳이며 이러한 대학들의 부속 병원들이 시내 곳곳에 위치해 있습니다. 
Philadelphia Korean Scholar Association (PKSA)는 이곳 필라델피아에서 거주하고 있는 학자들이 학문적 교류를 하기 위해 운영하고 있는 작은 모임이라고 생각하시면 될 것 같습니다.
저희는 월 2회, 다양한 주제를 가지고 연사분들을 모셔 세미나를 진행하고 있을 뿐 아니라, 다양한 네트워킹 행사들을 통해 정서적 교류 또한 하고 있습니다. 최근에는 미국 또는 한국에서 교수직을 하고 계신 선배 박사님들을 연사로 모셔 많은 가르침을 받기도 했습니다.
개인적으로, PKSA를 통해 많은 선배 박사님들을 만나며 진로선택에 관한 조언도 많이 듣고, 학문의 깊이도 많이 넖어졌습니다. 혹자가 저에게 미국에 와서 가장 잘한 일 중 하나를 고르라면 “PKSA에서 여러 학자분들과 네트워킹을 한 것”이라고 말할 수 있을 정도로 많은 도움을 받고 있으며, 저도 그런 도움을 줄 수 있는 학자로 성장하겠다고 항상 다짐하고 있습니다.
2. KOSEN DAY 행사
“KOSEN DAY” 행사를 어디에서 할까, 고민이 많았습니다. KOSEN이 “한인과학자기술네트워크”의 약자이기에 저희는 많은 선택지 중 한국인이 가장 사랑하는 음식 중 하나인 “치킨”을 행사의 메인 메뉴로 선정했습니다.
저희가 행사를 진행한 곳은 University of Pennsylvenia에 위치한 추억의 페리카나 치킨이었습니다. 페리카나 치킨을 먹으며 자란 저에겐, 제가 일하는 미국이라는 나라에 있는 페리카나는 힘들때마다 마음의 위안을 주는 곳이기도 합니다.
필라델피아에서 생활을 해보신 한국인 분들은 다 아실 것 같지만, 이곳의 명물은 치킨이 아닌 다름 아닌 Spicy Rice Cake, “떡볶이” 입니다. 제 생각엔 한국의 웬만한 떡볶이집과 경쟁할 수 있을 정도로 정말 맛있습니다. 필라델피아에 놀러오시면 꼭 페리카나 치킨의 떡볶이를 드셔보세요!! 저희는 이곳에 한해의 마지막달의 시작인 12월 1일, 오후 6시에 모여 다양한 토의를 진행하며 네트워킹 시간을 가졌습니다.
3. 토의 내용
처음 “인공지능 시대 달라진 연구 현장 및 연구자의 모습” 이라는 토론 주제를 받았을 때, Molecular cancer biology를 전공한 저에게는 조금 먼 세계의 이야기 같았습니다. 하지만, 이번 모임을 통해 여러 과학자분들의 다양한 이야기를 들어 볼 수 있었습니다.
[1] 비전문분야에 대한 접근성 증대
주제를 딱 이야기 하자마자 제가 들은 단어 중 하나는 “Alpha Fold” 였습니다. Structure biology를 하시는 과학자분들께는 익숙한 단어일 수 있겠지만, 저는 Alpha Fold를 알게된지 사실 얼마 되지 않았습니다. 얼마 전까지만해도, 단백질의 구조를 파악하기 위해 X-ray crystallography, Electron microscopy 등을 이용해 여러 방면에서 단백질 이미지를 찍어 단백질 구조를 예측하였고, 이를 통해 밝혀진 단백질 구조는 Protein Database인 PDB를 통해 확인할 수 있었습니다. 하지만, 최근에는 이미 밝혀진 여러 단백질 구조들을 기반으로 만들어진 AI 기반 시스템인 Alpha Fold를 이용해 밝혀지지 않은 단백질의 구조들을 쉽게 예측할 수 있게 되었습니다. 즉, 단백질 구조체학을 전공하지 않았고, 코딩 조차 할 수 없는 Molecular biologist인 저도 단백질의 아미노산 서열만을 입력하면, 쉽게 단백질의 구조를 예측할 수 있게 되었습니다.
이런 이야기가 오고 가던 중 "ChatGPT"에 대한 이야기도 나왔습니다. 최근, 논문들의 동향을 보면 Big data를 이용하지 않은 논문이 보이지 않을 정도로 많은 과학자들이 연구에 Bioinformatics를 이용하고 있습니다. 대화를 통해 많은 과학자분들이 Coding 기반 프로그램인 R, Python 등의 Bioinformatics를 위한 응용프로그램들에 쉽게 접근하기 위해 ChatGPT를 이용한다는 것을 알 수 있었습니다. 물론, 아직까지 ChatGPT라는 인공지능 기반 프로그램도 오류가 있긴 하지만, 간단한 명령어들은 큰 무리가 없이 코드를 짤 수 있다는 것이 대체적인 의견이었습니다. 여러 과학자분들의 이야기를 비추어 볼때, 인공지능의 발전을 통해 전공분야가 아니어도 이전보다 손쉽게 다른 분야에 대한 접근성이 높아 진 것을 알 수 있었습니다.
[2] 진단기술의 발전
인공지능의 도입과 뗄레야 뗄 수 없는 관계가 진단기술의 발전일 것이라고 많은 분들이 이야기 하셨습니다. 한 예로, 실험실 내에서 동물을 이용한 실험들을 진행할 때, 병변의 경과를 확인하기 위해 주로 조직을 염색해 병변 진행정도를 예측하는데, 현재까지는 주로 과학자들이 직접 ‘스코어링’을 하거나 병리학을 전공하신 의사분들께 의뢰를 해 결과를 받는 방법으로 확인을 하고 있습니다. 하지만, 머지않아 인공지능의 발전으로 조금더 빠르고 쉽게 병의 진행정도를 예측할 수 있을 것이라는 의견이 많았습니다. 한 박사님께서 “AI의 도입으로 진단이 쉬워지겠지만, AI를 교육시키는 것은 사람” 이라며, 아직까지는 AI가 사람을 100%는 대체하지 못할 것이라는 의견이 있었고, 또 다른 분께서는 “AI의 진단 오류도 무시할 수 없다” 라는 의견을 주셨습니다. 종합해보면, AI의 발달로 진단의 속도를 빨라지겠지만 아직까지 100% 대체할 수는 없으며, 현재의 기술로는 보조적인 도구 정도로 쓸 수 있을 것이라는 의견이 우세했습니다.
[3] 의약품 스크리닝 속도의 변화
보통 한 질환에 대한 신약을 개발하기 위해서는 “스크리닝”이라는 단계를 거치게 됩니다. 여러 후보물질들을 질병과 관련된 세포들에 처리함으로써 적합한 후보물질을 선별해내는 과정을 칭합니다. 아직까지 대부분 학교수준의 연구실에서는 실험자들이 직접 후보물질들을 하나씩 하나씩 처리하며 확인하지만, AI의 발전으로 실험적으로 확인해야할 후보물질들의 수를 줄일 수 있을 것이라는 의견들이 있었습니다. 한 박사님의 말씀을 빌리면, 이미 많은 제약회사에서 AI를 이용해 최초 스크리닝 과정을 거쳐, 타겟 물질들을 선별한 후 실험에 적용해 본다고 합니다. 이전에는 수천개의 물질들을 과학자들이 직접 확인해야 했다면, 현재는 AI의 발전으로 수백개 또는 수십개로 후보 물질들의 숫자를 줄여, 빠르고 효율적으로 조금 더 적은 수의 후보물질에 집중해 신약 후보물질을 찾을 수 있게되었다고 합니다.
[4] 이미징 기술의 발전
최근 AI의 발전으로 AI를 이미징장비에 적용하는 경우도 있다고 합니다. 한 박사님께서, 최근 AI가 결합된 공초점 현미경 (Confocal microscopy)이 시장에 나왔다고 말씀해주셨습니다. 특히, AI를 이용한 “네비게이팅”이 실질적으로 유용하게 쓰고 있다고 강조하셨습니다. 이 기술은 살아있는 세포들에 적용되며 하나의 세포를 수시간에 걸쳐 AI가 추적함으로써 그 세포의 위치변화, 형광을 가진 단백질의 변화, 이를 통한 3D 모델링 까지 가능하다고 합니다. 개인적인 생각으로는, 이 기술이 더 상용화되 실질적으로 사람에게 적용할 수 있으면, 전이가 본격적으로 진행되기 전 신체 내를 돌아다니고 있는 조용한 암세포들의 추적 등에 용이하게 쓰일 수 있지 않을까 싶습니다.
[5] 개인 맞춤 의학의 발전
Single Nucleotide Polymorphism (SNP)을 연구하는 박사님께선, AI의 발전은 개인 맞춤 의학의 발전으로 이어질 것이라고 이야기 하셨습니다. 각각의 개인은 서로 다른 유전자로 이루어졌기 때문에, 효과가 좋다고 알려진 약물들도 어느 개인에게는 작게는 부작용 유발, 또는 효과가 없거나 질병의 약화를 유발하기도 합니다. 따라서, 최근들어 다양한 질병에서 개인 맞춤 의학이 대두되고 있습니다. 아직까지 상용화 단계까지는 아니지만, AI의 발전으로 머지않아 환자들의 유전자를 분석해, 질병 치료에 있어 더욱더 효과적이고 부작용을 줄일 수 있는 방법을 찾는데, AI가 가이드 역할을 할 수 있을 것이라는 의견들이 있었습니다.
[6] 의료 현장에서의 AI의 활용
저는 AI 기술의 이용이 메디컬 현장에서 적용하기에는 아직 멀었다고 생각하고 있었습니다. 하지만, 정말 흥미롭게도, 미국의 의료현장에서 꽤 많이 AI를 이용하고 있다는 것을 대화를 통해 알게 되었습니다. 이번 모임에 참여해주신, 척추 관련 Industry에서 일하고 계신 선생님께서는 현재 AI 를 이용해 navigating의 목적으로 수술 중에도 사용하고 있으며, 수술 뿐만아니라 수술전 계획을 세우는 단계에서도 AI를 많이 이용하고 있다고 합니다. 이를 통해, AI를 이용한 여러 기술들이 정말 빠르게 우리 사회로 스며들고 있다는 것을 느끼게 되었습니다.
저는 AI 기술의 이용이 메디컬 현장에서 적용하기에는 아직 멀었다고 생각하고 있었습니다. 하지만, 정말 흥미롭게도, 미국의 의료현장에서 꽤 많이 AI를 이용하고 있다는 것을 대화를 통해 알게 되었습니다. 이번 모임에 참여해주신, 척추 관련 Industry에서 일하고 계신 선생님께서는 현재 AI 를 이용해 navigating의 목적으로 수술 중에도 사용하고 있으며, 수술 뿐만아니라 수술전 계획을 세우는 단계에서도 AI를 많이 이용하고 있다고 합니다. 이를 통해, AI를 이용한 여러 기술들이 정말 빠르게 우리 사회로 스며들고 있다는 것을 느끼게 되었습니다.
4. 마치며
처음 토의 주제를 받았을 때, 정말 막막했었는데 다양한 분야에서 연구를 하고 있는 과학자분들의 의견을 들어보니, 생각이 많이 정리되었습니다. 종합해보면, 아직까지 AI가 사람을 100% 대신할 수는 없으나 다양한 목적으로 연구, 치료, 진단 등 여러 분야에서 보조적으로 쓰일 수 있을 것이라는 의견이 많았습니다.
과학자들이지만, 저희가 받아들일 수 있는 과학기술의 발전 속도보다 세상은 더 빠르게 발전하고 있다고 생각합니다. 그렇기 때문에, 우리 과학자들이 이에 발 맞추어 계속해서 공부하고 연구하며 스스로 발전해야 하지 않을까 싶습니다. 행사를 통해 여러 과학자분들과 대화를 하고, 후기를 적으며 개인적으로 “과학의 발전을 거부하지말고 받아들이며, 스스로도 계속해서 발전해야겠다.” 라는 생각을 하였습니다. 물론, 계속해서 공부해야 될게 산더미이고 그 산더미에 계속해서 쌓이고 있지만, 이 또한 연구자로서의 즐거움이 아닐까 생각합니다.
이 행사를 통해 여러 학자분들과 재미있고 유쾌하게 AI에 대한 이야기도 하고, 연말을 함께 할 수 있어 행복했습니다. 다시 한 번 기회를 주신 KOSEN 관계자분들과 참여해주신 필라델피아 과학자분들께 감사의 인사를 드리며 글을 마치도록 하겠습니다.
만남후기
고은경(ko968112)
2023-12-04
너무 즐거운 시간이였어요! 비가와서 좀 걱정했는데 운전해서 한 시간 거리인데도 즐거운 마음을 와준 분도 있었고..아이를 데리고 참석해준 부부도 있었고..올해를 감사하게 코젠과 여러분들 덕분에 잘 마무리 할 수 있을 거 같습니다. 내년 PKSA 모임에서 다시 뵙길 바라고 미국땅에서 올 한해 다들 고생하셨어요!!! 연박사 모임 주최 하느랴 고생 많았어요!!! 마지막으로 좀 이르긴 한데.. PKSA 회원 여러분 ~~~ 메리 크리스마스! 해피 뉴이어!
연민정(alswjd1498)
2023-12-04
해피 뉴 이어!!!
하은지(eh0129)
2023-12-04
정성스런 후기 잘 읽었습니다! 고생하셨어요？？？？
연민정(alswjd1498)
2023-12-04
ㅎㅎ 좋은 의견 주셔서 너므 감사해요! Happy New Year!!
이지형(jihyung9)
2023-12-04
즐겁고, 생산적이면서 풍요로운 자리였어요!!
연말연휴 다들 잘 보내시고, 다시 또 화이팅 해요!
연민정(alswjd1498)
2023-12-04
화이팅입니다!!!
양희진(mko8080)
2023-12-04
코센데이 미팅을 위한 준비와 시작부터 마무리까지 고생하신 연민정 박사님께 감사드리고, 소중한 시간 공유해주신 모든 분들께도 감사합니다.
2023 년 한해 모두들 수고 많으셨고, 다가올 2024년도 열심히 달려보아요 !
연민정(alswjd1498)
2023-12-04
먼길까지 와주셔서 너무 감사하고 저도 반갑고 좋은 의견 들을 수 있어서 너무 좋았습니다! 화이팅!!!
김한나(hannahkimincompbio)
2023-12-04
디테일하고 진솔한 후기입니다! KOSEN 모임을 기획해주셔서 감사합니다. 항상 열정적이시고 노력가이신 연민정 박사님을 응원합니다.
연민정(alswjd1498)
2023-12-04
ㅠㅠ 감동이에요... 감사합니다!! 자주자주 만나요!!
김예슬(kimys0406)
2023-12-07
한해를 마무리하기에 너무 좋은 자리였습니다 :) 이렇게 좋은 자리를 준비해주셔서 감사해요! 내년에도 잘 부탁드립니다. 화이팅!!
연민정(alswjd1498)
2023-12-07
참여해주셔서 감사합니다 박사님!!
김보원(bowonk)
2023-12-07
항상 유익한 모임을 주최하시느라 수고많으셨습니다! 연말 잘 보내시고 다음 학기에 봬요:)
연민정(alswjd1498)
2023-12-23
새해 복 많이받으세요!! 다음학기에 봬요!!
최규현(kyuhyunchoi)
2023-12-23
민정박사님 모임 주최하시느라 고생하셨어요~~!! 가끔 이렇게 밖에사 네트워킹 하는것도 유익하고 좋았습니다! 우리 또 모여서 얘기나눠요!!
연민정(alswjd1498)
2023-12-23
참여해주셔서 감사합니다!!! 새해 복 많이 받으세요!!! :)
흔쾌히 참여해 주신 여러 과학자분들, 특히 기둥처럼 이끌어주신 고박사님께 감사의 인사를 드립니다!! 우리 내년에도 또 해요~~~ ㅎㅎ 많이 부족하지만 제가 또 신청하겠습니다!!! 좋은 추억 만들어 주셔서 감사하고, 좋은 연말 되시고, 내년에 세미나에서 인사드리겠습니다!!!