▲ 존 군나 칼슨
세계를 기하학으로 다시 연결하라
연구분야: 산업 및 시스템 공학
연령: 33세
소속기관: 남캘리포니아 대학교
68,000석 규모의 샌프란시스코 포티나이너스팀 새 구장이 건설 중일 때, 이 팀의 중역 한 명이 여러 가지 당혹스런 질문들을 들고 스탠포드 대학을 찾아왔다.
“관객들에게 핫도그를 제대로 전달하려면 판매원이 몇 명이나 필요합니까? 어떤 경로로 이동해야 합니까? 핫도그의 도달 시간은 얼마나 걸리겠습니까?”
거기에 대한 학교 측의 대답은 이랬다. “존 군나 칼슨에게 물어보세요.”
남 캘리포니아 대학으로 옮긴 칼슨은 매우 어려운 계산 문제를 수학의 힘으로 푸는 전문가가 되어 있었다. 예를 들면 1,000대의 배달 트럭이 가장 효율적으로 움직이는 동선을 짠다던가, 전 세계의 격납고에 필요한 항공기 부품을 제 때 가져다주는 방법 같은 것을 알아냈다. 이런 분배 문제는 풀기 어렵기로 악명이 높다. 때문에 전략가들은 시행착오를 통해 이를 풀려고 하는 경향이 짙다. 그러나 칼슨은 기하학을 사용하는 우아한 새 해법을 통해 문제를 새로운 시각으로 본다. 예를 들어 “택배 배달원은 어디부터 들러야 하나?”라는 문제가 있다고 치자. 그러면 그는 이 문제를 이렇게 해석한다. “배달 구역을 어떤 모양으로 나누어야 하나? 배달 구역의 경계선은 어떻게 정해져야 하나?” 그러면 배달원을 가장 효율적인 동선을 따라 움직이게 할 수 있다.
개념적인 질문을 기하학적으로 바꾸는 것이야말로 어떤 시나리오에도 적용할 수 있는 전술이다. 그러니 보잉, 오라클, 미 공군이 가장 까다로운 문제를 풀어달라고 칼슨을 찾아오는 것도 놀랄 일도 아니다.
▲ 리앙팡 장
효과적인 치료를 위해 나노 약품 위장
연구분야: 나노 의학 및 화학 공학
연령: 36세
소속기관: 캘리포니아 대학교 샌 디에고 캠퍼스
인간이 만든 작은 조직은 ‘나노입자’ 라는 이름으로 질병이 걸린 조직에 의약품을 매우 정확하게 전달할 수 있다. 그러나 이들은 한 가지 문제를 안고 있다. 인간의 면역 체계는 바이러스 크기만한 이들 입자들을 적으로 간주하고, 이들이 표적에 도달하기 전에 먹어버린다는 것이다. 과거에 연구자들은 면역 체계를 속이려고 했지만, 큰 성과를 거두지 못했다. 그래서 리앙팡 장은 자연을 모방했다. 그는 적혈구 세포의 세포막을 여러 토막으로 잘라, 이것으로 나노 입자를 감쌌다. 이 세포막에는 면역 체계를 통과하는 데 필요한 단백질이 있기 때문에, 나노입자들은 무사통과할 수 있다.
하지만 의약품을 환부나 감염부위에 정확히 보내야 한다는 문제가 아직 남아 있다. 이를 해결하기 위해 그는 적혈구 대신 혈소판을 쓰는 것으로 방식을 바꿨다. 혈소판은 부상 부위로 몰려간다. 장은 동료들과 함께 나노 입자를 혈소판의 세포막으로 감쌌고, 나노 입자 내부에는 항생제를 충전했다. 그리고 의약품에 내성이 있는 황색 포도상구균에 감염된 쥐에게 이 나노 입자를 주입했다. 효과는 놀라웠다. 기존에 비해 나노 입자를 1/6만 투입했는데도 더욱 높은 치료 효과를 본 것이다. 장은 “이로서 표적 전달 방식의 능력과 가능성이 입증되었습니다.”라고 말했다.
▲ 대니엘 바세트
뇌의 학습 효과 증대 방식을 새로운 시각으로
연구분야: 네트워크 신경과학
연령: 34세
소속기관: 펜실베니아 대학
대니엘 바세트는신경 과학의 핵심 교리에 반기를 드는 것으로경력을 시작했다. 신경과학에서는 원래 뇌를 수행하는 기능에 따라 여러 영역으로 나누어 연구하는 것이 정석이었던것이다. 그러나 그런 접근방식으로는 뇌가 수행할수 있는 다양한 기능들을 파악하기 어려웠다.
그녀는 뇌를 변하지 않는 여러 영역들의 집합체로 보지 않고, 대신 뉴런들이 이루어 만든 역동적인 네트워크로 여겼다. 이 네트워크는 시간의 흐름에 따라 모양이 변하며 뇌의 주인인 인간의 경험에 따라 그 기능도 바뀐다.
그녀의 이론은 네트워크 신경과학이라는 새로운 연구 분야를 개척했다.
이 연구 분야에는 그녀가 배웠던 물리학 및 복잡계 이론도 포함된다. 바세트는 자신의 모델을 사용해 특정한 사람들이 다른 사람보다 학습 속도가 빠른 이유를 연구한다.
또한 사람들의 학습능력을 향상시킬 방법도 연구 중이다. 바세트 연구팀은 최근의 실험에서 사람들에게 키보드 연주 등의 새로운 기술을 가르친 다음, 기술을 배우는 사람들의 MRI를 찍었다. 이들은 피험자가 6주간 기술을 배우면서 손과 눈 간의 조화가 근육 기억으로 변화하면서 동시에 뇌의 활성영역 네트워크가 변화하는 것을 관찰했다.
그들은 학습 속도가 느린 사람은 의식 조절에 관련된 네트워크를 더 오래 사용하는 경향이 있음을 알았다. 바세트에 따르면, 이 실험 결과는 사람들이 학습 시 너무 열심히 노력하고 있음을 시사 한다고 한다. “지나친 노력은 오히려 학습을 방해할 수 있습니다.”
그녀는 학습 속도가 가장 빠른 사람의 두뇌는 대단히 유연하다는 것도 알았다. 이는 뇌의 각 영역 간 소통 패턴을 매우 쉽게 바꿀 수 있다는 뜻이다. 그러나 뇌가 덜 유연한 사람에게도 희소식이 있다. 바세트를 비롯한 여러 연구자들의 연구에 따르면, 잘 먹고, 적절한 카페인을 섭취하고, 잘 자면 뇌의 유연성을 늘릴 수 있다고 한다.
▲ 시다르트 가르그
해커로부터 하드웨어를 지켜라
연구분야: 전기공학 및 컴퓨터공학
연령: 34세
소속기관: 뉴욕 대학
마치 엄청난 수퍼 악당이 나오는 영화의 줄거리처럼 보이지만, 지극히 타당한 시나리오가 있다. 해커들이 조작한 마이크로 칩이 여러 기기에 장착되어 있다가, 명령을 받아 보안 장벽을 개방해, 그 기기의 통제권을 해커들에게 넘겨주고 심지어는 그 기기를 파괴할 수도 있게 하는 시나리오다. 마이크로칩 공장에서 누군가가 한 번만 공작을 벌인다면 충분히 가능한 얘기다. 그리고 이런 시나리오는 국방부를 포함해 그 누구도 생각조차 하기 싫을 것이다. 게다가 더욱 위험한 것은 마이크로칩 회사가 제품을 외주를 주어 생산할 경우, 제품의 생산 과정에 누군가가 장난을 치지 않는다는 보장이 거의 없다는 것이다.
그래서 시다르트 가르그는 이런 해결책을 내놓았다.
칩의 생산권을 여러 제조사에 전략적으로 분산하자는 것이다. 이렇게 하면 자신들이 테러리스트들이 이용할 수 있는 칩을 가지고 있는지의 여부를 누구도 모른다. 물론 칩의 생산을 여러 곳으로 분산시키자는 아이디어는 옛날부터 있었지만, 가르그는 무작위가 아닌 고등수학을 사용해 이 분산 작업을 한다. 이로서 생산 비용을 급등시키지 않고도 더욱 높은 수준의 보안을 확보할 수 있다. 또한 위조 행위도 방지할 수 있다. 보통 칩 제조사들은 모방 행위 및 산업 스파이 행위를 막기 위해 칩의 중요 부위를 위장하는 정도의 방법만 써 왔다. 하지만 칩 하나를 통째로 훔치지 않으면 위조품 제작에 필요한 도면도 만들 수 없다.
▲ 윌리엄 래트클리프
진화의 신비를 풀었다
연구분야: 진화 생물학
연령: 35세
소속기관: 조지아 테크 대학
하나의 세포가 다세포 생명체로 발달해가는 것이야 말로 생명의 가장 큰 신비일 것이다. 이는 진화적 관점에서 볼 때 납득하기 어려운 일이다.
이러려면 세포는 집단을 위해 스스로를 희생해야 한다. 그러나 윌리엄 래트클리프는 여러 차례의 실험을 통해 이러한 전환이 일어나는 데 무엇이 필요한지를 밝혀냈다.
래트클리프는 단세포 효모를 가지고 연구했다. 효모가 만들어내는 복제 개체는 가끔씩 모체에서 분리되지 않고 매달려 있는 경우가 있다. 이들은 이로서 눈송이라고 불리는 레이스 모양의 다세포 구조를 만들어낸다. 래트클리프는 초기 실험에서 시험관 바닥으로 가장 빨리 가라앉는 것, 즉 눈송이를 형성할 가능성이 높은 것들만 골라 이들에게 압력을 가했다.
시간이 지날수록 이상한 일이 벌어졌다. 효모는 개별 개체를 발전시키는 유전자를 발현시키기 않고, 다른 개체가 모임에서 떨어져 나가는 것을 방지하는 유전자를 발현시키는 것이었다.
이로서 눈송이는 더욱 커지고 복잡해졌다. 래트클리프는 “이러한 변화는 다세포화로 가는 핵심입니다. 더욱 복잡하게 진화하기 위해 필요한 부분이죠.”라고 말했다.
현재 래트클리프는 눈송이를 이루는 개체들이 서로 다른 능력을 발전시켜 집단을 도울 수 있는지를 조사 중이다. 그것이야말로 장기 등의 특화 구조를 진화시키기 위한 단계이기 때문이다. 그는 한 동료와 함께 새로운 시나리오를 실험 중이다.
단세포 짚신벌레와 같은 포식자들은 개별 조류를 공격해 잡아먹는다. 그러나 조류 세포가 집단으로 진화해, 먹기 너무 커진다면 어떻게 될까? 래트클리프는 이 실험 결과가 진화의 신비를 푸는 단서를 제공해 줄 것으로 믿고 있다.
▲ 시걸 칼도크
암 유발 기제를 찾아라
연구분야: 암 생물학
연령: 31세
소속기관: 다나 파버 암 연구소
시걸 카도크는 암세포의 증식과정 을 탐구하기를 좋아한다. 그녀는 “저는 생화학적 기제를 쫓는 사냥꾼 이예요.”라고 자신을 밝혔다. 그녀는 부지런함을 발판삼아 암 세포의 증식을 돕는 새로운 용의자를 찾아냈다. BAF라고 불리는 단백질 복합체가 그것이다. 예전에는 BAF와 암 간의 관계는 알려져 있지 않았다.
과학자들은 BAF가 분자 관리인에 불과하다고 생각했다. DNA와 함께 움직이며 그 구조를 유지하고, 유전자의 발현 및 억제에 관여하는 객체로 여긴 것이다. 그러나 연구자들은 BAF 유전자가 암 세포로 변이하는 경우가 많다는 것에 주목했다.
카도크는 근육 조직에 발생하는 희귀암인 활막육종 환자라면 모두 SS18 단백질이 변이를 일으킨 것을 알아냈다. 그리고 카도크는 SS18이 BAF의 서브유닛인 것도 알아냈다.
“우리는 매우 흥분했지요. BAF와 암과의 관계를 바로 알 수 있었으니까요.”
그녀는 더 깊이 조사해 본 결과 이 변이가 BAF의 유도 체계를 망가뜨려 게놈 속의 엉뚱한 유전자를 발현시키거나 억제시켜 암 세포를 증식시키는 것을 알아냈다.
또한 칼도크는 이러한 BAF의 변이가 인간 암 중 20% 이상에서 일어나는 것도 알아냈다. 칼도크는 연구했던 모든 암에서, BAF를 정상적인 상태로 복원하거나 비정상적인 BAF를 비활성화할 경우 암 세포의 증식이 중지된다는 것도 알아냈다.
▲ 수치 사리아
진료 기록을 조사해 환자의 치료 결과를 예측
연구분야: 건강 정보학 및 기계 학습
연령: 33세
소속기관: 존스 홉킨스 대학
수치 사리아는 언제나 알고리즘 설계를 좋아했다. 그녀는 어릴 적부터 코드 작성 및 버그 제거를 해왔다.
“하지만 저는 이 일을 통해 더욱 직접적인 방식으로 사람들을 살리기를 바랬어요.”
지난 2007년, 어느 신생아 전문 소아과 의사는 사리아에게 의사들이 모은 대량의 미숙아 관련 자료들은 아직 대부분이 분석되지 않은 상태임을 알려 주었다. 그래서 사리아는 무려 수천 페타바이트 분량의 전자 출생 기록을 분류하고, 이 속에서 뭔가 의미 있는 내용을 끄집어 낼 수 있는 알고리즘을 설계하기 시작했다. 그 속에서 일정한 패턴을 찾아내어 특정 환자의 의학적 장래를 더 잘 예측하는 것이 목표였다.
작년, 사리아의 연구팀은 최초의 패혈성 쇼크 조기 경보 체계 역할을 할 알고리즘을 개발했다. 패혈성 쇼크는 감염에 따르는 급격한 반응으로 장기의 부전을 일으킬 수 있다. 매년 미국에서 패혈성 쇼크로 죽는 사람은 20만 명이 넘는다. 하지만 그 초기 증상은 발견하기 어렵다. 따라서 사리아의 연구팀은 보스턴의 베스 이스라엘 여집사 메디컬 센터의 환자 16,234명의 기록을 조사하여, 요배설량부터 백혈구 세포 개수에 이르기까지 패혈성 쇼크의 27가지 변수를 발견했다. 이러한 통상적인 특정치를 함께 분석하면, 패혈성 쇼크를 일으킬지의 여부를 85%의 확률로 예측 가능하다. 그것도 대부분의 경우 장기에 손상이 생기기 전이다. 의사들은 각 환자의 상태를 지속적으로 살필 수 없는 경우가 많은데, 이 도구를 사용하면 환자가 언제 위험 허용도를 넘어설지 예측하는 것이 가능하다.
“저희가 만든 도구는 의사들의 능력을 높여줍니다.”
패혈증 쇼크는 사리아의 알고리즘이 쓰일 수 있는 여러 용도 중 하나일 뿐이다. 그녀는 미숙아가 언제 가장 많은 치료를 받아야 하는지를 예측하는 시스템도 만들었다. 현재 그녀는 자가면역장애 환자를 돕는 알고리즘도 개발하고 있다. 그녀의 연구에 따르면, 이미 정답은 존재하는 것 같다. 다만 아직 해석이 안 되어 있을 뿐이다.
▲ 코너 월쉬
초인적인 힘을 발휘하는소프트 수트 설계
연구분야: 웨어러블 로봇공학
연령: 31세
소속기관: 하버드 대학
코너 월쉬는 커가는 연구 분야인 배터리 동력 외골격에 관심을 갖게 되었다. 이것은 장애인들을 걷게 하거나 병사들이 더 많은 짐을 지고 더 적은 체력으로 더 빨리 움직이게 해주는 로봇공학 웨어러블 수트다. 그래서 그는 로봇공학을 전공하고, 직접 외골격을 만들기 시작했다. 그러나 커다란 외골격의 금속제 프레임은 사람의 몸에 딱 들어맞는 적이 없었다.
“그런 것을 입으면 지극히 부자연스러운 방식으로 움직일 수밖에 없지요.”
틴맨처럼 움직일 수밖에 없는데 스스로가 아이언 맨이 된 느낌이 날 리가 없다. 그래서 그는 재봉틀을 사고, 의상 디자이너들을 고용해 유연한 로봇 슈트를 만들기 시작했다.최근 월쉬와 그의 팀은 더욱 움직이기 편한 로봇 슈트를 만들었다. 이 슈트는 나일론과 스판덱스로 이루어져 있으며 다리에 띠로 고정된다. 동력은 허리에 찬, 배터리를 전원으로 삼아 그 힘으로 모터가 움직이는 케이블과 풀리에서 나온다. 월쉬의 말에 따르면 이 슈트는 매우 편안해, 일부 피험자들은 착용 사실을 잊을 정도라고 한다. 그의 연구팀은 7명의 피험자들에게 이 슈트를 착용시키고 체중의 30%에 해당하는 짐을 들렸다.
이 슈트는 걷는 데 드는 힘을 평균 7%나 줄여 주었다. 7%라는 수치가수치가 수치가그리 크지 않은 것처럼 보일지는 몰라도, 중장비를 지고 먼 거리를 급속 행군해야 하는 병사들에게는 엄청난 것이다. 그는 곧 이 비율을 25%까지 높이고자 한다.윌쉬의 다음 목표는 거동이 어려운 민간인들을 위해 옷 속에 입을 수 있는 슈트를 만드는 것이다.
무엇보다도 대부분의 사람들은 초인적인 능력을 원하지 않는다. 월쉬에 따르면 그들이 원하는 것은 아주 작은 도움이다.
▲ 시암 골라코타
자체적으로 전력을 생산하는 WI-FI를 만들어라
연구분야: 컴퓨터 공학 및 공학
연령: 31세
소속 기관: 워싱턴 대학
스마트 폰이나 랩탑 등의전자 기기에 들어가는 Wi-Fi 칩은 무선 신호를 생성하여 통신하지만, 무선신호 생성시 상당한 전력을 소모하기도 한다.
시암 골라코타는 라디오 트랜지스터를 사용하지 않고 Wi-Fi 신호를 만들어내는 방법을 개발해냈다. 그의 방법은 매우 획기적이다. 이 수동식 Wi-Fi 기기는 전력 소모량이 일반 Wi-Fi 칩의 1만분의 1이다. 가장 효율적인 블루투스에 비교해도 1천분의 1이다. 따라서 배터리 전력을 사용할 필요가 크게 줄어든다.
또한 그는 이러한 신호들이 만들어내는 보이지 않는 새로운 전력을 사용할 수 있다고 보았다. 무선 기기들이 필요로 하는 미력한 전력을 Wi-Fi를 통해 얻을 수 있다는 얘기다. 골라코타의 연구팀은 기존 Wi-Fi 네트워크의 사용되지 않는 채널을 통해 전력을 전달하는 방식을 고안했다.
그의 연구팀은 큰 데이터 속도저하 없이 6m 떨어진 장소에서 배터리 없는 센서와 작은 카메라에 전력을 전달하는 것을 시연했고, 8.4m 떨어진 배터리를 충전하는 데 성공했다.
“이제 배터리가 전혀 필요 없는 전자기기가 나올 것입니다.”이것이 그가 컴퓨터공학을 공부한 이유다.
시암 골라코타는 컴퓨터공학을 통해 인간의 실질적인 문제를 이해하고 해결하고자 한다.
▲ 콘스탄틴 배티긴
태양계의 움직임을 기록하라
연구분야: 행성 천체물리학
연령: 30세
소속기관: 칼테크 대학
세계는 태양계에 9번째 행성이 있을 수도 있다는 것을 알았다. 이 행성은 크고 멀리 떨어져 있지만 태양을 중심으로 공전하고 있다. 그것은 콘스탄틴 배티긴과 그의 동료 마이크 브라운의 업적이다. 이들은비스듬한 궤도가 생기는 이유를 알기 위해 해왕성 너머의 태양계 잔해대의 천체들의 움직임을 연구했다. 이들의 설명은 학계에 파문을 일으켰다. 태양 공전 주기가 2만년인 제9의 행성이 있기 때문이라는것이다. 이로서 잔해대의 또 다른 이상한 점인, 특정 천체들이 뭉치는 이유도 해결되었다. 배티긴은 좋은 이론이라면 하나로 여러 가지 문제를 해결할 수 있어야 한다고 주장한다.
밴드를 하던 그는 자신의 밴드가 메탈리카만큼 유명해지지 못하자 그의 인생 계획 B로 천체 물리학을 선택했다. 그의 선택은 그리 나쁘지 않은 결과를 불러왔다. 참고로 그는 여전히 가수로 유명해지기를 바라고 있다. 그는 “궤도상의 천체 움직임은 결코 바꿀 수 없는 것처럼 보이죠. 그러나 태양계는 길고 극적인 역사를 이어오면서 스스로의 모습을 여러 번 바꾸었습니다.”라고 말한다.
배티긴은 대학을 졸업하기도 전에 조언자와 함께 우리 태양계가 제대로 돌아가기 전에 수성이 궤도를 이탈해 우주로 날아가 버릴 확률을 계산해냈다. 그 확률은 1%였다. 이는 결코 작은 확률이 아니다.
배티긴은 행성에 대한 우리의 시각을 크게 바꿔놓았다. 그것은 그가 매우 뛰어난 식견으로 이 문제에 접근했기 때문이다. 그는 산더미 같은 기존 자료들을 뒤져 이상점을 찾아냈다. 이상점이란 현재의 이론으로 설명이 안 되는 이상한 것들이다. 그로서 그는 수수께끼를 해결할 뿐 아니라, 아직 발견되지 않은 새로운 현상의 존재도 암시해 주는 새 이론을 만들어냈다.
서울경제 파퓰러사이언스 편집부/BY VERONIQUE GREENWOOD + CASSANDRA WILLYARD
