On the emergence of in silico biology for intervention in living systems
이 논문은 살아있는 시스템에 대한 개입을 위한 인 실리코(in silico) 생물학의 발전을 위해서는, 상관관계와 생물학적 기제 사이의 간극을 메우기 위해 응집력 있는 다중 스케일 표현, 인과 추론, 그리고 반복적인 계산-실험 검증을 통합하는 시스템 관점을 채택함으로써 현재의 데이터 중심적 한계를 넘어서야 한다고 주장한다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 동료 심사를 거치지 않은 프리프린트의 AI 생성 설명입니다. 의학적 조언이 아닙니다. 이 내용을 바탕으로 건강 관련 결정을 내리지 마세요. 전체 면책 조항 읽기
인체는 분자, 세포, 조직이 건강을 유지하거나 질병을 유발하기 위해 끊임없이 소통하는 거대하고 상호 연결된 시스템입니다. 수십 년 동안 과학자들은 이러한 연결 고리를 지도화하기 위해 노력하며 유전자, 단백질, 세포 행동에 관한 방대한 양의 데이터를 수집해 왔습니다. 이 데이터는 특정 시점에 무엇이 존재하는지를 보여주는 도서관의 스냅샷과 같습니다. 그러나 무엇이 존재하는지를 아는 것과 그것이 어떻게 작동하는지를 아는 것은 다릅니다. 생물학을 진정으로 이해하기 위해서 연구자들은 특정 유전자를 켜거나 끄거나, 새로운 약물을 도입하는 것과 같이 시스템의 특정 부분을 변경했을 때 어떤 일이 일어날지를 예측해야 합니다. 이것은 강의 흐름을 관찰하는 것과 댐이 건설되었을 때 물이 어떻게 반응할지를 예측하는 것의 차이와 같습니다. 계산 생물학 분야는 강력한 컴퓨터를 사용하여 이 데이터에서 패턴을 찾는 방식으로 급격히 성장했지만, 주요한 장애물이 남아 있습니다. 현재의 컴퓨터는 보이는 것을 묘사하는 데는 매우 뛰어나지만, 생명을 지배하는 인과관계의 규칙을 이해하는 데는 어려움을 겪고 있습니다.
캘거리 대학교 연구진의 새로운 관점은 우리가 이러한 컴퓨터 모델을 구축하는 방식에 근본적인 변화가 필요하다고 주장합니다. 저자인 제임스 콜터(James Colter), 니콜 로신(Nicole Rosin), 제프 비어네스키(Jeff Biernaskie), 닐 다니엘 포커트(Nils Daniel Forkert)는 현재의 접근 방식이 너무 파편화되어 있다고 제안합니다. 그들은 모델이 실제 생물학적 구조를 반영하지 않는다면, 단순히 더 많은 데이터를 더 크고 복잡한 인공지능 시스템에 입력하는 것만으로는 문제를 해결할 수 없다고 주장합니다. 대신, 그들은 컴퓨터 시스템이 통계적 패턴이 아닌 생명의 인과적 규칙을 학습하도록 설계된 '인 실리코(in silico) 생물학'의 새로운 시대를 촉구합니다. 이는 컴퓨터가 우연과 진정한 원인을 구별할 수 있고, 한 번도 본 적 없는 상황에서도 살아있는 시스템이 개입에 어떻게 반응할지를 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것을 의미합니다.
연구진은 이 비전을 현실로 만들기 위해 해결해야 할 세 가지 구체적인 과제를 식별했습니다. 첫 번째는 표현의 문제입니다. 생물학적 데이터는 종종 불완전하며 유전 서열, 현미경 이미지, 환자 기록과 같은 다양한 출처에서 옵m니다. 이러한 정보 조각들은 마치 서로 깔끔하게 맞지 않는 퍼즐 조각과 같습니다. 현재의 방법들은 이 조각들이 서로 연관되어 있다고 가정함으로써 하나의 그림으로 강제로 통합하려 하지만, 이는 세포가 기능하는 실제 규칙을 가릴 수 있습니다. 저자들은 모델이 이러한 측정값의 맥락을 이해해야 한다고 주장합니다. 즉, 특정 유전자가 건강한 조직에서는 한 방식으로 작용하고 질병이 있는 조직에서는 완전히 다른 방식으로 작용할 수 있음을 인식해야 한다는 것입니다. 이러한 맥락이 없다면 컴퓨터는 항상 참인 규칙과 특정 상황에서 우연히 나타나는 패턴을 구분할 수 없습니다.
두 번째 과제는 인과관계의 문제입니다. 컴퓨터가 생물학적 상태를 정확하게 묘사할 수 있다 하더라도, 무언가가 변했을 때 그 상태가 어떻게 변할지를 예측할 수 있어야 합니다. 이것이 의료적 개입의 핵심입니다. 의사가 질병을 치료하고자 할 때, 그들은 특정 표적을 바꾸는 것이 단순히 증상의 일시적인 변화가 아니라 완치로 이어질 것임을 알아야 합니다. 논문은 많은 현재 모델들이 자연적으로 발생하는 현상만을 보여주는 관찰 데이터로 학습된다는 점을 지적합니다. 이러한 모델들은 익숙한 시퀀스에서 다음에 올 것을 추측하는 데는 탁월하지만, 관찰된 적 없는 시나리오를 상상해야 할 때는 자주 실패합니다. 예를 들어, 어떤 모델은 특정 단백질이 환자에게 높게 나타난다는 것은 알 수 있지만, 그 단백질을 낮추면 어떤 일이 일어날지를 신뢰성 있게 예측할 수는 없습니다. 왜냐하면 그 모델은 단백질과 질병을 연결하는 근본적인 메커니즘을 배우지 못했기 때문입니다. 저자들은 이러한 예측을 실제 세계의 변화와 대조하여 검증하지 않는다면, 컴퓨터가 생명의 규칙을 배웠는지 아니면 단순히 데이터를 암기했는지 확신할 수 없다고 강조합니다.
세 번째 장벽은 모델이 알고 있다고 생각하는 바를 검증하는 것과 관련된 개입의 문제입니다. 모델은 그 예측이 살아있는 시스템에서 테스트되고 확인될 수 있을 때만 유용합니다. 연구진은 현재 모델을 테스트하는 많은 벤치마크가 실제 생물학의 복잡성을 고려하지 않기 때문에 결함이 있다고 지적합니다. 그들은 일부 고급 컴퓨터 모델이 유사한 세포들을 그룹화하는 것과 같은 단순한 작업에는 잘 수행하지만, 특정 약물 치료나 유전적 변화의 결과를 예측하라는 요청에는 실패한다는 것을 보여줍니다. 논문은 기존 데이터와의 일치만으로는 충분하지 않으며, 모델은 왜 변화가 일어나는지 설명할 수 있어야 하고 시스템이 그 변화에 어떻게 보상하는지를 예측할 수 있어야 한다고 강조합니다. 예를 들어, 세포가 변화하도록 유도되면 세포는 안정성을 유지하기 위해 종종 백업 시스템을 가동합니다. 좋은 모델은 이러한 숨겨진 방어 기제를 이해하여 개입의 진정한 결과를 예측할 수 있어야 합니다.
저자들은 해결책이 컴퓨터 모델을 더 크거나 복잡하게 만드는 데 있는 것이 아니라, 생물학의 구조를 존중하도록 설계하는 데 있다고 주장합니다. 그들은 가공되지 않은 데이터와 확립된 생물학적 규칙을 모두 사용하여 컴퓨터를 안내하는, 다양한 유형의 학습을 결합해야 한다고 제안합니다. 이러한 접근 방식은 모델이 누락된 데이터를 채우고 분자에서 전체 유기체에 이르기까지 다양한 규모에 걸쳐 신체의 각 부분이 어떻게 상호작용하는지 이해할 수 있게 해줄 것입니다. 논문은 다음의 프런티어가 단 하나의 완벽한 알고리즘을 찾는 것이 아니라, 관찰, 예측, 실험적 테스트 사이를 매끄럽게 이동할 수 있는 응집력 있는 시스템을 만드는 것이라고 제안합니다. 컴퓨터가 예측하는 바와 실험실에서 실제로 일어나는 일 사이를 반복함으로써, 과학자들은 생명을 지배하는 규칙에 대한 이해를 정교화할 수 있습니다.
궁극적으로, 이 연구는 과학계에 생물학적 모델링에 접근하는 방식을 재고하라는 행동 촉구의 역할을 합니다. 저자들은 데이터를 기술하는 것, 원인을 이해하는 것, 그리고 개입을 테스트하는 것 사이의 분리가 이 분야의 발전을 저해해 왔다고 믿습니다. 그들은 이 세 가지 요소를 하나의 응집된 프레임워크로 통합함으로써, 우리가 컴퓨터 시스템이 단순히 데이터를 분석하는 것 이상의 역할을 수행하도록 만들 수 있다고 제안합니다. 이러한 시스템은 결국 새로운 치료법 설계를 안내하고, 살아있는 시스템을 건강을 향해 조절하는 방법을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 앞으로 나아가는 길은 인공지능의 힘과 생물학이 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 깊은 맥락적 지식 사이의 세심한 균형을 맞추어, 우리의 디지털 도구가 살아있는 세계의 현실에 기반을 두도록 하는 것입니다.
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