자연의 길 소프트웨어로 무장한 과학이 신물질 개발을 가속화하다

수 백만 년 동안 자연은
몇 가지 기본적인 원소만을 사용해서
물질들을 생성해왔다.
그 물질들은 스스로 치료하고,
구조를 바꿀 수도 있으며,
생명이 다하면 분해되어
자연으로 되돌아간다.
오늘날 연구자들은 컴퓨터과학의
도움을 받아 인공 물질에서
그러한 성질을 모방하는데,
짧은 시간 내에 결과를
예측할 수 있는 수준이 되었다.

최근 노스캐롤라이나 웨이크포리스트
대학의 과학자들은 배양접시에서
인간의 귀를 키워내는데 성공했다.
그들은 먼저 다공질 물질과 3D 프린터를 이용하
여 귀 연골을 만들었다. 그런 다음, 사람의 피부
를 흉내 낸 인공물질을 사용하여 귀를 키워내는
데, 조직이 계속 살아있도록 하기 위해 혈관까지
갖추고 있다.
이는 의료 과학의 주요한 한 걸음이 된 큰 진전
이 아닐 수 없는데, 사고로 부상을 당했거나 심
각한 화상으로 고통받는 사람들을 도울 수 있을
것으로 기대된다. 하지만 이 귀는 인공 물질 과
학의 개가이기도 하다. 여러 모로 볼 때 과학자
들은 이 귀를 자연이 하는 것과 같은 방식으로
만들었다 볼 수 있는데, 먼저 단단한 물질로부터
뼈대를 키워낸 후, 인공 피부에 명령을 주어 다

물질로는 달성할 수 없는 수준의 성능 목표를 만 족하는, 공학적으로 만들어진 맞춤 물질을 요구 하고 있다. 이제 물질과학과 컴퓨터과학이 팀을 이루어 연구자들의 이러한 요구에 빠르고 안정 적으로 답하려 하고 있다.

지속가능성 필수

인간의 창조물은 가공할만한 양의 에너지를 필 요로 하고 어마어마한 양의 쓰레기를 만들어낸 다. 고층빌딩을 새로 건설할 때 나오는 부산물들 이나 제품을 생산할 때 소비되는 에너지를 생각 해 보라. 반면에 자연은 새로운 유기체를 만들 때 환경 최적화와 재사용을 통해 최소 에너지 소 비와 최소 쓰레기 생산을 달성한다. 자연으로부 터 실마리를 찾을 수만 있다면, 우리가 자초하여 지구를 위협하는 지경이 된 지속가능성 문제와

양한 화학 기제에 반응하게 함으로써 스스로 조 직을 구성하도록 한 것이다. 유기물질과 인공 물질의 결합, 3D 프린팅과 자 연성장과의 결합, 또 이 모든 것이 인간 DNA와 같이 인코딩 된 명령을 통해 제어된다는 것은 물 질과학에 종사하는 사람들에게는 오랜 숙원이 현실화된 것이다. 하지만 인공 물질의 잠재적 사 용처는 의학계에만 한정되지 않는다. 다양한 하이테크 제조업 분야에서는 현존하는 물질로는 달성할 수 없는 수준의 성능 목표를 만 족하는, 공학적으로 만들어진 맞춤 물질을 요구 하고 있다. 이제 물질과학과 컴퓨터과학이 팀을 이루어 연구자들의 이러한 요구에 빠르고 안정 적으로 답하려 하고 있다. 지속가능성 필수 인간의 창조물은 가공할만한 양의 에너지를 필 요로 하고 어마어마한 양의 쓰레기를 만들어낸 다. 고층빌딩을 새로 건설할 때 나오는 부산물들 이나 제품을 생산할 때 소비되는 에너지를 생각 해 보라. 반면에 자연은 새로운 유기체를 만들 때 환경 최적화와 재사용을 통해 최소 에너지 소 비와 최소 쓰레기 생산을 달성한다. 자연으로부 터 실마리를 찾을 수만 있다면, 우리가 자초하여 지구를 위협하는 지경이 된 지속가능성 문제와 급증하는 인구 부양 문제를 해결할 수 있는 보다 나은 위치에 설 수 있을 것이다. 물론 자연이 나무나 바닷가재껍질 같은 놀라운 물질을 진화의 시행착오접근 과정을 통해 만들 어 내는 데에는 40억 년이 걸렸다. 하지만, 인류 가 덜 낭비하도록 돕는 신소재 개발에 40억 년 을 기다릴 수는 없다. 대신에 과학자들은 가상환경에서 진화를 흉내 내는 소프트웨어를 만들어냈는데 시뮬레이션이

“자연이 어떻게 유기체를 조립해 내는가를 연구함으로써 과학자들은 간단한 구성요소들로부터 유기체와 유사한 특질을 가진 신물질을 만들어 내는 방법을 배운다.”

컴퓨터 상에서 이루어지기 때문에 우리는 이를 실리코(silico)라고 부른다. 실험실에서 수 백 가 지 가능한 조합을 실험해서 잘 동작하지 않는 것 은 기각하는 방식인 시간이 많이 걸리는 시행착 오 접근방식 대신에 소프트웨어의 정교한 기계 학습 능력을 통해 특정 목적과 관련하여 가장 가 능성 높은 조합을 몇 분 안에 찾아낸다. 자연은 우리 손에 청사진을 쥐어 주었다. 수퍼컴 퓨팅과 데이터과학의 결합은 과정을 가속시키 고 선결정된 특징 집합으로 우리를 인도하는 수 단을 제공해 주었다. 이 둘을 통합함으로써 조지 아 테크의 물질 연구소 과학자들과 다쏘시스템 의 전문가들은 팀을 이루어 새로운 과학의 가능 성을 열어가고 있다.

제한된 구성요소, 끝없는 변종

자연의 경이 중 하나는 수 백 만의 서로 다른 분 자 구조와 관련 물질 체계를 단지 네 개의 기본 원소인 탄소, 수소, 질소, 황산염으로부터 만들어 낸다는 것이다. (여기에다 몇 가지 일반 금속이 미량 더해지기는 한다.) 자연은 이 원소들을 결 합하여 20종의 아미노산을 만들어낸다. 이 작은 도구들로부터 십 만 종의 서로 다른 단백질을 만 들고 다시 이들을 조립하여 수 십 억 개의 독특 한 형질을 가진 수 백 만의 다양한 생물 변종을 창조해낸다. 자연이 어떻게 유기체를 조립해 내는가를 연구 함으로써 과학자들은 간단한 구성요소들로부터 유기체와 유사한 특질을 가진 신물질을 만들어 내는 방법을 배운다. 예를 들어 과학자들은 오랫 동안 해삼에 매혹되어 왔는데, 이 해양 생물은 해 양환경의 온도 변화와 산성도에 반응하여 그 외 피를 부드럽게도 딱딱하게도 바꿀 수 있다. 미국 정부의 어떤 연구에서는 이 능력을 흉내 내어 비 행기 날개의 강성을 이착륙시에는 강하게, 비행 중 난기류를 만났을 때에는 부드럽게 바꾸는 연 구를 진행중이다. 날개의 강성을 부드럽게 만들 면 비행기는 거친 바람 속을 부드럽게 날 수 있 어서 승객이 느끼는 편안함을 개선시킬 수 있다. 자연 물질의 또다른 성질은 자가 치료 기능이다. 뼈가 부러지면 빨갛게 붓는다. 이는 몸이 반응하 여 피와 줄기세포를 골절된 부분으로 보내기 때 문인데 유상 조직이라는 합성물질을 침착시켜 치료과정을 개시한다. 과학자들은 이를 본 따서 물질의 상처 난 부분에 치료물질을 뿜어내는 혈 관계를 가진 인공물질을 만들었다. 송진과 같은

유동체와 경화제를 이용하여 그 둘을 합칠 때 반 응하게 함으로써 자동으로 금이 간 부분을 메꾸 어 수리를 진행하는 것이다

지식 간극을 메꾸다

오늘날 오랜 도전 과제에 대한 새로운 해결책이 상상도 못할 방식으로 출현하고 있다. 일례로, 보다 강력하고 오래 가는 배터리 기술은 전기차 를 포함한 다양한 분야에 필수적이다. 하지만 현 재의 배터리 기술은 부식성 화학물질에 의존하 고 있고 그 수명이 다하면 위험한 폐기물을 만들 어 낸다.
MIT의 안젤라 벨처와 동료들은 전류를 발생시키 는 새로운 조합의 금속을 찾는 것 대신에, 고성능 배터리를 ‘키워내는’ 무해한 바이러스를 만들어 냈다. 그 팀은 박테리아를 숙주로 하는 특별한 바 이러스인 박테리오파지를 사용했다. 박테리오파 지의 DNA에 주입된 명령들은 박테리아에게 백
만 분의 일 인치 너비의 탄소 튜브를 수집하라 명 령하고 그것으로 배터리 전극을 키워낸다. 안젤 라 벨처와 동료들은 실온에서 생물학적 기초물 위에 배터리를 키워내는 데 최초로 성공했다. 비록 이러한 실험들이 중대한 진전을 보이기는 하지만 아직도 해야할 일은 많다. 우리는 나노 수준에서 기본 화합물이 어떻게 조립되는지는 이해하지만 메조 수준, 즉 세포 크기 정도의 중 간 길이 규모에 대해서는 더 많은 것을 알아내야 한다. 다중 규모 모델링과 실험을 조합한 전략을 사용하여 물성 데이터 과학과 정보학의 새로운 분야를 개척하고 있는 조지아 테크의 물질연구

소는 합성물, 합성 과정, 메조 수준에서 접근 가 능한 물질 구조, 그리고 메조 수준의 구조가 물 성과 성능에 미치는 관계를 모형화 하는 데 선두 를 달리고 있다. 힘, 가소성, 파괴 저항성, 강성, 에너지 복사율, 마 찰, 빛, 색상 등과 같은 다양한 성질과 반응성이 메조 수준의 구조에 의해 결정된다. 한편 조지아 테크의 생명체 영감 디자인센터에서는 물질 디 자인에 있어서 영감의 원천으로서 진화 적응을 연구 중이다. 거미줄은 메조 수준 연구의 잠재적 혜택을 보여 주는 사례이다. 이 물질은 믿을 수 없을 정도로 강하고 질기면서도 아주 유연하다. 공학자들은 인공 거미줄을 만들어 냈는데 단지 작은 구조물 을 지을 분량밖에 안된다. 메조 수준의 이해를 높임으로써 다리나 비계와 같은 거대한 구조를 만드는데 충분할 정도로 인공거미줄을 대량 생 산하는 알고리즘을 알아낼 수 있다

한계 없는 미래를 추구하며

우리의 세계는 에너지, 원자재, 쓰레기처리방법 의 제약에 맞닥뜨려 있어 전통적인 물질과 방법 론에 대한 보다 효율적인 대안을 요구하고 있다.
 

“자연으로부터 실마리를 찾을 수만 있다면, 우리가 자초하여 지구를 위협하는 지경이 된 지속가능성 문제와 급증하는 인구 부양 문제를 해결할 수 있는 보다 나은 위치에 설 수 있을 것이다.”

그에 대한 응답으로 과학자들은 묻는다. 스스로 조립하고 치료하며 최소한의 에너지만을 사용 하는 물질을 찾을 수 있을까? 환경에 해로운 독 극물을 우리의 행성에 쏟아 붓는 대신에 더 살기 좋은 곳으로 만드는 데 도움이 되는 생물학적 물 질을 만들어 낼 수 있을까? 진정 지속 가능한 물 질들을 만들어내는 자연의 과정을 흉내 낼 수 있 을까? 새롭고 개선된 물질을 만들 수 있는 길을 안내 받기 위해 진화 적응으로부터 무엇을 배울 수 있을까? 강력한 컴퓨팅 기술과 결합된 기계 학습이 신물 질을 십억 년 단위가 아닌 달이나 연 단위 이내 의 시간에 만들 수 있도록 과학자들을 돕고 있 다. 인간과 자연 둘 다 이 장대한 임무의 명백한 수혜자들이 될 것이다.◆

 데이비드 L. 맥도웰 조지아 공대의 물질 연구소 책임자이자 교수이다. 레자 사데히는 프로세스과학과 생명과학 산업 솔루션인 다쏘시스템 BIOVIA 브랜드의 전략담 당 부사장이다.

저술 데이비드 L. 맥도웰과 레자 사데히 (David L. McDowell and Reza Sadeghi) 맨 위로 이동
저술 데이비드 L. 맥도웰과 레자 사데히 (David L. McDowell and Reza Sadeghi)

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