인공지능은 영원한 불멸의 추구를 끝낼 것인가?

불멸을 향한 인류의 탐구는 문명만큼이나 오래되었습니다.
영생에 대한 꿈은 수많은 신화, 전설, 과학적 노력의 원동력이 되었습니다.
하지만 불멸을 이루기 위해서는 먼저 장수를 정복해야 합니다.
AI 혁명이 이 궁극적인 목표를 마침내 실현하는 열쇠가 될 수 있을까요?

사망률에 대한 이해 노화, 노화 세포 및 불멸의 세포
불멸을 이해하려면 먼저 죽음을 이해해야 합니다.
노화는 자연스러운 사망 원인이지만 노화의 원인은 정확히 무엇일까요?
중요한 요인 중 하나는 텔로미어가 짧아지는 것입니다.
우리 몸의 모든 세포는 평균 7년마다 교체된다는 이야기를 들어보셨을 겁니다.
이것이 완전히 정확한 것은 아니지만 세포 재생의 역동적인 특성을 강조합니다.
신경세포나 심장 세포와 같은 일부 세포는 평생 지속되는 반면 피부나 위벽 세포와 같은 세포는 훨씬 더 자주 교체됩니다.
셀에는 1961년 레너드 헤이플릭이 발견한 헤이플릭 제한이라는 타이머가 내장되어 있습니다.
이 한계에 따르면 인간 세포는 더 이상 분열하지 않는 상태인 노화에 들어가기 전까지 40~60회만 분열할 수 있습니다.
이 과정은 세포 분열이 일어날 때마다 짧아지는 염색체 끝의 보호 캡인 텔로미어에 의해 조절됩니다.
노화는 노화와 죽음으로 이어지는 모든 세포의 피할 수 없는 숙명일까요?
전부는 아닙니다. 줄기세포나 암세포와 같은 일부 세포는 텔로미어 길이를 유지하며 무한히 분열할 수 있습니다.
암세포는 텔로머라제라는 효소를 생성하여 텔로미어를 지속적으로 연장함으로써 통제할 수 없는 분열을 계속합니다.
마찬가지로 생식세포나 생식세포는 텔로머라아제를 생성하고 무한히 분열하기 때문에 생물학적으로 불멸의 존재입니다.
자연에서 '불멸의 해파리'(Turritopsis dohrnii)는 어린 시절의 모습으로 되돌아가 새롭게 생애주기를 시작할 수 있어 생물학적 불멸의 형태를 보여줍니다.
이러한 사례는 노화된 세포를 불멸의 세포로 대체하면 이론적으로 불멸이 가능할 수 있음을 시사합니다.

오토파지: 노화 세포 관리의 열쇠
더 이상 분열하지 않는 노화 세포는 신체의 자가 포식 과정, 즉 말 그대로 '자가 섭취'를 통해 제거해야 합니다;
하지만 이 과정은 질병, 영양실조, 스트레스, 감염, 노화 등으로 인해 중단될 수 있으며, 이는 건강상의 위험으로 이어질 수 있습니다.
이렇게 남아 있는 노화 세포, 즉 '좀비 세포'는 주변의 건강한 세포에 해를 끼칠 수 있습니다.
라파마이신이나 메트포르민과 같은 약물은 자가포식을 자극하며, 앞으로 이 과정을 더욱 강화하는 약물이 개발될 가능성이 높습니다.
그때까지는 건강을 유지하고 운동하는 것이 자연스럽게 자가포식을 자극하는 가장 좋은 방법입니다.
전문가들이 추천하는 바이오 핵은 매달 3일 동안 단식하는 것으로, 강한 세포가 약한 세포를 소비하도록 하여 잠재적으로 초기 단계의 암세포를 제거할 수 있습니다.

의학 및 장수 분야의 AI
인간 게놈은 30억 개의 염기쌍의 DNA와 약 23,000개의 유전자로 구성되어 있어 유전자 분석은 엄청난 작업입니다. 하지만 AI는 방대한 데이터 세트를 처리하는 데 탁월하여 인간과 포유류 게놈을 포괄적으로 비교할 수 있습니다. 이러한 능력은 종마다 수명이 다른 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다.
의학에서 AI의 역할은 단순한 데이터 분석 그 이상입니다. 개인의 유전자 구성에 맞게 치료법을 맞춤화하여 치료 효과를 높이고 부작용을 줄이는 정밀 의학을 실현할 수 있습니다. AI는 잠재적인 유전자 돌연변이를 식별하고 치료 또는 예방 방법을 예측할 수 있습니다.

AI 기반 연구
리쥬브 프로젝트의 고문인 코르데이로는 AI를 사용하여 일반 파리보다 5배 더 오래 살도록 사육된 메투셀라 파리를 연구하고 있습니다. 인간은 게놈의 약 60%를 파리와 공유하므로 이 연구를 통해 얻은 인사이트는 인간의 장수 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 프로젝트는 이미 알츠하이머병에 대한 유망한 잠재적 치료법을 도출한 바 있습니다.
생물학적 과정을 모델링하고 잠재적 치료의 효과를 시뮬레이션하는 AI의 능력은 신약과 치료법의 발견을 가속화합니다. 머신러닝 알고리즘은 다양한 화합물이 인간 세포와 어떻게 상호 작용할지 예측하여 기존 신약 개발과 관련된 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

예측 분석 및 예방적 건강 관리
AI의 예측 분석은 예방적 의료 서비스를 혁신할 수 있습니다.
AI는 유전 정보, 생활 습관 요인, 병력 등 개인의 건강 데이터를 분석하여 특정 질병의 발병 가능성을 예측할 수 있습니다.
이를 통해 위험을 완화하고 수명을 늘리기 위한 조기 개입과 개인 맞춤형 건강 플랜이 가능합니다.

장수 탈출 속도: 낙관적일까요, 현실적일까요?
'장수 탈출 속도(LEV)'라는 개념은 기술 발전으로 인간의 수명이 노화 속도보다 더 빨리 연장될 수 있음을 시사합니다.
기본적으로 우리가 살아가는 1년은 기대 수명이 1년 이상 늘어나는 것과 맞먹을 수 있습니다.
LEV는 우리가 도달할 수 있는 범위 내에 있을까요, 아니면 그저 희망사항일까요? 두 명의 저명한 인물이 낙관적인 견해를 제시합니다:

• 조지 처치, PhD 교수 하버드 의과대학의 유전학 및 합성생물학 분야의 선구자인 하버드 의대 교수인 에드워드 리는 몇 차례의 임상시험을 거치면 10년 또는 20년 내에 LEV를 달성할 수 있을 것으로 보고 있습니다.
• 레이 커즈와일 는 2024년 풍요 서밋에서 건강하고 합리적인 수단을 가진 개인이 2030년 말까지 LEV에 접근할 수 있을 것이라고 말했습니다.

이러한 예측은 야심찬 것이기는 하지만, 생명공학과 AI 분야에서 우리가 목격하고 있는 급속한 발전에 근거를 두고 있습니다.
이러한 분야의 통합은 인간 수명의 한계를 뛰어넘을 수 있습니다.

새로운 여명기인가, 아니면 여정의 또 다른 단계인가?
우리가 추구하는 장수와 궁극적인 불멸의 성공 여부는 아직 불확실하지만, AI 혁명은 이러한 목표를 이해하고 달성하는 데 더 가까워지게 해줍니다.
성공하면 인류는 무기한으로 살 것인지 아닌지를 선택할 수 있게 됩니다.
그렇지 않다면 불멸을 향한 탐구는 계속될 것입니다.
눈부신 과학적 발전의 문턱에 서 있는 지금, 인간의 한계를 뛰어넘을 수 있는 잠재력은 점점 더 가시화되고 있습니다.
의학 및 장수 연구에 AI를 접목하는 것은 불멸을 향한 인류의 노력에 큰 도약이 될 것입니다.
AI의 힘을 활용하면 생물학의 비밀을 풀고, 표적 치료법을 개발하여 궁극적으로 인간의 수명을 연장할 수 있습니다.
진정한 불멸을 달성하든 단순히 수명을 크게 연장하든, 이 여정 자체는 삶과 건강, 그리고 인간이라는 존재에 대한 우리의 이해를 변화시킬 것입니다.