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   첨예한 경제 양극화와 저성장 기조를 탈출하기 위해서 많은 국가들은 미래 신 먹거리와 일자리를 창출하기 위해서 부단한 노력하고 있다. 특히, 학문과 기술 간의 경계를 뛰어 넘는  융 복합기술을 과감히 도입하여 새로운 시장과 일자리 창출을 유도하는 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하고 있다. 1,2,3차 산업혁명에서는 기계 및 IT등 하드웨어를 이용한 대량생산, 자동화 등으로 육체 노동력의 효율화인데 비해서 4차혁명은 인공지능과 같은 소프트웨어를 이용한 정신노동의 대체함과 동시에 학문간 기술간 구분을 없앤 융 복합이 대세이다. 미래 아이콘인 융 복합 기술에 가장 많이 등장하는 용어로는 “맞춤형” 이란 단어인데, 의료, 농업, 식품, 화장품, 기계, 아파트, 차량등 생산뿐만 아니라 유통, 경영, 교육, 경제, 금융 등에도 맞춤형이 요구되고 있다. 

 

  맞춤형을 정확하게 실현하려면 우선 과학적이고 표준화된 BigData가 다각도로 준비되어 있어야 가능하다. 맞춤형이란 용어를 자세히 고려해 보면 인간중심, 특히 개인인간 중심으로 많은 데이타들을 모아 집단화하여 분석하여야 하고, 특정 개인이 데이타가 집단 데이터에 어떤 위치에 있는지, 또 어떤 방향으로 나아가는 것이 가장 유리할 지를 판단할 수 있어야 한다. 사람의 건강, 생활, 활동등에 관한 자료는 논문, 특허, 서적 등에서도 얻을 수 있지만, 개인이 가지는 이력, 병력, 가족력, 교육, 사회 정신적 관계, SNS등에도 헤아릴 수 없이 많은 정보가 있다. 하지만 수 없이 많은 데이터가 경우에 따라서는 표준화가 되어 있지 않아서 데이터로 사용하기에 어려움이 많다. 개개인의 다른 특성을 가장 과학적으로 파악할 수 있는 중요한 데이터 중하나는 분석된 개인 유전체 정보이고, 유전체 정보를 통해 과거, 현재, 미래의 그 사람을 파악할 수 있을 뿐만 아니라 이미 잘 표준화되어 있어서 정보로 사용하기에 매우 편하다. 

 

   개개인의 인체설계도라고 하는 유전체 정보들은 현재와 미래를 예측한다는 점에서 4차 산업 혁명에 근원적인 자료를 제공해 줄 수 있다. 시장 경쟁의 전쟁터이기도 한 4차 산업혁명 기술과 이를 이용한 생산은 초기 선점도 매우 중요하지만, 무궁한 융 복합 가능성과 특성상 지속적인 성장을 보장받기 위해서는 새로운 콘텐트(Contents)를 제공받아 계속적으로 신규 아이템을 개발하여야 한다, 지구상에 존재하는 수없이 많은 생물체에서 나오는 셀 수 없이 많은 유전정보를 효율적 콘텐트로 융 복합에 활용한다면 4차 산업혁명의 주역은 바이오가 될 수도 있다고 생각한다. 그 동안 바이오는 산업화하는데 회임기간이 매우 길어서 직접 산업화까지 가시화 하는 데는 시간과 비용이 많이 사용되는 어려운 점이 있었지만, 다양한 바이오정보를 제공받아 기 개발된 IT, NT, MT기술을 활용하여 맞춤형 융합제품을 만든다면 아주 짧은 시간에도 충분히 제품으로 가시화 할 수 있을 것이다. 특히, 바이오정보가 특정 기술이 있는 중소 벤쳐기업에 제공되어 융합제품을 만든다면 얼마든지 글로벌 경합력이 있는 파급효과가 큰 와해성 기술을 만들 수 있어 일자리 창출에 큰 몫을 할 수 있다. 또한, 현재 파급효과가 가장 큰 인공지능의 컴퓨터 학습(Deep Learning)기술과 융합하면 인간에게 가장 유익한 맞춤형 제품 창출도 가능할 것이다. 

 

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 확보된 개인의 유전체를 근거로 맞춤형의료를 구현한다면 개인 성향에 적합한 예방이나 치료를 받게 할 수 있을 뿐만 아니라 이미 확보된 유전체를 통해서 구태여 큰 종합병원에 가지 않더라도 충분한 의료 서비스를 받을 수 있다. 예방적인 차원에서는 개인 유전체를 분석하여 바이오마커(Biomaker)를 조사하면 몸 안에서 일어나는 또는 일어날 수 있는 변화를 예측할 수 있게 된다. 실제로 인간유전체로 바이오마커를 분석하면 질병이 걸릴 확률을 예측할 수 있다. 뿐만 아니라 바이오마커는 개인의 정상 또는 병리적 상태, 약물에 대한 반응정도를 객관적으로 알 수 있게 되어 개인에게 적합한 예방이나 치료방법을 얻을 수 있다. 암을 비롯한 치매, 뇌졸중, 일츠하이머, 고혈압등의 난치성 병뿐 만 아니라 일반적으로 사람에게 잘 걸리는 질병에 대한 민감성, 저항성을 알아서 미리 병이 걸리지 않게 생활 패튼을 바꾸거나 병에 걸리더라도 쉽게 나을 수 있는 적절한 약이나 치료법을 알 수 있게 한다. 또한, 병발되는데 중요한 단백질 및 유전자 바이오마커는 새로운 신약을 개발하는데 중요한 길라잡이가 될 뿐만 아니라 질병을 미리 예측하는 진단 시약이나 기기를 만드는데 반듯이 필요한 자원이다. 진단하기 어려운 희귀병등도 바이오마커를 이용하면 병의 원인을 정확하게 진단할 수 있고 최근에는 인공지능을 이용해서 신약 발굴 속도도 획기적으로 높이고 있다. 유명한 영화배우인 안젤리나 졸리가 유방암의 바이오마커인 BRCA가 이상이 있어서 자발적으로 유방절제 수술을 받은 사례는 바이오마커로 예방을 실천한 대표적인 사례이다. 암을 비롯한 여러 가지 질병은 병이 걸리는 경로가 단 한 가지만 있다면 바이오 마커에 맞는 약만 먹으면 환자가 거의 모두 완치될 수 있을 것이다. 하지만, 병발되는 원인에 작용하는 바이오마커가 여러 가지 여서 다른 원인에 의해서 걸린 병은 약을 먹어도 잘 치료가 되지 않는다. 즉, 약을 초기 개발할 때  바이오마커에 맞는 치료제를 개발하기 때문에 바이오마커가 다를 때는 치유가 되지 않는 경우가 많다. 특히. 암의 경우 약 75%이상이 다른 바이오 마커에 의해서 병발되기 때문에 개발된 약으로 치유될 확률은 매우 낮다. 결국, 인간 개인유전체를 분석하여 정상인과 다른 바이오마커를 알게 되면 그기에 대응할 수 있는 개인 맞춤형 의료를 구현 할 수 있게 된다. 

 

  우유를 먹으면 소화를 시키지 못하여 설사, 구토, 부종등을 일으키는 사람, 땅콩이나 계란을 먹으면 알러지(Allergy)를 일으키는 사람 등의 예와 같이, 음식물을 먹는 데도 개인에 따라서 몸의 반응은 각기 다르다. 개인 간 유전체가 차이가 나고 유전체에게 의한 몸속 대사가 다르기  때문에 일어나는 현상이다. 우유의 경우는 소장에서 유당(Lactose)을 분해하는 효소가 없어서 주로 발생하는데 이 경우는 유전체중 유당을 분해하는 효소 유전자가 통째로 없는 경우이다. 사람은 음식물을 먹으면 여러 가지 대사과정을 거쳐서 에너지를 얻고 또, 자기에게 필요한 물질을 몸속에서 합성하여 살아가는데, 개인 유전체의 차이에 따라서 영양분을 분해 또는 합성하는 기능의 차이 때문에 식품도 개인에게 필요한 맞춤형 식품이 필요하다. 이런 이유로 농작물도 영양성분이 많고 맛이 좋은 방향으로 개발하는 것보다는 이제는 개인의 유전체에 적합한 농작물의 개발이 필요한 때이다. 

 

   맞춤형 생산의 예는 의학과 식품분야뿐만 아니라 기계, IT, NT등 모든 기술 영역의 제품에서도 볼 수 있다. 결국은 개인 인간을 중심으로 맞춤형 제품을 개발하고 있고, 개인 인간을 특정화시키는 것은 눈에 보이는 키, 눈, 피부의 색깔 등의 외형이 아니고 인간 몸속에 저장된 설계도인 유전체정보에 있다고 본다. 개인 맞춤형 제품은 각기 개인유전체에 맞는 제품을 생산하여 가장 효능이 있는 의료와 의식주를 만드는데 목적이 있다. 무엇을 대량 생산해야 하는지?, 어떻게 하면 생산 효율성을 높이는 정밀한 생산방향인지?, 무슨 기술을 융합하여 새로운 시장과 일자리를 만들지 등은 다수의 유전체 해독으로 만든 BigData에 근거하여야함이 명확하다. 

 

 따라서, 유전체 분석에 따라서 약품, 진단시약 및 기기, 운동기기, 생활습관 등은 물론, 식품, 의복, 화장품, 주거 아파트, 차량 등 인간의 의식주 모든 생활을 바꾸는 기본 자료가 될 수 있고 이를 잘 활용하다면 충분히 새로운 시장과 일자리 창출에 큰 역할을 할 수 있을 것이다.  

 

 세계경제포럼 회장인 Klaus Schwab은 4차 산업혁명에 대해서  “큰 물고기가 작은 물고기를 잡아 먹는 것이 아니고 빠른 물고기가 느린 물고기를 잡아 먹는다”라고, Microsoft의 Bil Gates도 “경이로눈 속도”라고 말하듯이 빠른 속도를 강조하고 있다. “힌강의 기적”을 만든 경제 성장을 할 수 있는 우리의 동력은 “빨리 빨리” 정신이 일조를 했다고 보는데 4차 산업혁명시대인 지금이야 말로 정말로 빠른 속도가 요구되고 있다.

 

 

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기사입력 2017-09-25 17:21:00 최종수정 2017-09-27 19:15:42
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