여성 과학자 VinFuture 2025: AI는 임상 사용에 충분히 신뢰할 수 없다

인류의 유방암 및 난소암 이해 방식을 완전히 바꿔놓은 BRCA1 유전자를 발견한 메리 클레어 킹 교수가 특별한 순간에 베트남을 방문했습니다. 그녀는 여성 과학자를 위한 VinFuture 2025 특별상 수상자로 선정되었습니다.

VinFuture 2025 시상식 후 언론과의 인터뷰에서 킹 교수는 BRCA 프로젝트를 위해 50년간 헌신해 온 여정, 의학 분야에서 인공지능 응용 프로그램이 급증하는 것에 대한 신중한 입장, 베트남과의 깊은 추억, 그리고 앞으로도 연구를 지속적으로 지원하겠다는 의지를 밝혔습니다.

- VinFuture 2025 여성 과학자 특별상 수상자께 축하드립니다. 교수님께서 유방암과 난소암이라는 두 가지 연구 분야를 선택하신 이유는 무엇인가요?

제가 이 연구를 진행하는 데에는 두 가지 이유가 있습니다. 첫째, 유방암과 난소암은 제 친척, 친구, 그리고 가족 구성원인 자매들을 포함하여 전 세계 여성들에게 매우 중요한 문제이기 때문입니다.

둘째, 고대 그리스 시대부터 여러 세대에 걸쳐 많은 여성이 유방암에 걸린 가족 사례를 기록해 온 연구자들이 있었지만, 그 원인은 아직 밝혀내지 못했습니다.

제 가설과 의견으로는, 같은 가족 내 다른 건강한 자매들에 비해 해당 가족의 유방암 발병률이 높은 것이 환경적 요인이나 생활 방식과 같은 외부 요인에 노출된 것과 관련이 있는 것은 아닌지 궁금합니다.

저는 그 설명이 납득이 가지 않았습니다. 왜냐하면 이 가족들에서 유방암에 걸리는 여성의 비율이 비정상적으로 높았기 때문입니다. 그래서 환경적 요인 때문이 아니라면 유전적 요인 때문일 수밖에 없다고 가설을 세웠습니다. 다른 모든 가능성이 없다면 유전적 요인을 시도해 보자고 생각한 것이죠. 그렇게 지난 50년간 제 연구는 모두 그 주제에 집중되었습니다.

- 인공지능이 현재 연구 및 테스트 분야에 널리 활용되고 있다는 것은 우리 모두 알고 있습니다. 예를 들어, 아스트라제네카는 인공지능 덕분에 연구 기간을 2년에서 단 2주로 단축할 수 있다고 밝혔습니다. 교수님, 연구에도 인공지능을 활용하고 계신가요?

저는 제 분야인 유전학에서 AI에 대해 이야기할 수 있습니다. 특히 암, 소아 질환, 임신 문제, 정신 건강과 관련된 주요 유전자 및 돌연변이를 식별하는 데 집중하고 있습니다. 물론 AI를 직접 사용해 본 경험도 있습니다. 하지만 현재로서는 제 경험상 AI는 임상 현장에서 사용하기에는 아직 충분히 신뢰할 수 있는 수준이 아닙니다.

제가 이 사실을 아는 이유는 제가 수년간 연구하고, 실험하고, 논문을 발표하고, 과학계에서 합의된 사례들을 자주 검증해 보기 때문입니다. 하지만 그런 사례들을 AI에 입력하면 시스템은 두 가지 유형의 오류를 모두 범합니다. 유전자나 돌연변이가 질병을 유발하지 않는데도 유발한다고 단정짓거나, 실험적 증거로 연관성이 입증되었는데도 이를 부정하는 것입니다.

따라서 제 전문 분야에서는 인공지능이 진단이나 임상 진료에 적용될 준비가 아직 되어 있지 않습니다.

하지만 제가 공유하는 내용은 일반적인 이야기가 아닙니다. 일부 분야에서는 인공지능을 매우 성공적으로 활용해 왔습니다. 단백질 설계 분야로 노벨상을 수상한 제 동료 데이비드 베이커 교수님은 인공지능을 매우 효과적으로 적용했지만, 이는 아직 연구 단계에 머물러 있으며 임상 적용 단계에는 이르지 못했습니다.

한 가지 더 강조하고 싶은 점이 있습니다. 유전학 분야에서 인공지능(AI)은 두 가지 매우 다른 방향으로 활용될 수 있습니다. 연구용 AI는 매우 유망하며, 그 잠재력은 엄청나고 정말 기대됩니다. 하지만 앞서 말씀드린 것처럼 임상용 AI는 아직 준비되지 않았습니다.

- 유방암과 난소암을 50년 넘게 연구해 오신 전문가로서, 오늘날 여성들이 이 두 질병에 걸릴 위험을 줄이기 위해 우선적으로 어떤 조언을 해주시겠습니까?

현대 여성이라면 누구나 유방암과 난소암에 걸릴 위험이 있습니다. 유방암과 난소암은 여러 가지 원인으로 발생할 수 있는데, 제가 직접 연구한 여성 그룹에서는 BRCA1 및 BRCA2 유전자와 그 자매 유전자에 돌연변이가 있는 여성들이 많았습니다.

젊고 건강하며 암에 걸린 적이 없지만, 가족 중에 자매, 어머니 또는 할머니가 유방암이나 난소암에 걸린 적이 있는 여성의 경우, BRCA1, BRCA2 또는 기타 관련 유전자에 돌연변이가 있는지 확인하기 위한 유전자 검사를 권장합니다.

사실 유전자 검사와 유전자 분석은 전 세계적으로 매우 보편화되어 있으며, 높은 정확도와 품질로 시행되고 있습니다. 베트남에서도 이러한 유전자 검사와 분석은 매우 높은 품질로 이루어지고 있습니다. 따라서 저는 우리도 유전자 검사를 받아볼 것을 권장합니다.

- 빈퓨처 어워드 시상식에서 50년 전에는 이런 순간을 목격하게 될 줄은 상상도 못 했다고 놀라움을 표현하셨는데요. 젊은 시절인 1970년대에 베트남 반전 시위에 참여하셨는데, 그때부터 베트남에 대한 애정이 싹트기 시작하셨고, 그 이후로 여러 번 베트남을 방문하게 된 계기가 되었나요?

또한, 마음속 깊은 곳에서는 베트남 사람들의 회복력에 깊은 감명을 받는 것 같습니다. 아마도 그것이 제가 베트남을 그토록 사랑하고 여러 번 다시 찾는 이유일 것입니다.

53년 전, 저는 미국의 베트남 전쟁에 반대하는 시위를 이끌었습니다. 52년 전에도 저는 그 전쟁에 반대하는 시위를 이끌었습니다. 51년 전에도 저는 여전히 시위를 하고 있었습니다. 그리고 50년 전, 당신들이 승리했습니다… 오늘 같은 날이 올 거라고는 상상도 못 했습니다… 정말 기쁩니다. 진심으로 기쁩니다. 이 자리에 서게 되어 큰 영광입니다.

베트남은 정말 특별한 나라입니다. 자랑스러워할 만한 것들이 너무나 많아요. 초대해 주셔서 감사합니다!

연구와 관련해서는 사람들이 특정 프로젝트를 선택하는 정확한 이유를 짚어내기가 어렵습니다. 저의 경우, 국립아동병원 소아과 의사들과 함께 일하는 것이 얼마나 중요한지, 그리고 캐슬린 박사님과 함께라면 성공을 거둘 수 있다는 확신이 복합적으로 작용한 결과입니다.

- 베트남에서 지내셨던 시간, 특히 베트남 환자들을 돌보고 지원하셨던 시간에 대한 기억을 공유해 주시겠습니까?

저는 2017년부터 베트남에 거주하고 있습니다. 국립아동병원에 가서 의료진 과 함께 중증 질환 및 장애 아동을 포함한 여러 사례를 연구했습니다. 우리는 함께 아이들의 질병을 이해하고 치료 원인을 찾기 위해 노력했습니다.

귀국의 의사와 간호사분들이 아이의 상태에 대한 모든 정보를 꼼꼼히 파악하고 의료 기록을 매우 주의 깊게 살펴보시는 것을 알게 되었습니다. 저희는 아이의 정보뿐만 아니라 온라인에 게시된 유사 사례의 병리를 함께 검색하여 일치하는 사례를 찾아냅니다.

우리는 모든 정보를 업데이트하고 여러 페이지에 걸친 사건 설명서를 작성했습니다. 이 정보를 가지고 본국으로 돌아와 부모의 DNA 샘플을 검사를 위해 미국으로 가져왔습니다.

이번에도 절차는 동일했지만, DNA 검사는 하노이에서 진행되었습니다. 베트남은 여러 세대에 걸쳐 큰 고통을 겪어왔기에, 생명과 아이들의 생명은 매우 소중합니다. 저희는 매년 이와 같은 사례를 여러 건 연구하고 있으며, 오랜 기간 연구해 온 환자들에 대해서도 지속적으로 연구를 진행하고 있습니다.

- 당신의 연구는 암 검진 및 조기 발견에 획기적인 발전을 가져오고 있습니다. 수상 후 베트남을 어떻게 지원하실 계획인가요?

물론 응원하겠습니다. 저는 하노이 의과대학에 가서 워크숍에 참여해 제 연구실과 제가 협력하는 여러 연구실의 연구 결과를 학생들과 공유했습니다. 베트남 연구자들이 암 관련 연구 논문을 발표했는지 여부를 논의하고 유방암과 난소암 연구의 새로운 방향을 제시했습니다.

저희는 여성들을 대상으로 이 두 가지 암에 대한 검진을 실시하고 진단하기로 합의했습니다. 동시에 유전자 변이 여부를 확인하기 위한 유전자 검사도 진행할 예정입니다. 베트남에 있는 동료들이 정보를 제공해 줄 것이며, 귀국 후에도 이 문제를 계속 연구할 것입니다.

베트남은 유전자 염기서열 분석 절차 수행 능력과 임상 기술이 우수하지만, 연구에 있어 중요한 것은 유전체 데이터를 해석하여 그 결과가 전 세계 대다수 사람들에게도 적용되는지 확인하는 것입니다.

오늘날 정보와 데이터의 양이 급속도로 증가하고 있기 때문에, 많은 과학자들이 그 정보를 해석하여 대다수의 경우에 맞는 정확한 데이터인지 확인하는 데 많은 노력을 기울여야 합니다. 당신은 훌륭한 임상 기술을 갖추고 있지만, 데이터를 해석하는 능력 또한 필요합니다.

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출처: https://vtcnews.vn/nha-khoa-hoc-nu-vinfuture-2025-ai-chua-du-do-tin-cay-de-dung-trong-lam-sang-ar991810.html