의학의 미래: 줄기세포, 유전자 기술, 맞춤형 DNA

2008년 여름, 팔에 점 하나가 점점 커지는 것을 발견했습니다.

하지만 말하기가 어려웠습니다. 그것이 실제로 커졌는지, 아니면 내가 단지 겁을 먹고 정당한 이유 없이 심기증에 걸린 것인지 확신할 수 없었기 때문에 확인해 보기로 결정했습니다. 그렇게 하려면 진료소에 전화해서 진료 예약을 하고 며칠을 기다린 후 차를 타고 진료실로 가야 했습니다. 내가 거기에 갔을 때, 전문 의학 교육을 8년 이상 받은 한 여성이 점을 오랫동안 열심히 쳐다보고 있었습니다. 그리고 나에게 그것에 대해 일련의 질문을 했습니다. 하지만 모든 말을 하고 끝났을 때 그녀는 이에 대한 확실한 답을 얻지 못했습니다. 나. 대신 그녀는 나를 흑색종에 대한 경험이 더 많은 다른 의사에게 소개했고 전체 과정이 다시 시작되었습니다.

결국 아무 일도 일어나지 않았지만 두 번째 의사는 안전을 위해 계속 지켜보라고 말했습니다. 8년이 지난 지금도 여전히 주목하고 있습니다. 하지만 제 방법은 좀 더 정교해졌습니다. 이제는 몇 달에 한 번씩 스마트 폰 내 주머니에서 다음과 같은 애플리케이션을 실행하세요. 스킨비전, 두더지 사진을 찍어보세요. 몇 초 안에 앱은 고급 이미지 인식 알고리즘을 사용하여 물체의 모양, 크기 및 색상을 분석합니다. 그런 다음 과거에 찍은 모든 사진과 비교하여 위험도를 평가합니다. 흑색종.

기술의 도움으로 예전에는 2주가 걸렸고 의사를 여러 번 방문해야 했던 일을 이제 신발을 묶는 데 걸리는 시간보다 더 짧은 시간에 수행할 수 있습니다. 그러한 급진적인 변화가 10년도 채 안 걸려서 이루어졌다는 사실이 아직도 마음을 아프게 합니다. 앱을 실행할 때마다 앞으로 10년 안에 어떤 발전을 보게 될지 궁금해지지 않을 수 없습니다.

10년 후, 의학은 어떤 모습일까요? 우리는 로봇 외과의사에 의해 수술을 받고, 필요에 따라 새로운 장기를 성장시키며, 모든 질병을 완화시키는 기적의 약을 복용하게 될까요? 세상에서 가장 치명적인 질병이 치료될 수 있을까요, 아니면 애초에 발생하기 전에 질병을 예방하는 방법을 알아낼 수 있을까요? 먼 미래에 무슨 일이 일어날지 추측하기는 쉽지만, 가까운 미래에는 어떨까요? 2026년에는 어떤 놀라운 일들이 현실적으로 가능할까요?

이를 이해하려면 먼저 지난 10년 동안 일어났고 앞으로도 계속해서 영향을 미칠 구조적 변화를 되돌아볼 필요가 있습니다. 지난 10년 동안 기술이 어떻게 의학을 근본적으로 재편했는지, 그리고 향후 10년 동안 다가올 놀라운 발전을 엿볼 수 있습니다.

건강의 인터넷

2006년에는 주머니에 스마트폰을 갖고 있는 사람이 아무도 없었습니다. 무선 웹은 이제 막 태어나지도 않았고, 아이폰도 출시되지 않았으며, '웨어러블 기술'은 아직 대중적인 언어의 일부도 아니었습니다. 불과 10년이 지난 지금, 이 모든 것들은 선진국에서는 사실상 어디에나 존재합니다.

인류 역사상 다른 ​​어느 때와도 달리, 이제 사람들은 센서가 장착되고 인터넷에 연결된 컴퓨터를 몸에 어느 정도 부착한 채 돌아다니고 있습니다. 이 컴퓨터를 통해 우리는 필요할 때마다 다양한 건강 정보에 접근할 수 있을 뿐만 아니라 전례 없는 새로운 방식으로 개인 건강을 추적할 수 있습니다.

저렴한 스마트폰이라도 심박수를 확인하고, 걸음 수를 세거나, 밤에 수면의 질을 모니터링할 수 있습니다. 더 발전된 기능이 필요한 경우 모바일 장치를 필요한 모든 의료 도구로 변환할 수 있는 수많은 부착 장치도 있습니다. ㅏ 스마트폰으로 구동되는 검이경 귀 감염을 진단할 수 있습니다. 스마트 청진기 비정상적인 심장 박동을 식별할 수 있으며, 스마트폰 연결 분자분석기 당신이 접하는 음식이나 알약의 화학적 구성을 알려줄 수 있습니다. 그리고 그것은 단지 몇 가지 예일 뿐입니다.

이처럼 엄청나게 풍부한 앱, 센서 및 정보는 이미 전통적인 의료 관행에서 큰 변화를 가져왔습니다.

"기본적으로 우리가 보고 있는 것은 인간의 디지털화입니다."라고 심장 전문의이자 Scripps 중개 과학 연구소 소장인 Eric Topol 박사는 말합니다. “이 모든 새로운 도구는 기본적으로 각 인간의 의학적 본질을 정량화하고 디지털화할 수 있는 능력을 제공합니다. 그리고 스마트폰이 의료화되고 환자가 이 데이터의 대부분을 스스로 생성하기 때문에 의사 대신 환자가 중심 무대에 서게 됩니다. 그리고 데이터를 해석하는 데 도움이 되는 스마트 알고리즘을 사용하면 원하는 경우 폐쇄된 전통적인 의료 세계에서 해방될 수 있습니다.”

Topol은 미래를 내다보며 스마트폰이 의료 시스템에서 인간 의사의 역할을 근본적으로 변화시킬 것이라고 믿습니다. "이러한 도구를 사용하면 의사 수를 줄이고, 비용을 절감하고, 진료 속도를 높이고, 환자에게 더 많은 권한을 부여할 수 있습니다."라고 그는 설명합니다. “더 많은 의료 데이터가 환자에 의해 생성되고 컴퓨터에 의해 처리됨에 따라 의학의 진단 및 모니터링 측면의 대부분이 의사로부터 멀어질 것입니다. 환자는 치료, 지도, 지혜 및 경험을 주로 의사에게 맡기면서 책임을 맡게 될 것입니다. 이 의사들은 지시서를 작성하지 않습니다. 조언을 해줄 거예요.”

의학, 컴퓨터 과학을 만나다

컴퓨터는 의학 분야에서 오랜 역사를 가지고 있습니다. 병원에서는 1950년대부터 의료 기록을 추적하고 환자를 모니터링하는 데 이를 사용해 왔습니다. 질병이 어떻게 발생하는지 알아내기 위한 컴퓨터 모델과 정교한 소프트웨어는 상대적으로 짧은 기간 동안만 사용되었습니다. 시간. 지난 10년 정도가 되어서야 컴퓨터가 더욱 강력해지고 접근성이 향상되면서 컴퓨터 의학 분야가 본격적으로 성장하기 시작했습니다.

2005년에 설립된 존스 홉킨스 대학 컴퓨터 의학 연구소 소장인 Raimond Winslow 박사는 최근 몇 년간 “이 분야가 폭발적으로 성장했습니다. 수학, 컴퓨터 과학, 공학 교육을 받는 완전히 새로운 사람들의 커뮤니티가 있습니다. 또한 그들은 생물학에 대한 교차 교육도 받고 있습니다. 이를 통해 의료 진단 및 치료에 완전히 새로운 관점을 제시할 수 있게 되었습니다.”

이제 우리는 제한된 인간 두뇌 능력으로 복잡한 의학적 문제에 대해 고민하는 대신, 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하고, 인간 의사조차 할 수 없는 예측을 하는 기계의 도움 길.

“전통적인 생물학의 렌즈를 통해 질병을 보는 것은 엄청난 수의 조각으로 구성된 매우 복잡한 직소 퍼즐을 조립하려는 것과 같습니다.”라고 Winslow는 설명합니다. “결과는 매우 불완전한 그림이 될 수 있습니다. 전산 의학은 퍼즐 조각이 어떻게 맞춰져 있는지 확인하여 보다 전체적인 그림을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리는 누락된 부분을 모두 갖지 못할 수도 있지만, 질병의 원인과 치료 방법에 대해 훨씬 더 명확한 시각을 갖게 될 것입니다.”

상대적으로 짧은 시간 내에 컴퓨터 의학을 사용하여 꽤 놀라운 일을 달성했습니다. 대장암, 난소암, 다양한 심혈관 질환의 유전자 및 단백질 표지를 찾아내는 등 질병.

최근에는 이 분야가 질병 모델링을 넘어 영역을 확장하기 시작했습니다. 수년에 걸쳐 우리의 계산 능력이 확장됨에 따라 과학자들이 이러한 능력을 사용하는 방식도 확장되었습니다. 과학자들은 이제 딥 러닝 알고리즘 및 인공 지능과 같은 기술을 사용하여 쓸모 없거나 접근할 수 없는 소스에서 정보를 채굴하고 있습니다.

Memorial Sloan Kettering Cancer Center의 Gunnar Rätcsh 박사를 예로 들어 보겠습니다. 그와 그의 팀은 최근 완전히 특이한 방식으로 암의 신비를 풀기 위해 컴퓨터를 사용했습니다. 생물학적 수준에서 질병을 이해하기 위해 질병 모델을 구축하는 대신 Rätcsh와 그의 팀은 수억 명의 의사의 글을 읽고 이해할 수 있는 인공지능 소프트웨어 프로그램 노트. 이러한 기록을 비교하고 환자 증상, 병력, 의사의 관찰 및 다양한 치료 과정을 통해 프로그램은 인간 의사가 가질 수 없는 연관성과 연관성을 찾을 수 있었습니다. 알아 차렸다.

Rätsch는 "인간의 정신에는 제한이 있으므로 통계와 컴퓨터 과학을 사용해야 합니다"라고 설명합니다.

그리고 Ratsch만이 고정관념에서 벗어나 생각하는 유일한 사람은 아닙니다. 강력한 새 컴퓨터, 수많은 새 데이터, 수많은 영리한 새로운 접근 방식을 통해 연구자들은 복잡한 의료 문제에 접근하는 완전히 다른 방법을 고안하고 있습니다.

예를 들어, 연구자들은 최근 트위터에서 위치 태그가 지정된 아픈 트윗을 선별하여 질병의 확산을 추적하는 기계 학습 알고리즘을 개발했습니다. 역학자는 이 데이터를 분석함으로써 인플루엔자와 같은 바이러스가 퍼질 가능성이 있는 위치를 보다 정확하게 예측할 수 있으며, 이는 보건 당국이 백신을 보다 효과적으로 배포하는 데 도움이 됩니다.

다른 연구에서 연구자들은 MRI 스캔의 패턴을 인식하도록 인공 신경망을 훈련시켰으며, 그 결과 궁극적으로 다음과 같은 결과가 나왔습니다. 알츠하이머병의 존재를 감지할 수 있을 뿐만 아니라 건강한 사람에게 질병이 언제 나타날지 예측할 수 있는 시스템입니다. 인내심 있는.

우리는 또한 다음과 같은 알고리즘을 가지고 있습니다. 우울증과 불안을 진단하다 말의 패턴을 분석하고 심지어 에볼라 확산을 예측하다 감염된 박쥐의 이동 활동을 분석함으로써. 그리고 목록은 계속됩니다. 이는 더 큰 추세의 몇 가지 예일 뿐입니다. 컴퓨팅은 현재 수십 개의 다양한 의료 전문 분야에 침투했으며 의학 연구 및 실습의 모든 영역에 도달할 때까지 계속해서 발전해 나갈 것입니다.

유전자 편집

지난 10년 동안 발생한 가장 중요한 발전에 대한 논의는 CRISPR-Cas9에 대한 언급 없이는 비참할 정도로 불완전할 것입니다. 이 단일 기술은 의심할 여지 없이 우리 시대의 가장 큰 성과 중 하나이며 의학의 미래에 큰 영향을 미칠 것입니다.

CRISPR-Cas9는 과학자들이 전례 없는 정확성, 효율성 및 유연성으로 유전자를 편집할 수 있게 해주는 게놈 편집 기술입니다. 2012년 개발돼 이후 생물학 분야를 산불처럼 휩쓸었다.

CRISPR이라는 약어는 Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats를 나타냅니다. 생물학자가 아닌 이상 그것은 아마도 큰 의미가 없을 것입니다. 그러나 간단히 말해서 적응 면역을 의미합니다. 미생물이 자신의 DNA를 기록하고 표적화하여 침입하는 바이러스로부터 자신을 방어하기 위해 사용하는 시스템 시퀀스. 몇 년 전, 과학자들은 이 기술이 살아있는 세포에서 거의 모든 유기체의 게놈을 편집하기 위한 간단하고 신뢰할 수 있는 기술로 용도가 변경될 수 있다는 것을 깨달았습니다.

공평하게 말하면 CRISPR는 지금까지 만들어진 최초의 게놈 편집 도구가 아닙니다. 이전에 과학자들은 TALENS 및 아연 핑거 뉴클레아제와 같은 프로세스를 사용하여 유전자를 편집할 수 있었습니다. 그러나 이러한 이전 기술은 CRISPR의 단순성에 미치지 못합니다. 두 가지 모두 과학자들이 각 DNA 표적에 맞는 맞춤형 단백질을 구축해야 하는데, 이는 CRISPR에서 사용하는 비교적 간단한 RNA 프로그래밍보다 훨씬 더 많은 시간과 노력이 소요되는 과정입니다.

바이오해커이자 생물학자인 조시아 제이너(Josiah Zayner)는 “이전에는 이런 유전공학 작업을 모두 할 수 있었지만”이라고 설명합니다. 징크핑거 뉴클레아제나 TALENS와 같이 사람들이 이전에 사용했던 것들은 단백질을 기반으로 조작되어야 했습니다. 수준. 따라서 특정 유전자에 대해 무언가를 조작하고 싶다면 DNA에 결합하도록 단백질을 조작하는 데 약 6개월이 걸릴 것입니다. CRISPR를 사용하여 새로운 CRISPR 실험을 하고 싶다면 온라인에 가서 DNA 합성 회사 중 한 곳에 가서 100가지 다른 것을 주문하면 내일 실험을 할 수 있습니다. 그래서 6개월에서 지금은 하룻밤 사이에 배송되는 회사도 있습니다. 따라서 100배 더 많은 연구를 수행할 수 있을 뿐만 아니라 이전보다 100배 더 빠르게 수행할 수 있습니다."

간단히 말해서, CRISPR는 전 세계 DNA 연구자 앞에 놓인 가장 큰 장애물 중 일부를 줄였습니다. 이제 수문이 열려 누구나 유전자 편집을 할 수 있습니다.

CRISPR-Cas9 기술이 개발되기까지 10년 동안 CRISPR는 과학 출판물에서 단 200번만 언급되었습니다. 2014년 한 해에만 그 숫자가 3배로 늘어났으며, 조만간 둔화될 조짐은 보이지 않습니다.

지난 2년 동안만 해도 연구자들은 CRISPR를 사용하여 엔지니어링에 성공했습니다. 면역력이 있는 작물 특정 곰팡이 질병에 대해서는 감염된 마우스 세포에서 HIV-1을 근절하고 심지어 본격적인 게놈 공학을 수행합니다.

그리고 이것은 시작에 불과합니다. 내가 이 글을 쓰고 있는 지금, 인간을 대상으로 한 최초의 유전자 편집 실험이 실제로 진행 중입니다. 8월에는 중국 연구자 그룹이 CRISPR-Cas9 방법을 사용하여 변형된 세포를 사람에게 주입하여 암 환자를 치료하려고 시도할 예정입니다. 보다 구체적으로 연구팀은 특정 유형의 폐를 앓고 있는 환자로부터 백혈구를 채취할 계획이다. 암을 공격하도록 해당 세포를 편집한 다음 환자의 몸에 다시 도입합니다. 몸. 모든 것이 계획대로 진행된다면 조작된 세포는 암세포를 찾아 죽일 것이며 환자는 완전히 회복될 것입니다.

수많은 성공적인 동물 실험은 CRISPR가 인간 질병 치료에 큰 잠재력을 가지고 있음을 시사합니다. 그러나 CRISPR의 가장 큰 장점은 너무 간단하고 효과적이라는 것이 아니라 누구나 사용할 수 있을 정도로 기술에 접근할 수 있다는 것입니다.

현재 캘리포니아의 생명공학 공급 스타트업 덕분에 140달러만 있으면 누구나 이 제품을 손에 넣을 수 있습니다. DIY CRISPR 키트를 만들고 주방에서 바로 기본 유전자 편집 실험을 시작하세요. 카운터. 회사 설립자인 Zayner는 이러한 도구를 시민 과학자의 손에 제공함으로써 DNA에 대한 우리의 집단적 지식이 크게 향상되기를 바라고 있습니다.

Zayner는 “이 모든 지식과 기술, 창의성과 능력을 갖고도 활용되지 않는 사람들이 너무 많습니다.”라고 말했습니다. “어느 곳에서 현재 전 세계에 700만 명이 넘는 취미 컴퓨터 프로그래머가 있다는 기사를 읽었습니다. 1970년에는 차고 한 채를 채울 만큼의 사람이 거의 없었다는 점을 생각하면 말도 안 되는 일입니다. 하지만 유전 공학과 DNA에 관한 한, 우리는 이 분야에 대해 더 오랫동안, 또는 적어도 컴퓨터가 존재하는 한, 취미로 컴퓨터를 사용하는 과학자는 아마도 수천 명에 불과할 것입니다. 실험. 그것이 내가 바꾸고 싶은 것입니다. 취미 생물학자가 700만 명 있다면 우리 의학계는 어떻게 될까요?”

재생의학이 성장한다

1981년에 두 명의 영국 과학자가 엄청난 발전을 이루었습니다. 그들은 최초로 실험실에서 배아줄기세포를 배양하는 데 성공했습니다. 줄기 세포(신체의 모든 조직을 구성하는 세포 퍼티)에는 거의 끝이 없는 목록이 있습니다. 잠재적인 의료 응용 분야가 발견된 이후로 과학자들은 다음과 같은 노래를 불러왔습니다. 칭찬. 수년 동안 우리는 줄기 세포 연구가 조직, 장기, 심지어 사지 전체를 다시 성장시킬 수 있는 미래를 가져올 것이라는 말을 들어왔습니다. 그러나 우리는 줄기세포의 잠재력을 오랫동안 알고 있었지만, 집단적 이점을 위해 줄기세포를 진정으로 사용하는 방법을 알아낸 것은 최근에야 비로소 가능해졌습니다.

문제는 우리가 도중에 몇 가지 장애물에 부딪혔다는 것입니다. 1981년 쥐 줄기세포가 처음 배양된 후 과학자들이 인간 배아줄기세포를 성공적으로 분리하고 실험실에서 배양하는 데 18년이 더 걸렸습니다. 이것이 마침내 일어났을 때, 그것은 보편적으로 기념비적인 성과로 받아들여졌습니다. 그러나 이 신기술은 규제 당국에 의해 두 팔 ​​벌려 받아들여지지 않았습니다.

2001년 부시 행정부는 줄기 세포를 만드는 것이 불가능하다는 이유로 미국 내 인간 줄기 세포 연구에 대한 자금 지원에 엄청난 제한을 두었습니다. 세포를 만들려면 인간 배아를 파괴해야 합니다. 시간). 이것은 세계의 다른 지역에서 진행되는 진전을 막지 못했습니다. 2006년 일본 과학자 야마나카 신야(Shinya Yamanaka)가 배아와 유사한 세포를 만드는 방법을 개발했습니다. 성체 세포에서 추출 - 사용 가능하고 다재다능한 줄기를 만들기 위해 배아를 파괴할 필요가 없음 세포.

그 시점부터 줄기세포 연구는 줄기세포처럼 성장해 왔습니다. 2006년 야마나카의 다능성 줄기세포 대안이 나온 지 3년 후, 오바마 행정부는 부시 행정부가 2001년에 줄기세포 연구에 부과했던 자금 제한을 해제했습니다. 갑자기 수문이 열렸고 그 이후로 거의 매년 재생 의학 분야에서 일종의 획기적인 발전이 이루어졌습니다.

2010년에 과학자들은 처음으로 인간 배아줄기세포를 사용하여 척수 손상 환자를 치료했습니다. 2012년에 그들은 성공적으로 사용되었습니다. 다른 재판 연령 관련 황반변성을 앓고 있는 여성을 치료하기 위해. 그리고 획기적인 발전이 계속해서 이루어지고 있습니다. 현재까지 줄기세포 관련 치료법은 당뇨병, 파킨슨병, 알츠하이머병, 외상성 뇌 손상 복구, 치아 재성장, 청력 복구, 상처 치유, 특정 학습 치료까지 장애.

지난 몇 년 동안 연구자들은 줄기세포를 줄기세포와 함께 사용하는 방법을 탐색하기 시작했습니다. 3D라고 알려진 최첨단 기술을 탄생시킨 적층 제조 방법 바이오 프린팅. 3D 프린터를 사용하여 줄기 세포를 심을 수 있는 비계를 만들면서 과학자들은 인체 외부에서 새로운 사지, 조직 및 기관을 성장시키는 데 큰 진전을 이루었습니다. 희망은 언젠가는 이 기계에서 교체 부품을 인쇄할 수 있는 지점에 도달하는 것입니다. 나중에 이식하여 장기, 사지 및 조직에 대한 의존도를 줄이거 나 완전히 제거합니다. 기증자. 이 기술은 현시점에서는 아직 초기 단계이지만 자연과학이 어떻게 좋아하는지 보여주는 훌륭한 예이기도 합니다. 생물학은 전통적인 영역 밖에서 일어나는 기술 발전과 합쳐지고 그로부터 이익을 얻을 수 있습니다. 약.

신경과학의 황금시대

2014년, 저명한 물리학자이자 미래학자인 미치오 가쿠(Michio Kaku)가 유명하게 언급된 “우리는 지난 10~15년 동안 생각하는 뇌에 ​​대해 인류 역사 전체보다 더 많이 배웠다”고 말한 것은 진실을 확장한 것이 아닙니다. 우리 두개골 내부에 있는 전기적으로 맥동하는 뉴런의 다발은 수세기 동안 과학자들을 당황하게 했습니다. 컴퓨팅, 감지 및 이미징 기술의 발전으로 인간 두뇌에 대한 우리의 이해가 지난 몇 년 동안 극적으로 확장되었습니다. 연령.

지난 수십 년 동안 개발된 수많은 새로운 이미징 및 스캐닝 기술을 통해 과학자들은 이전과는 전혀 다른 방식으로 뇌를 관찰할 수 있게 되었습니다. 이제 우리는 살아있는 뇌 내부의 생각, 감정, 핫스팟 및 데드존을 볼 수 있으며 강력한 컴퓨터를 사용하여 이러한 생각을 해독하는 과정을 시작할 수 있습니다.

이는 의학의 미래에 큰 영향을 미칩니다. 정신 질환과 신경학적 장애는 미국과 기타 여러 선진국에서 장애의 주요 원인입니다. 전국정신질환연맹(National Alliance on Mental Illness)에 따르면 대략 5명 중 1명은 일종의 정신 건강 문제를 겪고 있습니다. 그러나 지난 10년 동안 결실을 맺은 수많은 신기술 덕분에 우리는 치료 방법을 빠르게 배우고 있습니다. 알츠하이머병, 루게릭병(ALS)과 같은 신경퇴행성 질환부터 자폐증, 정신 분열증.

최근에 특히 유망한 발전 중 하나는 과학자들이 빛으로 개별 뉴런을 켜거나 끌 수 있는 기술인 광유전학의 출현입니다. 이 방법이 완성되기 전에는 신경망을 활성화하거나 침묵시키는 표준 절차가 비교적 조잡했습니다. 예를 들어, 쥐가 미로를 탐색하는 데 도움이 되는 뉴런 그룹을 결정하기 위해 과학자들은 전극을 쥐의 뇌 조직에 직접 삽입하여 약간의 충격을 주고 수천 개의 뉴런을 자극합니다. 한 번에. 이 방법은 다소 부정확하여 유용한 데이터 수집을 상당히 어렵게 만들었지만, 광유전학을 통해 과학자들은 이제 빛에 민감한 분자를 특정 뇌 세포를 개별적으로 조작함으로써 행동, 감정 또는 행동에서 뉴런(또는 뉴런 네트워크)의 역할을 훨씬 쉽게 결정할 수 있습니다. 질병.

이제 전 세계의 신경과학자들이 이 기술을 수용하고 있습니다. “지난 10년 동안 수백 개의 연구 그룹이 광유전학을 사용하여 다양한 뉴런 네트워크가 행동에 어떻게 기여하는지 알아냈습니다. MIT의 생명공학 교수이자 공동 발명자인 에드 보이든(Ed Boyden)은 이렇게 말합니다. 광유전학. "미래의 광유전학은 다양한 뇌 세포가 어떻게 감정, 생각, 움직임을 유발하는지, 그리고 어떻게 다양한 정신 질환을 유발하는지를 해독할 수 있게 해줄 것입니다."

점들을 잇는

모든 면에서 지난 10년은 의학 발전의 회오리바람이었습니다. 그러나 향후 10년 동안 의학이 어떻게 발전할지 이해하려면 다음과 같은 것이 중요합니다. 이러한 의약품 주머니가 개별적으로 얼마나 빨리 발전했는지뿐만 아니라 어떻게 서로 수렴하고 합체하고 교차 수분을 시작하는지 이해합니다. 앞서 논의한 모든 놀라운 의학적 발전과 주요 변화는 공백 상태에서 존재하지 않습니다. 그것들은 서로 차단되지 않으며 의학계 외부에서 일어나는 다른 발전으로부터도 차단되지 않습니다. 대신, 이들 중 다수는 매우 시너지적인 방식으로 합병되어 궁극적으로 의료 발전의 전반적인 속도를 더욱 향상시킵니다.

컴퓨터 의학과 모바일 기술의 지속적인 융합은 서로 다른 두 가지 규모로 발생하는 분명한 예 중 하나입니다. 개인 수준에서는 점점 더 강력해지는 프로세서(클라우드 컴퓨팅도 포함)를 통해 휴대폰에서 다음을 수행할 수 있습니다. 점의 성장을 인식하는 것과 같이 의료용으로 사용할 수 있는 보다 복잡한 작업을 완료합니다. 목적. 집단적 차원에서 우리가 스마트폰과 웨어러블 센서를 통해 생성하는 모든 의료 데이터는 대규모로 의료 미스터리를 푸는 데 사용될 수 있습니다.

Scripps 중개과학연구소(Scripps Translational Science Institute) 소장인 Topol은 "진정한 혁명은 스마트폰에 안전하고 심층적인 의료 데이터 창고를 보유하는 데서 오는 것이 아닙니다."라고 말합니다. “모든 개인 데이터를 결합할 수 있는 클라우드에서 비롯됩니다. 엄청난 양의 데이터가 적절하게 수집, 통합 및 분석되면 개인과 인구 전체라는 두 가지 수준에서 거대하고 새로운 잠재력을 제공하게 될 것입니다. 모든 관련 데이터를 추적하고 기계 처리하여 누구도 혼자서는 감지할 수 없는 복잡한 추세와 상호 작용을 찾아낸다면 우리는 많은 질병을 예방할 수 있을 것입니다.”

그리고 융합되고 있는 것은 스마트폰과 컴퓨터 의학뿐만이 아닙니다. 신경 과학, 유전자 편집, 로봇 공학, 줄기 세포, 3D 프린팅 등을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 분야와 기술이 함께 모이고 있습니다.

DNA 염기서열 분석이나 신경과학처럼 다소 분리되어 있는 것처럼 보이는 것들도 하나로 합쳐지고 있습니다. 이제 우리가 대부분의 뇌 장애를 어떻게 진단하는지 살펴보세요. 몇 년 전만 해도 신경 및 정신 질환을 진단하려면 생체 검사나 척수 천자와 같은 값비싼 침습적 절차가 필요했습니다. 인간 게놈 프로젝트를 계기로 개발된 현대 DNA 염기서열 분석 기술을 통해 이제 간단한 혈액만으로 동일한 질병을 진단할 수 있습니다. 시험. 이 경우 유전학에 대한 지식은 신경과학에 대한 지식을 발전시키는 데 도움이 되었습니다. 다양한 의학 및 기술 분야가 발전함에 따라 점점 더 많이 발생하는 교차 수분.

치료가 아닌 건강을 위한 비용 지불

문제는 이러한 모든 의료 및 기술 발전이 서로 연결되어 있는 것처럼 정치, 입법, 경제, 심지어 전통과도 설명할 수 없을 정도로 연결되어 있다는 것입니다. 모든 것이 과학과 기술의 엄청난 속도로 움직이는 것은 아닙니다. 따라서 의학의 발전은 빠른 속도로 계속될 가능성이 높습니다. 속도가 점점 더 빨라지고 있기 때문에 새로운 의료 기술의 구현이 항상 다음과 같이 발생하는 것은 아니라는 점을 기억하는 것도 중요합니다. 빠르게.

구현을 가로막는 특히 큰 장애물 중 하나는 대부분의 의료 시스템에서 사용되는 현재 서비스별 수가제 모델입니다. 이러한 시스템 하에서 의사는 진료실 방문, 검사, 수술 절차 또는 기타 모든 종류의 의료 서비스 등 자신이 제공하는 각 서비스에 대해 비용을 지불받습니다. 이 모델은 반드시 사람들의 건강을 유지하는 것이 아니라 치료법 사용을 장려하기 때문에 이해 상충을 야기합니다.

Singularity University의 창립 전무이사이자 지수의학 의장인 Daniel Kraft 박사는 다음과 같이 말했습니다. 이러한 구조적 문제는 기술적으로 더 진보된 의료로의 전환을 효과적으로 방해하고 있다고 설명합니다. 관행.

“저는 소아과 의사입니다. 따라서 중이염에 걸린 아이들을 진료하여 돈을 벌면 이제 아이들을 집으로 보낼 수 있습니다. 앱과 디지털 검이경 – 하지만 비용을 청구할 수는 없습니다 – 이 새롭고 더 효과적인 것을 사용하도록 인센티브를 받지는 못할 것입니다 기술."

그것은 큰 문제이지만 확실히 극복할 수 없는 문제는 아닙니다. 이러한 새로운 도구와 방법의 채택을 가속화할 가능성이 있는 한 가지는 “가치 기반 케어” Kraft가 말했듯이, “이러한 의료 시스템의 의사는 귀하의 건강을 유지하기 위해 돈을 받을 것입니다. 더 건강해졌습니다. 그들의 인센티브는 퇴원 후에도 병원에 가지 못하게 하는 것이지, 더 많은 시술이나 생체 검사를 하거나 비용을 지불하기 위한 것이 아닙니다. 처방전.” 가치 기반 의료 시스템에서 그는 “의사와 의료 팀은 환자가 다음과 같은 경우 보너스를 받을 수 있습니다. 혈당 수치가 향상되거나 불필요한 응급실 방문이 줄어들거나 연결된 혈압을 사용하여 혈압이 모니터링됩니다. 커프스."

현재의 서비스별 행위수수료 모델에서 가치 기반 진료 시스템으로의 전환은 하루아침에 이루어질 가능성은 없지만 이미 일어나고 있습니다. Kaiser Permanente 및 The Mayo Clinic과 같은 소수의 대규모 의료 기관이 이를 수용하기 시작했습니다. 이 모델과 현대 건강 추적 기술의 가용성 증가로 인해 변화가 더욱 가속화되고 있습니다. 더.

Kraft는 “데이터 모델이 변화하고 있습니다.”라고 말합니다. “지금으로부터 10년 후에는 대부분의 의료 서비스가 결과에 따라 지불될 것입니다. 장치, 앱 및 기타 도구는 의사가 처방했기 때문이 아니라 작동한 경우에만 비용을 지불받습니다. 그들을. 그것이 내 치료의 일부이고 더 나은 결과나 더 낮은 의료 비용으로 보상을 받는다면 나는 이러한 새롭고 첨단 기술이 적용된 도구를 훨씬 더 많이 받아들일 것입니다.”

모퉁이에 무엇이 있나요?

따라서 유전자 편집, 다양한 분야의 교차 수분, 장애물과 같은 분야의 기하급수적인 발전 속도를 염두에 두세요. 새로운 기술이 발전하는 속도만큼 빠르게 채택하는 것을 방해합니다. 향후 10년 동안 의학에서 어떤 변화가 나타날 것으로 예상해야 할까요? 연령?

틀림없이 이 질문에 대한 가장 쉽게 소화할 수 있는 대답은 Leroy Hood 박사와 P4 의학에 대한 그의 아이디어에서 나온 것입니다. 여기서 P는 예측, 예방, 개인화 및 참여를 의미합니다.

향후 10년 동안 의학은 점점 더 예측성을 갖게 될 것입니다. 더 많은 사람들이 건강 데이터를 기록하고 추적하는 능력을 받아들이고 해당 데이터의 범위가 확대되고 데이터 분석 능력이 더욱 강력해지면 다양한 범위의 데이터를 선점할 수 있을 것입니다. 질병. 오늘날 우리는 점이 악성 흑색종으로 발전할 위험이 있는 시기를 알려주는 앱을 보유하고 있습니다. 내일 우리는 다발성 경화증의 초기 징후를 찾기 위해 보행 패턴을 분석하는 앱을 갖게 될 것입니다. 지난 3년간의 식습관을 파악하고 올바른 방향으로 나아가고 있음을 알려드립니다(물론 친절한 알림도 포함). 당뇨병.

물론 이러한 예측 능력은 향후 몇 년 동안 의학의 참여가 점점 더 커질 것이라는 생각에 근거하고 있습니다. 기술이 발전함에 따라 환자는 단순히 지시를 받는 것이 아니라 의사와 협력하여 자신의 건강 관리에 더욱 적극적인 역할을 하게 될 것입니다.

Kraft는 "10년 후에는 귀하가 이미 시계나 휴대전화에서 최근 활력 징후를 업로드하셨기를 바랍니다."라고 말합니다. 매트리스, 혈압 판독기, 혈당 측정기를 귀하의 의료팀이 보유하고 있는 전자 의료 기록에 저장하세요. 액세스. 그리고 이는 의료팀이 활력 징후를 관찰할 필요가 없다는 것을 의미하지만, 뭔가 이상해 보이고 기계와 '예측'이 문제가 있음을 감지하면 귀하의 의료 팀 또는 디지털 아바타가 귀하에게 연락할 수 있습니다. 일찍. 나는 더 많은 환자들이 자신의 건강에 대한 CEO는 아니더라도 적어도 COO가 될 수 있는 권한을 더 많이 부여받기를 바랍니다. 더 스마트한 방법으로 건강을 추적하고 무엇을 해야 할지, 무엇을 해야 할지 듣기만 기다리는 대신 더 많은 부조종사 역할을 하게 됩니다. 반응적이다.”

궁극적으로, 더욱 참여적이고 개인화되었으며 예측 가능한 의학 시스템으로의 전환은 애초에 질병 발생을 예방하는 능력을 향상시킬 것입니다. 다이어트 추적 손목밴드가 스마트 냉장고와 동기화되어 나트륨 함량이 높은 음식을 섭취했다는 사실이 확인되면 AI 기반 디지털 건강 보조원은 장기적으로 심장병 발병을 예방하는 데 도움이 되는 식이 변화를 권장할 수 있습니다. 나중에.

웃기게 들리겠지만, 현재의 궤도를 계속 이어간다면 가까운 미래의 의학은 실제로 약을 복용할 필요가 없는 미래가 될 수도 있습니다.