바이낸스 리서치: 도전에서 기회로, DeSci가 과학을 재상상하는 방법?
글: Will 아망
고대부터 왕과 장군들은 불사에 대한 끝없는 열망을 가져왔으며, 오늘날도 여전히 그러하다. 생명의 연장을 향한 이러한 추구와 과학의 최전선 탐구는 블록체인 기술의 지원 아래 새로운 방향을 얻고 있다. 탈중앙화 과학(DeSci)의 등장은 과학 탐구의 최전선에 새로운 희망과 가능성을 제공하고 있다.
내가 처음 DeSci에 주목하게 된 계기는 화이자의 VitaDAO 투자였다. 이는 화이자가 Web3 분야에서 단행한 첫 번째 투자일 뿐 아니라 전통적인 제약 거대 기업이 DeSci 분야를 인정하고 지지함을 의미하기도 한다. 내 디지털 헬스케어 창업 경험을 바탕으로, 나는 DeSci를 통해 비즈니스 모델을 어떻게 재구상할 수 있을지 고민하게 되었다.
Binance Research가 발표한 DeSci 보고서 『From Challenges to Opportunities: How DeSci Reimagines Science』는 먼저 연구 과정 속 '데스 밸리(Death Valley)' 현상을 언급하고, 이를 해결하기 위한 DeSci의 혁신적 접근법을 제시한다. 이후 현재 시장의 DeSci 구조를 정리하며, DeSci가 이미 충분히 성숙하여 과학 연구 방식에 영향을 미칠 수 있음을 강조한다. 비록 현재 상황에는 일부 격차와 도전 과제가 존재하지만, 연구의 '데스 밸리' 문제 해결은 분명히 한 걸음 전진한 결과이다.
보고서의 논리를 따라 생각해보면, 전체 연구가 상용화되는 과정에서 DeSci는 블록체인 기술 및 Web3와 더욱 긴밀하게 결합될 수 있다. 의료 연구 개발을 예로 들어보자:
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데이터 확보: 초기 기초 연구 및 전환 연구 데이터는 DePIN 방식으로 수집할 수 있으며, AI를 활용해 이러한 데이터를 추가로 강화할 수 있다. 이 방법은 전 세계적으로 데이터를 확보할 수 있고 인센티브를 제공한다는 장점이 있다;
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데이터 저장: 이러한 데이터는 암호화 기술을 통해 블록체인에 저장되어 데이터의 변형 불가능성과 보안성을 유지할 수 있으며, 동시에 누구나 접근 가능한 새로운 공개 형태를 구축하여 과학적 발견의 복제 가능성과 반복 가능성 문제를 어느 정도 해결할 수 있다;
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이익 공동체: DAO 조직이 정한 규칙을 통해 기초 연구와 임상 치료 사이의 이익 공동체를 실현할 수 있으며, 이러한 규칙은 연구, 임상, 상용화, 의료-환자 시나리오 등 여러 단계로 확장되어 다자간 상생을 달성할 수 있다;
미래의 DeSci는 다양한 이해관계자가 형성한 탈중앙화 조직(DAO)들이 공동의 목표와 비전을 가지고 자본의 수익성에 휘둘리지 않고, 블록체인 기술과 Web3를 깊이 융합하여 과학적 발견을 촉진하고 실질 제품의 조기 출시를 가속화하며 사회 전체의 발전을 추진하는 모습일 것이다.
비록 DeSci가 아직 매우 초기 단계에 있지만, 현재 과학 연구 수행 방식에 적극적으로 영향을 미치고 있다.
다음은 From Challenges to Opportunities: How DeSci Reimagines Science의 내용이다. 즐겨보시기 바란다:
01 핵심 요점
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과학 연구 과정은 중대한 도전에 직면해 있으며, 특히 기초 연구를 실제 응용으로 전환하는 전환 연구 분야에서 더욱 그렇다. '데스 밸리' 현상으로 인해 80~90%의 연구 프로젝트가 인체 실험 이전에 실패하며, 후보 약물 중 단지 0.1%만이 승인된 치료제가 된다.
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학계, 자금 지원 기관, 산업계 간의 인센티브 불일치로 인해 연구개발 자금 부족, 과학자와 임상의 간 협업 감소, 과학적 발견의 복제 가능성과 반복 가능성 저하 등의 문제가 발생하며, 대부분의 연구가 '데스 밸리'에서 정체된다.
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탈중앙화 과학(DeSci)은 Web3 스택을 활용하여 위의 도전 과제들을 해결할 수 있는 혁신적인 과학 연구 모델을 창출하는 운동이다.
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탈중앙화 자율 조직(DAO), 블록체인, 스마트 계약을 활용함으로써 DeSci는 핵심적인 조정 문제를 해결할 수 있다. 이는 다양한 이해관계자 집단이 자본 이익을 조율하고, 연구를 임상 단계까지 진전시키도록 유도할 수 있게 해준다.
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현재 시장은 DeSci 분야의 4가지 핵심 혁신 영역을 명확히 하고 있다:
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인프라: 자금 조달 플랫폼, DAO 도구 등 하위 산업으로, DeSci DAO의 기반이 된다.
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연구: 전 세계에서 활동하는 민간 DeSci 커뮤니티와 다수의 이해관계자가 공동의 비전을 가진 DAO.
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데이터 서비스: 출판 및 동료 평가 플랫폼. 이들 플랫폼은 과학 논문의 개방 접근을 지원하며, 데이터 관리 도구는 강력한 데이터 무결성과 협업 접근 통제를 제공한다.
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Memes: 직접 과학 실험에 자금을 지원하거나 다른 DeSci 프로젝트의 투자 도구로 작용한다.
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기존 스택은 기초 및 전환 연구를 지원할 수 있지만, 임상 연구에는 적합하지 않다. 임상 연구는 환자에게 직접적인 혜택을 주는 분야이다.
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요약하면, 탈중앙화 과학은 이미 충분히 성숙하여 현재 과학 연구 방식에 영향을 줄 수 있다. 비록 현재 상황에는 일부 격차와 도전 과제가 존재하지만, 연구의 '데스 밸리' 문제 해결은 분명히 한 걸음 전진한 결과이다.
02 서론
2.1 전통적 과학 연구 배경
과학 산업이 새로운 지식과 발명을 생성하는 과정은 주로 기초 연구와 임상 연구 두 단계로 나뉜다. 이 두 주요 단계는 전환 연구를 통해 연결되며, 전환 연구의 핵심 기능은 기초 연구의 성과를 임상 연구에서 시험 가능한 실제 응용으로 전환하는 것이다. 이 과정의 궁극적 목적은 연구 성과를 상용화하여 사회에 이로운 제품을 만드는 것이다.
(그림 1: '데스 밸리'는 기초 과학과 임상 과학 사이에서 대부분의 연구가 실패하는 단계)
그러나 이 과정에서 가장 큰 도전은 바로 '데스 밸리(Valley of Death)' 현상이며, 많은 과학적 노력이 효과적인 전환 연구 부족으로 인해 실패한다.
미국 국립보건원(NIH)의 데이터에 따르면, 80%에서 90%의 연구 프로젝트가 인체 실험 이전에 실패한다. 또한 FDA 승인을 받는 약물 하나당, 1,000종 이상의 후보 약물이 개발되지만 결국 실패한다. 후기 단계에서도 여전히 도전이 존재한다—III상 임상시험 중 거의 50%의 실험용 약물이 실패한다. 이런 관점에서 보면, 전임상 연구에서 시작해 FDA 승인까지 도달하는 신약 후보의 확률은 단지 0.1%에 불과하다. 이 충격적인 통계는 대학 및 연구기관에서 개발된 지식과 혁신을 인간에게 적용 가능한 실제 제품이나 치료법으로 전환하는 데 있어 중대한 어려움이 있음을 강조한다.
(그림 2: 10억 달러당 글로벌 R&D 지출에서 승인받은 신규 분자 수는 계속 감소 중)
이러한 도전을 가중시키는 것은 약물 개발 과정에서 점점 더 비효율적인 R&D 프로세스이다. 미국에서는 신약 개발 및 승인 비용이 약 9년마다 두 배씩 증가하는데, 이를 '유룸 법칙(Eroom's Law)'이라 하며 무어의 법칙의 반대 개념이다. 그 원인으로는 더 엄격한 규제 기준, 기존 약물과 다른 요구 사항을 충족해야 하는 새로운 의학적 발견의 높은 장벽, 그리고 임상시험 설계 및 운영을 맡는 CRO(계약연구기관)의 높은 비용 등이 있다. 이 상태가 계속된다면 2043년까지 생물의약품 산업의 약물 개발 비용은 최대 160억 달러에 이를 수 있다. 이러한 재정적 부담은 종종 해당 산업이 수익성이 더 높은 약물 개발에 집중하게 만들며, 이는 다른 중요한 건강 문제 해결의 시급성을 가린다.
이러한 비효율성은 중대한 경제적·사회적 결과를 초래한다. 높은 R&D 비용과 빈번한 실패는 의료비 상승으로 이어지며, 이 비용은 궁극적으로 환자, 정부, 보험사가 부담한다. 게다가 연구 성과를 실행 가능한 치료법으로 전환하는 데 지연되고 실패하는 것은 환자들이 생명을 구할 수 있는 기회를 놓치게 만들며, 공공 보건 문제를 악화시킨다. 예를 들어 소수 집단에게 영향을 주는 희귀 질병과 증상은 수익성이 낮다고 여겨져 종종 소외되지만, 치료가 절실히 필요하다.
2.2 왜 대부분의 연구가 '데스 밸리'를 벗어나지 못하는가?
근본적인 문제는 인센티브의 불일치로 인해 세 가지 도전 과제가 발생한다: 자금 부족, 연구자와 임상의 간 협업 감소, 과학적 발견의 복제 가능성과 반복 가능성 저하. 이러한 도전 과제들은 결국 연구가 '데스 밸리'에 머무르게 한다.
아래에서 우리는 이러한 주요 도전 과제를 더 자세히 살펴볼 것이다:
2.2.1 자금 부족
특히 기초 연구에서 임상 연구로 전환할 때 자금 부족은 자금 제공자와 연구자 간 인센티브 불일치 및 보조금 심사 과정의 투명성 부족에서 기인한다.
자금 제공자의 입장에서는 반복적인 수익을 창출할 수 있는 제품으로 전환 가능한 연구를 우선시한다. 그 결과 연구자들은 자금 확보의 경쟁력을 고려해 자금 제공자의 기대에 맞춰 일하게 되며, 이는 연구를 보수적으로 만들고 혁신을 사실상 억누른다.
또한 투명하지 않은 심사 과정은 동일한 제안서라도 서로 다른 심사팀에서 다른 결과를 낳을 수 있음을 의미한다. 보조금 심사 위원에게 보수가 지급되지 않는 경우, 경쟁 연구자들의 편견, 세부 사항에 대한 관심 부족, 보조금 승인의 심각한 지연 등의 복잡한 상황이 발생할 수 있다. 이는 연구자들이 실험보다 과학계에서 입지를 다지기 위해 더 많은 시간을 논문 출판에 할애하도록 유도한다.
2.2.2 연구자와 임상의 간 협업 감소
대부분의 연구가 '데스 밸리'에 정체되어 있기 때문에 전환 연구 단계에서 기초 연구자와 임상의 간 조정이 중요하다.
효과적인 협업은 기초 연구의 생물표지자 또는 표적 연구 방법을 통합한 혁신적인 임상시험 설계를 촉진한다. 예를 들어 종양학 분야는 협업을 통해 중대한 진전을 이루었으며, 실험실의 유전학적·분자적 발견이 특정 암 아형의 표적 치료 및 시험 설계에 직접적으로 정보를 제공하였다. 이러한 시너지는 후기 시험 실패 위험을 줄이고 환자에게 효과적인 치료를 제공할 가능성을 높인다.
그러나 현재 기초 과학자(발견 중심)와 임상의(환자 치료 및 임상 연구 중심)는 협업할 동기가 거의 없다. 기초 과학 연구자의 승진은 일반적으로 획득한 보조금 수와 정상급 저널에 게재한 논문 수와 관련되며, 임상 과학 및 의학 발전에 기여한 정도와는 무관하다. 반면 많은 임상의는 치료한 환자 수에 따라 성패가 결정되며, 일반적으로 연구를 수행하거나 자금 기회를 모색할 시간이나 동기가 부족하다.
결과적으로 두 집단은 각자 따로 행동하게 되며, 실험실 발견과 임상 관련성을 결합할 가능성이 낮아진다.
2.2.3 과학적 발견의 낮은 복제 가능성(Replicability)과 반복 가능성(Reproducibility)
반복 가능성(Reproducibility)은 원래 연구와 동일한 데이터, 방법, 계산 단계를 사용해 일관된 결과를 얻을 수 있는 능력을 말한다. 반면 복제 가능성(Replicability)은 이전과 동일한 과학적 발견을 도출하기 위해 새로운 연구를 수행하는 것을 의미한다. 과학적 발견이 반복 가능성과 복제 가능성이 없다면 기초 연구의 타당성과 정당성을 입증하기 어렵고, 임상 응용으로 확장하기도 어렵다.
동물 연구를 인간 연구로 전환하는 데 어려움이 있어 효율성이 저하되는데, 동물 연구 중 단지 6%만이 인간 반응으로 전환된다고 알려져 있다. 다른 문제들, 예를 들어 시험관 코팅 유형, 세포 성장 온도, 배양 중 세포 혼합 방식 등의 방법론적 차이도 결과를 전혀 복제할 수 없게 만들 수 있다.
문제의 규모는 과학의 복잡성에서 기인한다고 볼 수 있지만, 출판사와 초기 연구자 간 인센티브 불일치도 과학적 발견의 반복 가능성과 복제 가능성 부족의 원인 중 하나이다. 출판사는 초기 연구자를 육성하는 데 중요한 역할을 하며, 출판된 작품은 신뢰도를 높여 자금 확보 기회를 늘릴 수 있다. 따라서 첫 시도에서 통계적으로 유의미한 결과를 얻은 연구자들은 실험을 반복하기보다 바로 출판하려는 경향이 있다.
03 탈중앙화 과학 101
3.1 DeSci란 무엇인가?
탈중앙화 과학('DeSci')는 Web3 스택을 활용하여 새로운 과학 연구 모델을 창출하는 운동이다.
블록체인은 위의 도전 과제들을 해결할 수 있는 독특한 장점을 갖추고 있다. 이는 신뢰 없이도 자금 조정이 가능하게 하며, 동시에 모든 이해관계자의 이익이 고려되도록 투명하고 변경 불가능한 진행 상황 추적 및 기록 방식을 보장한다.
DeSci는 암호화 산업 내에서도 여전히 초기 단계에 있다. 이는 DeSci 카테고리의 총 시가총액이 겨우 17.5억 달러를 넘었으며, CoinGecko에서 57개 프로젝트만 추적하고 있다는 점에서 알 수 있다. 참고로 DeFAI(Defi x AI Agent)는 41개 프로젝트에 불과하지만 총 시가총액이 27억 달러이며, 더 넓은 Crypto AI 시가총액은 470억 달러에 달한다(2025년 1월 15일 기준).
3.2 DeSci가 '데스 밸리'에 어떻게 대응하는가?
앞서 언급했듯이, 대부분의 연구는 인센티브 불일치로 인해 자금 부족, 협업 감소, 과학적 결과의 복제 가능성과 반복 가능성 저하 등의 도전 과제로 '데스 밸리'에서 실패한다. DeSci는 탈중앙화 자율 조직(DAO), 블록체인, 스마트 계약을 사용해 이러한 조정 문제를 해결할 수 있다.
아래에서 Binance Research는 기존 도전 과제에 대해 DeSci가 어떻게 해결책을 제공하는지 요약하였으며, 먼저 표 형식으로 명확하게 제시한 후 자세히 설명한다. DeSci는 다음과 같은 방식으로 이러한 도전 과제에 대응한다:
3.2.1 DeSci가 자금 부족 문제를 해결하는 방법
DAO는 환자, 연구자, 투자자 커뮤니티가 혼합된 형태로 연구 자금 조달의 자본 형성 도구 역할을 할 수 있다. 이해관계자들이 공동의 목표를 갖고 연구를 임상 단계로 진전시키고 궁극적으로 상용화하는 것이므로, '데스 밸리'를 극복하기 위해 공동의 동기를 가진다.
결정은 탈중앙화된 토큰 거버넌스를 통해 이루어지며, 투표는 투명하고 민주적인 방식으로 진행된다. 이후 스마트 계약이 DAO가 결정한 매개변수를 실행하면서 투명성을 보장한다. 예를 들어 마일스톤 기반 자금의 프로그래밍 방식 지급, 자금 지원 연구에서 생성된 지적 재산권(IP)의 토큰화, IP를 분할하여 모든 DAO 참여자에게 배분해 이익을 조정하는 것 등이 있다.
전반적으로 DeSci 분야의 DAO는 신뢰 없는 방식으로 다양한 이해관계자를 조정하여 공동 목표를 위해 협력할 수 있도록 하며, 기초 연구에서 임상 연구까지 통합된 엔드투엔드 접근법을 제공한다.
3.2.2 DeSci가 연구자와 임상의 간 협업 감소 문제를 해결하는 방법
앞서 언급했듯이, 협업 감소의 주요 원인은 연구자와 임상의 간 인센티브 차이이다. 이는 DAO 참여를 통해 해결할 수 있는데, DAO 설립 시 연구 가설, 실험 방법, 매개변수를 협의하여 연구 결과를 조정할 수 있다. 여기에 IP 토큰화를 더하면 연구자와 임상의 모두 연구를 임상 단계로 진전시키는 데 충분한 인센티브와 보상을 받을 수 있다.
더 큰 협업을 촉진하는 다른 도구로는 동료 평가에 인센티브를 제공하는 플랫폼이 있으며, 성공적인 평가 후 스마트 계약을 통해 프로그래밍 방식으로 보상을 배분할 수 있다. 이는 임상의가 연구자에게 더 가까이 다가가 초기 의견을 제공하게 하며, 성공 시 연구를 임상 단계로 실제로 이끌 수 있다. 또한 다양한 DeSci DAO, 동료 평가 작업, 임상 적용 등에 대한 과학 공동체 구성원의 기여를 기반으로 과학자들에게 체인 상의 평판 시스템을 구축할 수 있으며, 과학 발전을 위한 모든 작업에 적절한 기여가 기록된다.
3.2.3 DeSci가 과학적 발견의 낮은 복제 가능성과 반복 가능성 문제를 해결하는 방법
이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 연구 방법, 실험 설계 및 블록체인 상의 모든 단계를 기록하는 것이다. 블록체인은 변경 불가능한 원장이므로 다른 연구자들이 수행된 실험에 대해 포괄적인 이해를 가질 수 있으며, 실험을 반복하고자 할 경우 각 변수를 조회할 수 있다.
또한 Web3 프리미티브를 사용해 개방적이며 누구나 접근 가능한 새로운 출판 형태를 구축할 수 있다. 이 형태에서는 모든 연구(실패한 연구 포함)를 공유할 수 있다. 이는 성공한 실험만 게재되는 출판 편향을 제거하며, 실패한 실험 데이터 역시 가치가 있음을 의미한다.
DeSci가 도울 수 있는 또 다른 영역은 데이터 무결성과 규정 준수이다. 전통적인 아카이브 저장도 이를 충족할 수 있지만, 일반적으로 테이프에 의존하므로 데이터 검색 속도가 느리다. 과학 연구의 역동성과 여러 이해관계자가 동일한 데이터를 처리하는 점을 고려하면, 데이터의 무결성과 보안을 유지하면서 분산 저장 및 데이터 웨어하우스가 해결책이 될 수 있다. 이는 필요한 데이터 접근 통제를 제공하고 단일 장애 지점을 제거하여 더 큰 중복성을 제공하며, 협업 작업을 위한 빠른 데이터 검색을 가능하게 한다. 이는 과학 연구를 더욱 엄격하게 만들고 복제 및 반복 가능한 결과 가능성을 높인다.
04 DeSci 구조 개요
4.1 핵심 혁신 영역
Binance Research는 DeSci 구조에서 4가지 핵심 혁신 영역을 확인했다: 인프라, 연구, 데이터 서비스, Memes.
인프라(Infrastructure)는 자금 조달 플랫폼, DAO 도구 등 하위 산업을 포함한다(예: IP 토큰화, DAO 구성, 법적 계약). 이들은 과학적 발견의 최전선에 있는 DeSci DAO의 기반이 된다.
연구(Research)는 전 세계에서 DeSci 애호가들을 연결하기 위해 행사를 개최하는 민간 커뮤니티(예: DeSci Global, DeSci Collective)와 다수 이해관계자의 공동 이익을 추구하는 DAO를 포함한다. 이러한 DAO는 일반적으로 장수, 탈모, 여성 건강 등 다양한 과학 분야에 집중한다.
데이터 서비스(Data Service)는 과학 논문의 개방 접근을 가능하게 하여 더 많은 협업을 촉진하는 출판 및 동료 평가 플랫폼과, 강력한 데이터 무결성과 적절한 접근 통제를 제공하는 데이터 관리 도구를 포함한다.
Memes는 시장 소매 투자자의 관심을 나타내며, 일반적으로 학계에 국한된 DeSci 분야에 더 많은 인식과 교육을 가져올 수 있다. 일부 메모코인은 직접 과학 실험에 자금을 지원하며, 다른 메모코인은 다른 DeSci 프로젝트의 투자 도구로 작용한다.
4.2 주목할 만한 하위 산업
A. 인프라: 지적 재산권(IP) 토큰화 / 파편화
IP 토큰화는 연구 및 혁신에서 지적 재산권(IP)의 화폐화 및 유동성이라는 근본적인 장애물을 해결함으로써 전환 과학을 추진하는 데 변혁적인 역할을 한다.
전통적인 IP 관리 및 거래 시스템은 번거롭고 중앙집중적이며, 작은 이해관계자는 접근하기 어려워 발견의 상용화 및 현실 세계 응용으로의 전환 속도를 제한한다. 블록체인 기술을 활용하면 IP 토큰화는 연구자, 투자자 및 기타 이해관계자가 혁신 프로젝트에 더 효과적으로 참여하고 자금을 지원할 수 있는 탈중앙화되고 투명한 프레임워크를 창출한다.
IP 토큰화는 지적 재산권을 디지털 자산으로 전환하여 거래 가능하고 유동적으로 만든다. Molecule과 같은 프로젝트는 IP-NFT(지적 재산권 대체 불가능 토큰) 및 지적 재산권 토큰(IPT) 개념을 도입함으로써 이 과정을 구현한다. IP-NFT는 IP를 체인에 올리며, 파편화는 여러 이해관계자가 IP를 공동 관리할 수 있게 한다. 기대되는 결과는 이해관계자 간 조정을 통해 연구를 임상 단계로 진전시키고 궁극적으로 상용화하기 위한 충분한 자금을 확보하는 것이다.
B. 인프라: DAO 구성
DAO 인프라는 환자, 과학자, 생명공학 전문가 커뮤니티가 공동으로 과학 프로젝트를 자금 조달하고 관리하며 소유할 수 있도록 하여 과학의 탈중앙화를 위한 핵심 혁신을 나타낸다. 전통적인 과학 자금 지원은 중앙화된 기관, 엄격한 게이트키퍼, 투명하지 않은 절차의 제한을 받는다. DAO 인프라는 과학 계획의 기획, 자금 조달, 거버넌스를 위한 투명하고 탈중앙화된 프레임워크를 제공함으로써 이러한 패턴을 깨뜨린다.
DAO를 통해 이해관계자들은 자원을 모으고 집단적으로 결정을 내리며 과학 연구의 방향에 직접적인 영향을 줄 수 있다. BIO 프로토콜은 BioDAO의 생성, 자금 조달, 거버넌스를 지원하는 예이다. 각 BioDAO는 자체 전문성을 가지며 장수(VitaDAO), 냉동 보존(CryoDAO), 탈모(HairDAO), 여성 건강(AthenaDAO) 등 다양한 과학 분야에 집중한다.
C. 인프라: 자금 조달 플랫폼
Web3 자금 조달 플랫폼은 절차의 탈중앙화와 보다 광범위한 참여를 실현함으로써 과학 연구 자금 조달 방식을 변화시키고 있다. 전통적인 연구 자금은 일반적으로 보조금과 기관 지원에 의존하며, 이는 느리고 관료적이며 범위가 제한적일 수 있다. 크라우드 펀딩 형태를 통해 연구자들은 자금 제공자, 커뮤니티, 협력자와 직접 연결할 수 있으며, 더 투명하고 포괄적인 자금 조달 생태계를 촉진한다.
이러한 자금 조달 플랫폼은 수혜자 측면에서도 다를 수 있다. 예를 들어 Catalyst(DeSci IP 자금 지원 목적), Bio.xyz Launchpad(DeSci DAO 자금 지원 목적), pump.science(화합물 테스트 자금 지원 목적).
Web3의 조합성(composability)은 다양한 크라우드 펀딩 플랫폼이 연구의 각 단계에서 이해관계자를 조정하여 원활한 자금 조달 생태계를 촉진할 수 있게 한다. 예를 들어 Bio.xyz를 통해 자금을 지원받은 DeSci DAO는 Catalyst를 통해 특정 IP 연구를 위한 자금을 모을 수 있거나, pump.science를 통해 투명하게 화합물을 테스트하고 검증할 수 있다.
D. 데이터 서비스: 출판 / 동료 평가 플랫폼
전통적인 과학 연구 출판 모델은 일반적으로 느리고 비싸며 접근하기 어렵다. 논문 처리비(APC)가 높고 동료 평가 투명성이 제한적이며, 연구자들은 동료 평가 과정에 기여한 것에 대해 거의 인정이나 보상을 받지 못한다. 이는 평가 속도를 늦추고 이해 상충으로 인한 편향 가능성을 높이며, 전반적으로 과학 발전 속도를 저해하고 더 넓은 대중이 지식에 접근하는 것을 제한한다.
인센티브 기반 동료 평가 및 출판 플랫폼은 기여(출판, 평가, 협업 포함)에 대해 연구자가 보상을 받는 개방적이고 투명한 시스템을 만들어 이러한 문제를 해결하려 한다. 블록체인 기술과 커뮤니티 거버넌스를 통합함으로써 이러한 플랫폼은 과학 지식 접근을 민주화하고, 연구 전파를 가속화하며, 전 세계 연구자 간 협업을 촉진한다. ResearchHub는 예로, 연구자들이 논문 동료 평가를 통해 토큰 보상을 받거나 관심 있는 과학 분야 사람들과 협업할 수 있다. 과학 공동체에 대한 긍정적 기여는 체인 상에 기록되어 과학자의 평판을 쌓고, 검토 및 접근 통제 기능 등을 해제할 수 있다.
이는 인공지능과의 융합도 흥미로운 부분이다. yesnoerror와 같은 프로젝트가 등장했는데, OpenAI를 사용해 수학적 오류를 발견하는 AI 에이전트이다. 이는 수학적 오류를 발견하고, 위조된 데이터를 식별하며, 과학의 무결성을 규모 있게 해칠 수 있는 수치적 불일치를 거의 다운타임 없이 탐지할 수 있다.
E. 데이터 서비스: 데이터 상호 운용성 및 무결성
의료 및 생명의학 연구 산업은 데이터 시스템의 파편화, 투명성 부족, 환자 중심 실천 부족으로 고통받고 있다. 환자들은 종종 연구를 위해 소중한 데이터와 생물 샘플을 기부하지만, 자신의 기여가 어떻게 사용되는지 알 수 없으며 통제할 수도 없고, 생성된 과학적 또는 상업적 가치에서 거의 이익을 얻지 못한다. 이러한 격차는 불신, 개인정보 유출, 참여 감소로 이어지며, 특히 소외되고 대표성이 부족한 커뮤니티에서 더욱 그렇다.
데이터 상호 운용성 및 무결성은 환자에게 투명성, 통제권, 이익 공유를 부여하고 동시에 연구자, 기관, 기업 간 원활한 협업을 가능하게 하는 시스템을 구축함으로써 이러한 문제를 해결하려 한다. 상호 운용성 시스템은 서로 다른 데이터 소스를 조정하여 네트워크 상에서 사용 가능하게 하면서 데이터 프라이버시와 무결성을 보호한다. 이는 궁극적으로 과학적 발견을 가속화하고 임상 개발을 간소화하며 생명의학 연구에 대한 신뢰를 구축한다.
AminoChain은 예로, 의료기관을 연결하고 사용자 소유의 헬스케어 애플리케이션을 지원하는 탈중앙화 플랫폼이다. 환자가 자신의 데이터와 샘플을 통제할 수 있도록 하며, 데이터 사용 방식의 투명성을 보장하고 연구에서 발생한 가치를 공유할 수 있게 한다. 다른 탈중앙화 데이터 솔루션으로는 Filecoin, Arweave, Space and Time가 있으며, 데이터는 안전하게 저장되고 단일 장애 지점이 없으면서 유연한 접근 통제를 제공하여 데이터가 제대로 처리되도록 한다.
05 마지막으로
우리는 여전히 DeSci의 초기 단계에 있다. 이러한 탈중앙화된 과학 방식은 현재의 과학 수행 방식에서 점점 더 두드러질 것이다. DeSci는 연구 초기 단계부터 이해관계자를 조정하여 연구를 임상 단계로 진전시킬 충분한 관심을 보장할 수 있는 잠재력을 지닌다.
연구를 탈중앙화 방식으로 조정하는 인프라는 이미 존재한다. 일치된 이해관계자들은 DAO 형태로 과학 연구에서의 공동 이익을 공식화하고, 자금을 제공하며 연구를 수행할 수 있으며, 생성된 지적 재산권을 소유하고, 데이터 보호 기준 내에서 데이터를 안전하게 공유하여 다양한 과학 공동체 간 협업을 강화할 수 있다.
그러나 기존 스택은 기초 및 전환 연구에는 더 적합하지만 임상 연구에는 적합하지 않다. 전자는 더 많은 무신뢰 조정이 필요하지만 후자는 규제 기관, 제약 회사, 물리적 실험실 등 중앙화된 단체와 조정이 필요하다.
또한 DAO의 합법성은 여전히 지속적인 논쟁과 규제 발전의 대상이다. Ooki DAO 사건에서 미국 캘리포니아 북부 지방 법원은 Ooki DAO가 상품거래법상의 '사람(person)'에 해당한다고 판결하여, DAO가 법적 책임을 질 수 있다는 선례를 만들었다. 이 결정은 DAO 구성원에게 중대한 영향을 미치며, 거버넌스 참여 토큰 보유자가 DAO의 행동에 대해 개인적으로 책임을 질 수 있음을 시사한다. DAO에 대한 명확한 처우가 부족한 상황에서 이는 잠재적 자금 제공자를 주저하게 할 수 있다.
요약하면, DeSci는 이미 충분히 성숙하여 현재 과학 연구 수행 방식에 영향을 줄 수 있다. 비록 현재 상황에는 일부 격차와 도전 과제가 존재하지만, 연구의 '데스 밸리' 문제 해결은 분명히 한 걸음 전진한 결과이다.
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