DeSci: AI, 암호화폐, 생명 과학의 교차 지점
글: 조야
대규모 모델의 블랙박스는 사람들을 혼란스럽게 하며, 블록체인은 과학연구에 투명한 화이트박스를 가져오기를 원한다.
1943년, 양자 상태의 고양이 주인인 슈뢰딩거(Schrodinger)는 더블린에서 통계물리학적 관점에서 원자와 생명, 세포 간의 관계를 논증하는 고난도 강연을 했다. 그 무렵 대서양 건너편에서는 15세의 소년 왓슨(Watson)이 시카고 대학 신입생이 되었다.
왓슨은 슈뢰딩거 강연을 바탕으로 출간된 『생명이란 무엇인가』를 읽고 유전학을 평생의 목표로 삼기로 결심했다.
10년 후 박사 학위를 이미 취득한 왓슨이 DNA의 이중나선 구조를 제안했을 때, 25세의 젊은이는 이미 노벨상을 확정지었다.
접목, 복제에서 유전자 편집까지
우리 집 앞에는 두 그루의 나무가 있다. 하나는 자두나무요, 다른 하나도 자두나무다.
중학교를 다녀본 인간이라면 모두 알겠지만, 유전자는 DNA의 정보 조각이며 코드 속의 '함수 본문'과 같아 가장 기본적인 기능을 구현하며, DNA는 인스턴스 모듈처럼 작동하고 RNA는 라우팅 및 통신 기능처럼 특정 객체에 유전자 정보를 전달한다.
왓슨은 DNA의 구조를 발견했지만 인간은 그것을 어떻게 활용할지 몰랐다. 이는 우리가 양자 상태의 고양이를 알고 있지만 고양이는 쉽게 찾을 수 있어도 양자 통신은 아직 오랜 세월이 필요하다는 것과 같다.
어쨌든 왓슨보다 슈뢰딩거는 운이 좋았다. 2012년 여름 펜티에(Emmanuelle Charpentier)와 도우드나(Jennifer Doudna)는 CRISPR 서열과 Cas 단백질이 조합될 수 있음을 발견했다. 특정 서열을 인위적으로 절단하고 자신이 원하는 정보 조각을 삽입한 후, 인체의 자체 복구 메커니즘을 이용해 눈치채지 못하게 유전자를 교체하는 것이다.
정말 마치 정원 가꾸기 가지치기 같다. 육안으로 보이는 가지들을 서로 연결하면서 생물학적 기전을 이해하지 못하더라도 다양한 식물 간의 호환성을 알 수 있다—그저 반복적인 실험이 필요할 뿐이다.
실험은 계속될 수 있고, 복제도 마찬가지다. 세포핵과 세포질을 분리하여 '연결'할 수도 있으며, 지속적인 실험을 통해 복제는 동분이성체의 경이로운 효과를 달성할 수 있으며, 이는 『생명이란 무엇인가』에 언급된 바와 같다.
유전자 편집은 신비롭지 않다. 복제의 한 걸음 더 나아간, 크기상 더욱 미시화된 진전이며, 원자 관점에서 보면 생명은 시간처럼 신축하거나 압축될 수는 있어도 영원히 불가역적인 열운동의 최종 정지 과정일 뿐이다.
인간은 과수를 접목할 수 있고, 동물을 복제할 수 있다면, 인간을 편집할 수 있을까?
2018년 광기 어린 과학자 허젠쿠이(Heyun Gui)는 이브 또는 그 뱀이 되어 에이즈를 앓는 부부의 쌍둥이 배아를 유전자 편집했다. 인간은 판도라의 상자를 열었고, 복제 동물은 윤리적으로 폐기할 수 있지만, 유전자 편집된 인간은 여전히 인간인가?
이미지 설명: CRISPR-Cas9 작동 원리, 출처: @zuoyeweb3
하지만 유전자 수준의 탐구는 특정 집단에게 치명적인 유혹을 준다—장수다. 수명에 영향을 미치는 유전자 조각을 찾아내 김 장군의 해커처럼 그 수치를 100에서 ♾️로 변경하는 것이다. 비록 0 하나를 추가하는 것일지라도 충분하다.
2023년 Paradigm 공동창립자 프레드 얼샴(Fred Ehrsam)은 암호화 산업을 떠나 생물학 연구기업 Nudge를 설립하기로 결정했다. 참고로 프레드는 코인베이스(Coinbase) 공동창립자이기도 하며, 2017년 회사 상장 후 암호화 VC로 전향했다.
또한 2017년 폴 콜하스(Paul Kohlhaas)는 Consensys에 BD 책임자로 입사했지만 일 년 만에 퇴사하고 창업했다. 왜 블록체인으로 좀 더 의미 있는 일을 하지 않을까?
예를 들어 연구 활동이다. 2018년 Molecule이 설립되었으며, 이는 비교적 초기에 블록체인과 과학연구, 특히 생물학 연구의 융합을 탐색한 사례다. 동시에 알파고(Alpha Go)의 모회사 딥마인드(DeepMind)가 개발한 생명과학 모델 알파폴드(AlphaFold)는 이미 2016년에 발표되어 단백질 구조 관측 분야에서 강력한 능력을 보여주고 있었다.
2020년 알파폴드2는 단백질 접힘 문제를 성공적으로 해결했고, 25세의 왓슨이 노벨상을 예약했던 것처럼 이번에는 4세의 알파폴드2도 2024년 노벨화학상의 50%를 예약했다.
프레드의 2023년 전향은 오히려 빠른 편이 아니다. 이미 2020년 코인베이스의 또 다른 공동창립자 암스트롱(Armstrong)은 ResearchHub를 설립하여 대학—논문—기금이라는 제도화된 연구 절차를 해체하고 인센티브 메커니즘을 도입해 대학이 직위를 주도하고, 논문 출판사가 수익을 내며, 기금 신청이 학자들에게 큰 부담이 되는 세 가지 산을 제거하려 했다.
특히 학자들은 출판사에 논문을 제출할 때 비용을 스스로 부담하지만, 출판사가 선정하는 심사위원들은 대부분 무보수로 일하며, 중간에서 출판사만 차익을 남긴다.
모든 요소가 갖춰졌고, AI, 과학연구, 논문이 모두 생명과학에 집중되고 있다. 21세기는 정말로 생물의 세기다.
암호화폐계가 장생불사를 추구하며 먼저 불로초를 찾는다
탈중앙화 과학연구(DeSci)는 생명과학 연구를 기반으로 하는 의약품 개발이다.
DeSci는 AI4Sci 운동의 암호화폐계 개조 버전이지만 AI, 생명과학, 신약 개발에 특별히 집중하고 있으며, 중간에 Meme화라는 '우회로'를 거치기도 했다. 폴 콜하스의 Molecule을 기억하는가? 2022년에는 발라지(Balaji)의 투자를 받았고, 누구도 장수의 유혹을 거부할 수 없다.
더 나아가 2022년 폴 콜하스는 Bio Protocol을 설립하고 암호화폐계 거물들이 더 오래 살 수 있도록 하는 제품 개발을 시작했으며, 여러 하위 DAO를 운영해 남성의 머리부터 발끝까지 인생 전반의 과학적 비밀을 아우르고 있다.
2024년 '부활한' CZ와 비탈릭(Vitalik)이 함께 방콕에서 열린 DeSci Day에 등장했고, 당시의 어린 비(V)는 이제 V신이 되어 연장자 CZ에게 Bio Protocol 산하 Vita DAO의 보충제 VD001을 추천했다.
그 후 Bio는 CZ 산하 YZi의 투자를 성공적으로 유치했고, 토큰은 원활하게 바이낸스에도 상장되었다. 또한 폴 콜하스는 시류를 잘 타고, PumpFun을 모방한 Pump Scicence까지 진행하며 Meme과 과학연구의 결합이 가능할지를 실험했다.
그러나 Bio가 급등한 후에는 실망스러운 결과 제공이 이어졌다. 전통적인 과학연구 분야에서 신약 개발은 수십억 달러의 비용과 수년에서 수십 년의 시간이 소요되지만, Bio의 2차 시장은 5분도 기다릴 수 없다. 돈을 받고 가격을 올리지 않으면, 진짜 연구를 하는 것이 오히려 죄악이 된다.
그러나 이야기는 끝나지 않았다. 에이전트(Agent) 물결이 왔기 때문이다. AI 에이전트는 실제로 과학연구 효율을 변화시킬 잠재력을 가지고 있으며, 더 재미있는 것은 ResearchHub가 2025년 2월 Boost로부터 200만 달러 투자를 받았고, DeSci의 에이전트가 작성한 글도 이제 심사받게 되었다는 점이다.
2025년 8월 Bio Protocol은 새로운 런치패드, BioXP 포인트 계획, 그리고 ElizaOS 기반의 BioAgents를 포함한 V2 계획을 발표하며 다시 한번 시대에 발맞췄다.
짧은 7일 만에 1억 개 이상의 BIO가 스테이킹되었으며, 그중 8월 7일 하루에만 8000만 개가 유입되었다. 따라서 데이터에 다소 문제가 있긴 하지만, V2 계획의 경제 설계는 더욱 합리적이다.
작은 시가총액은 매도 압력을 줄이고 프로젝트 후원을 지속하도록 유도한다.
이미지 설명: $BIO 스테이킹 데이터, 출처: @cl2pp
하지만 Bio Protocol이 대표하는 DeSci는 AI4Sci보다 진도가 느리다. 알파폴드는 2021년에 이미 데이터베이스를 오픈소스화했으며 지금까지 알려진 종의 단백질 구조 약 2억 개를 거의 모두 포함하고 있다.
진도가 느리다는 것을 절감한 Bio Protocol은 미국 식품의약국(FDA)이 대형 제약사들이 축적한 데이터를 공개하거나 통합하여 오픈소스 과학연구를 가속화하기를 항상 희망하고 있다.
또한 Bio V2는 아랍에미리트에서 다수의 신약을 신속하게 출시할 예정이며, 기존의 연구개발 절차를 크게 단축할 것이다. 중동의 느슨한 인체 실험 규제는 생명과학 연구의 속도를 높일 것이며, 다만 그 결과가 허젠쿠이가 될지 왓슨이 될지는 알 수 없다.
맺음말
GPT-5의 성능은 실망스럽지만, 의학, 과학연구 같은 세부 분야에서는 여전히 스케일링 법칙(Scaling Law)의 개화를 기다릴 수 있다. 이러한 고부가가치 분야의 데이터 잠재력은 아직 완전히 발굴되지 않았으며, 일정한 진전이 있을 경우 오히려 인류 인식에 막대한 도약을 가져올 것이다.
생명과학 연구 분야에서도 실리콘밸리의 콜로서럴(Colossal)은 멸종한 고대 생물을 부활시키는 계획을 계속 추진하고 있으며, 역시 CRISPR-Cas9 기술을 사용한다. 예를 들어 매머드와 쥐를 결합해 만든 '털북숭이 쥐', 혹은 고대 거대 늑대를 배양한 순백의 거대한 공포 늑대 등이다.
어쩌면 언젠가는 인간이 진화할 것이고, 어쩌면 언젠가는 인간이 멸망할지도 모른다.
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