레이 커즈와일-무병장수의 시대가 온다.
지금까지의 질병 치료 및 예방 분야의 대부분의 진전은 유용한 개입 방법을 찾기 위한 노력의 선형적 과정의 산물이었다. 가능한 모든 치료법을 체계적으로 탐색할 수 있는 도구가 부족했기 때문에 이 패러다임에 따른 발견은 많은 우연에 기인했다. 아마도 의학에서 가장 주목할 만한 우연한 돌파구는 페니실린의 우연한 발견이었을 것이다. 4 페니실린은 항생제 혁명을 일으켰고 이후 아마도 2억 명의 생명을 구했다. 그러나 발견이 말 그대로 우연이 아닐지라도 연구자가 전통적인 방법으로 획기적인 발전을 이루려면 여전히 행운이 필요하다. 가능한 약물 분자를 철저하게 시뮬레이션할 수 있는 능력이 없으면 연구자들은 훨씬 더 느리고 비효율적인 높은 처리량 스크리닝 및 기타 힘든 실험실 방법에 의존해야 한다.
공평하게 말하면, 이 접근 방식은 큰 이점을 가져왔다. 1000년 전, 유럽인의 평균 수명은 20대에 불과했다. 지금은 쉽게 예방할 수 있는 콜레라나 이질과 같은 질병으로 인해 많은 사람들이 유아기나 청소년기에 사망했기 때문이다. 19세기 중반까지 영국과 미국의 기대 수명은 40대까지 늘어났다. 2023년 현재 대부분의 선진국에서는 그 수가 80개 이상으로 늘어났다. 따라서 우리의 기대 수명은 지난 천년 동안 거의 세 배로 늘어났고 지난 2세기 동안 두 배로 늘어났다. 이는 주로 외부 병원체(우리 몸 외부에서 질병을 가져오는 박테리아 및 바이러스)를 피하거나 죽이는 방법을 개발함으로써 달성되었다.
하지만 오늘날에는 이 낮게 매달린 과일의 대부분이 수확되었다. 질병과 장애의 나머지 원인은 대부분 우리 몸의 깊은 곳에서 발생한다. 세포가 오작동하고 조직이 파괴되면서 암, 죽상동맥경화증, 당뇨병, 알츠하이머병과 같은 질병이 발생한다. 우리는 라이프 스타일, 식이 요법, 보충제를 통해 이러한 위험을 어느 정도 줄일 수 있다. 나는 이것을 급진적인 수명 연장으로 가는 첫 번째 다리라고 부른다. 그러나 그것은 피할 수 없는 일을 지연시킬 뿐이다. 이것이 대략 20세기 중반 이후 선진국의 기대 수명 증가가 둔화된 이유이다. 예를 들어, 1880년부터 1900년까지 미국에서 출생 시 기대 수명은 약 39세에서 49세로 늘어났지만, 의학의 초점이 전염병에서 만성 및 퇴행성 질환으로 옮겨진 후인 1980년부터 2000년까지 일흔넷에서 일흔여섯으로만 늘어났다.
다행스럽게도 2020년대에 우리는 인공지능과 생명공학을 결합하여 이러한 퇴행성 질환을 퇴치하는 두 번째 교량에 진입하고 있다. 우리는 이미 중재와 임상 시험에 대한 정보를 정리하기 위해 컴퓨터를 사용하는 것 이상으로 발전했다. 우리는 이제 신약을 찾기 위해 AI를 활용하고 있으며, 이번 10년 말에는 느리고 힘이 부족한 인간 실험을 확대하고 궁극적으로 디지털 시뮬레이션으로 대체하는 프로세스를 시작할 수 있게 된다. 실제로 우리는 의학을 정보 기술로 전환하는 과정에 있으며, 이러한 기술의 기하급수적인 발전을 활용하여 생물학 소프트웨어를 마스터하는 과정에 있다.
이에 대한 가장 초기이자 가장 중요한 사례 중 하나는 유전학 분야에서 발견된다. 2003년 인간 게놈 프로젝트가 완료된 이후 게놈 서열 분석 비용은 지속적으로 기하급수적인 추세를 보이며 매년 평균 약 절반씩 감소했다. 2016년부터 2018년까지 시퀀싱 비용이 잠시 정체되고 코로나19 팬데믹으로 인해 진행 속도가 느려졌음에도 불구하고 비용은 계속 하락하고 있으며 정교한 AI가 시퀀싱에서 더 큰 역할을 함에 따라 이러한 추세는 다시 가속화될 가능성이 높다. 비용은 2003년 게놈 당 약 $50,000,000에서 2023년 초 $399까지 떨어졌으며, 한 회사는 귀하가 이 글을 읽을 때까지 $100 테스트를 제공할 것이라고 약속했다.
AI가 점점 더 많은 의학 분야를 변화시키면서 유사한 추세가 많이 나타나게 된다. 이미 임상적인 영향을 미치기 시작했지만 우리는 여전히 이 특정 지수 곡선의 초기 부분에 있다. 현재의 신청 수가 2020년대 말에는 홍수처럼 쏟아지게 된다.
그러면 우리는 미토콘드리아 유전적 돌연변이, 텔로미어 길이 감소, 암을 유발하는 통제되지 않은 세포 분열 등 최대 수명을 약 120년으로 제한하는 생물학적 요인을 직접적으로 해결할 수 있게 된다.
2030년대에 우리는 급진적인 수명 연장의 세 번째 다리에 도달하게 된다. 즉, 우리 몸 전체에 걸쳐 세포 수준의 유지 관리 및 수리를 지능적으로 수행할 수 있는 능력을 갖춘 의료용 나노 로봇이다. 일부 정의에 따르면 특정 생체분자는 이미 나노봇으로 간주된다. 그러나 브리지 3의 나노봇을 차별화하는 것은 AI에 의해 능동적으로 제어되어 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력이다. 이 단계에서 우리는 현재 자동차 정비에 대해 갖고 있는 것과 비슷한 수준으로 생물학에 대한 통제력을 얻게 된다. 즉, 큰 사고로 인해 자동차가 완전히 파손되지 않는 한 계속해서 부품을 수리하거나 교체할 수 있다. 마찬가지로, 스마트 나노봇은 개별 세포의 표적화 된 수리 또는 업그레이드를 가능하게 하여 노화를 확실히 방지할 수 있다.
우리의 마인드 파일을 디지털 방식으로 백업할 수 있는 네 번째 다리는 2040년대 기술이 될 것이다. 사람의 정체성의 핵심은 뇌 자체가 아니라 뇌가 표현하고 조작할 수 있는 매우 특별한 정보 배열이다. 이 정보를 충분히 정확하게 스캔할 수 있게 되면 이를 디지털 기판에 복제할 수 있게 된다. 이는 생물학적 뇌가 파괴되더라도 그 사람의 신원이 소멸되지 않는다는 것을 의미한다. 이는 안전한 백업에 복사되고 다시 복사되어 거의 임의적으로 긴 수명을 달성할 수 있다.
