8.1 응용분야 - 양자 기술이 암을 찾아내는 방법

8.1 응용분야 - 양자 기술이 암을 찾아내는 방법

양자 의료 기술

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시작하기 전에 — 이런 장면을 상상해보자

바다 속에 잠수함이 숨어있다.

일반 탐지 장비로는 찾지 못한다. 바닷물이 너무 탁하고 잡음이 많아서.

그런데 특별한 소나 장비가 개발됐다. 탁한 물속에서도 잠수함의 미세한 진동을 잡아낸다. 숨어있던 잠수함이 발각됐다.

암세포가 이 잠수함이다.

초기 암세포는 아주 작다. 몸속에 숨어있다. 일반 검사로는 찾지 못한다. 암이 커질 때까지 모른다.

양자 기술이 그 특별한 소나 장비다. 숨어있는 초기 암세포를 찾아낸다.

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0부 — 왜 암을 일찍 찾는 것이 중요한가

암 치료의 핵심이 있다.

일찍 찾을수록 살 수 있다.

1기 암: 수술로 완치 가능. 생존율 90% 이상. 4기 암: 이미 온몸에 퍼졌다. 생존율 20% 이하.

그런데 1기 암이 얼마나 작은지 아는가. 1~2밀리미터. 쌀알보다 작다.

이것을 찾아내는 것이 가장 큰 도전이다.

양자 기술이 이 도전을 해결한다.

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1부 — 양자 AI가 MRI 사진을 분석한다

병원에서 MRI를 찍는다. 수백만 픽셀의 거대한 사진이 나온다.

의사가 이 사진을 본다. 그런데 의사도 사람이다. 피곤하면 작은 이상을 놓칠 수 있다. 사진이 너무 많으면 다 보기 어렵다.

AI가 도와준다. 그런데 일반 AI도 한계가 있다.

MRI 사진 하나에 픽셀이 수백만 개다. 여기서 1~2mm 암세포를 찾아야 한다. 일반 AI는 이 복잡한 패턴을 다 처리하기 어렵다. 계산 비용이 엄청나다.

양자 합성곱 신경망(QCNN)이 등장한다.

이전에 배운 것 기억하는가. 양자 AI가 이미지를 조각내서 각 조각에 양자 필터를 적용하는 것.

의료 사진에서 어떻게 되는가.

뇌 MRI 사진이 들어온다. QCNN이 사진을 작은 조각으로 나눈다. 각 조각에 양자 필터를 적용한다. 일반 AI가 보지 못하는 미세한 패턴을 찾아낸다. 전체 결과를 합쳐서 판단한다.

"247번 조각에서 이상한 패턴 발견. 암 가능성 94.7%."

실제 성과를 보면 이렇다.

뇌종양 MRI 분류에서 고전 AI 대비 정확도가 10~20% 향상됐다. 데이터가 적어도 잘 작동한다. 파라미터가 적어서 학습이 빠르다.

왜 이것이 중요한가. 희귀 암은 데이터가 적다. 전 세계 환자가 1000명밖에 없는 암도 있다. 일반 AI는 데이터가 적으면 학습이 안 된다. 양자 AI는 적은 데이터로도 패턴을 파악한다.

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2부 — 샌드위치 구조로 더 정밀하게

이전에 배운 QCQ 샌드위치 구조도 의료에 쓰인다.

앞쪽 양자 층이 MRI의 미세한 질감 차이를 잡아낸다. 건강한 세포와 암세포의 0.1% 차이를.

가운데 고전 AI가 그 정보를 정리한다.

뒤쪽 양자 분류기가 최종 판단을 내린다. 암인가, 아닌가. 몇 기인가.

이 구조가 당뇨병성 망막병증 진단에 쓰인다. 눈 사진을 분석해서 당뇨 합병증으로 인한 망막 손상을 찾아낸다. 실명 예방이 가능해진다.

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3부 — 빛으로 암을 찾는다: 얽힘 카메라

이것이 가장 신기한 기술이다.

먼저 현재 기술의 문제를 이해하자.

유방암을 찾으려면 적외선 카메라가 필요하다. 암세포가 체온이 조금 더 높아서 적외선으로 찍으면 보인다.

그런데 문제가 있다. 적외선 카메라는 주변 열 잡음이 너무 많다. 몸 전체에서 적외선이 나온다. 암세포의 미세한 차이를 구별하기 어렵다.

마치 밝은 대낮에 작은 촛불을 찾는 것과 같다. 주변이 너무 밝아서 촛불 빛이 묻혀버린다.

양자 얽힘이 이것을 해결한다.

EntangleCam이라는 기술의 원리를 보자.

먼저 광자 하나를 두 개로 분리한다. 이것을 SPDC 과정이라고 한다. 레이저 빔이 특수 결정을 통과하면 광자 하나가 두 개로 쪼개진다. 이 두 광자가 얽혀있다.

광자 A는 적외선. 암세포를 향해 보낸다. 광자 B는 가시광선. 카메라로 관찰한다.

A와 B가 얽혀있어서 A에게 일어나는 일이 B에게 즉각 반영된다.

암세포가 광자 A를 흡수했다. 이것이 광자 B에 반영된다. 가시광선 카메라가 그것을 찍는다.

적외선 잡음의 영향을 받지 않는다. 왜냐하면 우리가 직접 찍는 것은 가시광선 카메라이기 때문이다. 적외선이 아무리 시끄러워도 가시광선 카메라는 영향을 받지 않는다.

야간 투시경 비유로 설명하면 이렇다.

어두운 방에서 물체를 찾는다. 직접 빛을 비추면 물체가 반응해서 자리를 이동할 수 있다. 대신 간접적으로 그림자를 본다. 물체 모르게 위치를 파악한다.

얽힘 카메라가 이것이다. 암세포를 직접 강하게 비추지 않는다. 얽힌 파트너 광자를 통해 간접적으로 정보를 얻는다. 잡음 없이 초기 암세포를 찾아낸다.

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4부 — 혈액 한 방울로 암을 찾는다: 양자점

혈액 검사로 암을 찾을 수 있다면?

지금도 혈액 검사로 암 마커를 찾는다. 그런데 한계가 있다. 초기 암세포는 마커를 아주 조금 분비한다. 일반 검사로는 감지하기 어렵다.

양자점(Quantum Dots)이 해결한다.

양자점이 뭔가. 아주 작은 반도체 나노 입자다. 크기가 2~10나노미터. 바이러스보다도 작다.

이것이 특별한 이유가 있다. 크기에 따라 다른 색의 빛을 낸다. 3나노미터면 파란색. 5나노미터면 초록색. 7나노미터면 빨간색.

이것을 이용한 암 탐지 방법을 보자.

특정 암세포에만 달라붙는 항체가 있다. 이 항체에 양자점을 붙인다. 이것을 환자 혈액에 넣는다.

암세포가 있으면 항체가 암세포에 달라붙는다. 그 항체에는 양자점이 달려있다.

레이저를 쏜다. 양자점이 빛을 낸다. 특정 색깔의 빛이 감지됐다. 암세포가 있다는 뜻이다.

야광 스티커 비유로 설명하면 이렇다.

어두운 방에서 특정 물건을 찾아야 한다. 찾는 물건에만 달라붙는 야광 스티커를 방에 뿌렸다. 불을 껐다. 빛나는 곳에 그 물건이 있다.

양자점이 야광 스티커다. 암세포에만 달라붙고 빛을 낸다.

이 기술의 장점이 있다. 혈액 한 방울로 된다. 빠르다. 아주 적은 양의 암세포도 찾아낸다. 어떤 종류의 암인지도 구별한다.

그리고 맞춤형 치료로 연결된다. 어떤 암세포인지 정확히 알면 그에 맞는 항암제를 선택할 수 있다.

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5부 — 다이아몬드로 알츠하이머를 조기 진단한다

NV 다이아몬드 센서라는 것이 있다.

NV가 뭔가. 질소-공공(Nitrogen-Vacancy)의 약자다. 다이아몬드 결정 안에 질소 원자와 빈 자리가 쌍으로 있는 구조다.

이것이 특별한 이유가 있다. 아주 미세한 자기장을 감지한다. 지구 자기장의 100억분의 1 수준의 자기장도 감지할 수 있다.

이것이 의료에서 어떻게 쓰이는가.

알츠하이머 환자의 뇌에서 베타-아밀로이드라는 특정 단백질이 쌓인다. 이 단백질이 미세한 자기장을 방출한다.

NV 다이아몬드가 이 미세한 자기장을 감지한다. 알츠하이머가 시작되는 아주 초기 단계에.

현재 알츠하이머는 증상이 나타난 뒤에야 진단된다. 그때는 이미 뇌 세포가 많이 죽은 후다.

NV 다이아몬드로 10년 전에 미리 알 수 있다. 그때 치료를 시작하면 진행을 늦출 수 있다.

지진 탐지기 비유로 설명하면 이렇다.

지진이 오기 전에 아주 미세한 땅의 진동이 있다. 일반 사람은 느끼지 못한다. 초정밀 지진계가 이것을 감지한다. 지진이 오기 전에 대피할 수 있다.

NV 다이아몬드가 이 초정밀 지진계다. 병이 커지기 전에 미세한 신호를 잡아낸다.

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6부 — 몸속에서 암세포를 추적한다: VIVODOTS

수술 중에 생기는 문제가 있다.

암 덩어리를 제거했다. 그런데 눈에 보이지 않는 아주 작은 암세포 조각이 남아있다. 이것이 재발의 원인이 된다.

외과 의사 입장에서 문제를 보자.

"이게 다 제거된 건지 어떻게 알지? 눈으로 보면 깨끗한 것 같은데."

VIVODOTS가 해결한다. 양자점으로 만든 나노 기기다.

수술 전에 환자에게 주입한다. 이 나노 기기가 암세포를 찾아서 달라붙는다. 레이저를 쏘면 암세포 위치에서 빛이 난다.

외과의가 수술 중에 빛나는 부분을 모두 제거한다. 아주 작은 암세포도 빛으로 표시되어 있으니 놓치지 않는다.

GPS 추적기 비유로 설명하면 이렇다.

도둑이 훔친 물건에 숨겨진 GPS 추적기가 있다. 경찰이 GPS 신호를 따라가면 도둑이 어디 숨었는지 정확히 안다.

VIVODOTS가 암세포에 달라붙는 GPS 추적기다. 숨어있는 암세포의 위치를 정확하게 알려준다.

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7부 — 암세포만 골라서 죽인다: 양자 터널링 치료

이것이 가장 혁명적인 치료법이다.

항암 치료의 가장 큰 문제가 뭔가. 부작용이다.

항암제가 암세포만 죽이는 것이 아니다. 주변 건강한 세포도 같이 죽인다. 그래서 항암 치료를 받으면 머리카락이 빠지고, 구역질이 나고, 면역력이 떨어진다.

양자 터널링을 이용한 치료가 이것을 해결한다.

양자 터널링이 뭔가. 양자의 세계에서 입자가 에너지 장벽을 뚫고 통과하는 현상이다. 일반 세계에서는 불가능하지만 양자의 세계에서는 가능하다.

벽 통과하기 비유로 설명하면 이렇다.

공을 벽에 던졌다. 보통은 튕겨나온다. 그런데 양자의 세계에서는 아주 낮은 확률로 벽을 뚫고 통과하기도 한다.

이것이 어떻게 암 치료에 쓰이는가.

암세포의 세포막과 정상 세포의 세포막은 구조가 조금 다르다. 전자가 터널링으로 통과하는 확률이 다르다.

특별한 전자 빔을 쏜다. 이 전자들이 양자 터널링으로 암세포의 세포막만 선택적으로 통과한다. 정상 세포는 통과하지 않는다.

암세포 안으로 들어간 전자들이 암세포를 파괴한다. 세포 사멸(Apoptosis)을 유도한다.

정상 세포는 건드리지 않는다.

마치 자물쇠가 달린 방이 있다. 특수 열쇠만 열 수 있다. 특수 열쇠를 가진 사람만 들어가서 안에 있는 것을 처리한다. 다른 방에는 영향을 주지 않는다.

양자 터널링이 이 특수 열쇠다. 암세포라는 방에만 들어간다.

이 기술은 교모세포종(뇌암)에서 체외 실험을 통해 효과가 입증됐다. 실제 환자 치료로 가는 길이 열렸다.

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8부 — 양자 컴퓨터로 신약을 설계한다

이전에 분자 데이터 시간에 배웠다. QGAN이 새로운 분자를 만들어내는 것.

실제 기업이 이것을 하고 있다.

Kuano라는 회사가 있다. 양자 컴퓨팅과 AI를 결합해서 신약을 개발한다.

대장암이 전이된 환자가 있다. 이 암을 촉진하는 효소가 있다. 이름이 노툼(Notum)이다.

이 효소를 막는 약을 만들어야 한다. 자물쇠에 맞는 열쇠를 만드는 것처럼.

가능한 분자가 10의 60제곱 개다. 하나씩 실험하면 우주 나이도 부족하다.

Kuano가 양자 컴퓨터로 노툼 효소의 구조를 정밀하게 시뮬레이션한다. 어떤 모양의 분자가 딱 맞을지 계산한다. 후보 분자를 수백 개로 좁힌다.

기존에 신약 하나 개발하는 데 10~15년이 걸렸다. 비용이 수조 원이었다.

양자 컴퓨팅이 이 시간을 획기적으로 줄인다.

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전체를 한 번에 보자

암 환자가 병원에 오는 과정을 양자 기술로 따라가보자.

건강 검진을 받는다. 혈액 검사에 양자점이 쓰인다. 암세포가 있으면 빛이 난다. 초기 단계에서 발견됐다.

MRI를 찍는다. QCNN이 사진을 분석한다. 2mm 크기의 종양을 발견했다. 위치, 크기, 종류가 정확하게 파악됐다.

수술을 결정했다. VIVODOTS를 주입한다. 수술 중에 빛나는 부분을 모두 제거한다. 암세포 하나도 남기지 않는다.

항암 치료를 한다. 양자 터널링 치료가 암세포만 선택적으로 제거한다. 부작용이 없다.

이 환자는 완치됐다. 양자 기술이 없었다면 4기까지 발견하지 못했을 것이다.

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최종 정리

양자 의료 기술을 네 문장으로 압축하면 이렇다.

첫째, QCNN이 MRI 사진에서 2mm 암세포를 찾아낸다. 일반 AI보다 10~20% 더 정확하고, 데이터가 적어도 작동한다.

둘째, 얽힘 카메라가 잡음 없이 초기 암세포를 촬영하고, 양자점이 혈액 한 방울로 암세포를 빛으로 표시한다.

셋째, NV 다이아몬드가 알츠하이머를 10년 전에 미리 감지하고, VIVODOTS가 수술 중 숨어있는 암세포를 추적한다.

넷째, 양자 터널링이 건강한 세포는 건드리지 않고 암세포만 골라서 죽이며, 양자 컴퓨터가 신약 개발 기간을 수십 년에서 수 년으로 단축한다.