‘데이터 사이언스 의료’는 거스를 수 없는 미래

얼마 전 ‘하버드 의대 교수, 한국서 엄마 위암 수술시킨 까닭’이라는 제목의 기사가 언론에 실린 적이 있다. 위암은 한국인이 많이 걸리는 암이고 한국에서 치료가 많이 이뤄지니 미국보다 한국에서 치료받는 게 낫다는 게 글의 요지다. 이처럼 우리는 본인 또는 가족이 질환에 걸리면 그 질환의 명의를 찾아 길을 떠난다. 경험의 중요성을 자연스럽게 인지하고 있는 셈이다. 이렇게 쌓인 경험을 체계화하고 과학적 방법론에 따라 분석한 결론을 ‘근거(evidence)’라는 이름으로 받아들이면서 현대 의학은 빠르게 발전하기 시작했다. ‘근거 중심 의학(evidence-based medicine)’의 태동이다. 특히 엄격한 환경에서 수행되는 임상시험의 결과는 높은 수준의 근거로 인정받고, 이를 바탕으로 신약 판매 허가까지 이뤄진다. 그러나 임상에는 큰 비용이 소요되고, 극히 통제된 환경이라 실제 진료 환경과 차이가 있다. 또 개인의 특성이 무시되고 집단으로 평가될 수밖에 없는 한계도 있다.

이 때문에 의학은 다음 단계로 나아가고 있다. 유전체 분석 기술이 발전하면서 나타난 정밀 의료(precision medicine)가 그다음이다. 개개인의 유전체가 다르니 이를 기반으로 맞춤형 치료를 하자는 것이다. 이미 국내외에서 수많은 관련 연구가 이뤄지고 있고, 특히 연관성이 높은 ’암‘과 관련해서는 천문학적 연구비가 투입되고 있다. 이 비용에는 유전체 분석을 위한 고성능 컴퓨팅, 유전체와 임상 데이터를 결합해 분석하기 위한 플랫폼에 대한 투자가 포함된다.