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클라우드 랩과 원격 연구는 과학의 미래가 아닙니다. 바로 여기에 있습니다 | 의학 연구

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그리고미국 서부 해안은 새벽 1시지만 샌프란시스코 바로 남쪽에 있는 에메랄드 클라우드 연구소는 여전히 바쁘다. 이곳에서는 100개 이상의 고급 생명과학 장비가 대부분 무인 작업대에서 하루 24시간 연중무휴로 회전하며 전 세계의 연구원을 위한 실험을 수행합니다. 나는 집에 앉아 있는 에메랄드의 CEO 브라이언 프레자가 1,400평방미터(15,000평방피트) 실험실 주변을 운전하는 가슴 높이 텔레프레즌스 로봇의 카메라를 통해 “방문”하고 있습니다. 실제 과학자는 어디에도 없으며 파란색 코트를 입은 몇 명의 직원이 트롤리의 화면에서 지시하는 대로 조용히 장비에 시약과 샘플이 채워져 있는지 확인합니다.

클라우드 랩은 웹 브라우저만 있으면 누구든지 원격 제어로 실험을 수행할 수 있음을 의미합니다. 실험은 구독 기반 온라인 인터페이스를 통해 프로그래밍됩니다. 그러면 소프트웨어가 로봇과 자동화된 과학 기기를 조정하여 실험을 수행하고 데이터를 처리합니다. 금요일 밤은 과학자들이 주말에 가족과 함께 휴식을 취하는 동안 실행할 실험 일정을 잡기 때문에 에메랄드가 일주일 중 가장 바쁜 시간입니다.

거대한 카보이(액체를 담는 용기)를 들어 올리거나 우편으로 보낸 샘플 포장을 푸는 것과 같이 로봇이 할 수 없는 일이 여전히 있으며 자동화할 수 없는 몇 가지 도구가 있습니다. 따라서 파란색 코트를 입은 사람들은 아마존 창고의 피커처럼 보입니다. 실제로 그들은 대부분 전직 아마존 직원인 것으로 밝혀졌습니다.

에메랄드는 원래 시설을 원활하게 운영하기 위해 과학자와 실험실 기술자를 고용했지만 할 일이 거의 없어 창의적으로 어려움을 겪었습니다. 아마존 직원 밀렵이 개선된 것으로 밝혀졌습니다. “우리는 화장지를 상자에 채우는 것보다 훨씬 더 만족스러운 일을 하기 위해 아마존에서 받는 것의 두 배를 지불합니다.”라고 Frezza는 말합니다. “당신은 누군가의 약물 발견 실험을 최고 속도로 계속 진행하고 있습니다.”

샌프란시스코 베이 지역의 더 남쪽에는 Strateos라는 회사에서 운영하는 두 개의 클라우드 랩이 더 있습니다. 인큐베이터, 믹서, 질량 분석기, PCR 기계와 같은 빛나는 생명 과학 기기 랙이 작업 세포라고 하는 대형 Perspex 상자 안에 웅웅거리며 앉아 있습니다. 설정은 틀림없이 에메랄드보다 훨씬 더 미래적입니다. 여기에서 시약과 샘플은 첨단 마그네틱 컨베이어 벨트의 올바른 작업 셀로 이동하고 민첩한 로봇 팔에 의해 제자리에 부드럽게 로드됩니다. Strateos의 운영 이사인 Marc Siladi가 말했듯이 연구원의 실험은 “비편재화”되었습니다.

샌프란시스코 남부에 있는 에메랄드 구름 연구소. 실험실에는 소프트웨어 ‘지휘 센터’에서 원격으로 제어할 수 있는 200가지 이상의 과학 장비가 갖춰져 있습니다. 사진: 에메랄드 클라우드

과학의 자동화는 특히 분자 생물학과 같은 분야에서 새로운 것이 아닙니다. 많은 실험 작업이 한 바이알에서 다른 바이알로 소량의 액체를 힘들고 반복적으로 옮기는 작업을 포함합니다. 전염병으로 인한 혼란은 또한 많은 전문 시설이 장비를 원격으로 작동하는 방법을 개발하도록 장려했습니다. (예를 들어, 물질을 조사하기 위해 초고에너지 방사선을 생성하는 입자 가속기와 같은 영국의 강력한 다이아몬드 광원의 빔은 이제 전 세계 어디에서나 사용자가 작동할 수 있습니다.) 실험 과정도 새로운 것은 아니다.

그러나 Emerald와 Strateos는 다릅니다. 이론상 랩톱과 신용 카드만 있으면 누구나 세계적 수준의 연구 시설에서 사용할 수 있는 전체 시약 인벤토리와 기기 세트를 “지불하고 플레이”할 수 있는 세계 최초의 실험실입니다. 이 접근법의 매력은 많은 연구자들이 자신의 연구실을 직접 방문할 수 없었던 팬데믹 기간 동안 분명해졌습니다. 클라우드 랩의 설립자들은 이것이 생명과학의 미래라고 말합니다.

가장 확실한 이점은 생산성입니다. 연구자는 한 번에 여러 실험을 수행하고 밤새 또는 다른 작업을 수행하는 동안 대기열에 추가할 수 있습니다. “우리의 프로 사용자들은 전통적인 실험실에서 10명의 과학자들의 작업을 수행할 것입니다.”라고 Frezza는 말합니다. “그들은 말도 안되는 숫자를 만들 것입니다.”

장비를 설치 및 분해하고, 장비를 청소, 유지 관리 및 수리하거나 재고를 보충하는 데 시간을 할애할 필요가 없습니다. 옥스퍼드셔에 있는 원격 약물 발견 연구소인 Arctoris는 자사 플랫폼이 제약 회사를 위한 프로젝트를 24시간 만에 완료했다고 밝혔습니다. 연구자들은 매일 몇 시간씩 피펫팅하는 대신 동료와 함께 생각하고 읽고 결과를 분석하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

Pittsburgh Carnegie Mellon University의 과학자들은 Emerald Cloud Lab에서 직원과 학생들이 할 수 있는 일에 깊은 인상을 받았습니다. 한 연구원은 몇 주 만에 박사 학위 실험을 몇 주 만에 재현했습니다. 그들을 위해.

Carnegie Mellon의 과학 대학 학장인 Rebecca Doerge는 고급 연구실 장비 가격보다 저렴한 클라우드 연구실에 1년 동안 액세스할 수 있는 이 모델이 혁신적일 수 있다고 말합니다. “나는 Carnegie Mellon에서 과학을 바꾸는 데 관심이 없습니다. 저는 전 세계적으로 과학의 과정을 바꾸는 데 관심이 있습니다.”라고 그녀는 피츠버그의 새 시설에 대해 말합니다. “우리 모두는 자금이 충분하지 않기 때문에 할 수 있는 과학을 수행할 수 없는 자원이 부족한 곳에 동료가 있습니다. 따라서 인터넷 연결과 클라우드 랩에 대한 액세스가 있으면 게임 체인저가 됩니다.”

캘리포니아 샌디에고에 있는 Strateos 스마트 랩
샌디에이고에 있는 Strateos 스마트 랩. 회사는 ‘실험실을 스마트 데이터 생성 센터로 재창조’했다고 주장합니다. 사진: 스트라테오스

통계학자에서 과학 관리자로 변신한 Doerge는 실험 작업에서 편차와 인적 오류를 제거하는 데에도 열심입니다. 새로운 1,500제곱미터(16,000제곱피트) 부지에는 과학자가 없고 하루 24시간 운영되는 6명의 기술자만 있을 것입니다. “사람들은 여전히 ​​젖은 실험실에 가서 여전히 그 자리에 서서 실수를 합니다. 나는 과학에서 모든 것이 자동화될 수 있다고 생각하지 않습니다. 그렇게 말하는 것이 아닙니다. 반복적인 일을 한 번 배우면 그 자리에 서서 계속 반복할 필요가 없다는 말을 하는 것뿐입니다.”

Doerge와 같은 과학자들은 원격으로 운영되는 실험실의 정확성이 과학의 “재현 가능성 위기”로 알려진 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 즉, 여러 과학자 그룹이 동일한 연구를 따를 때 수많은 출판된 연구 결과를 복제할 수 없다는 걱정스러운 계시입니다. 방법을 정확하게. 로봇이 수행할 브라우저에 실험을 연결하면 연구원이 각 단계의 정확한 세부 정보를 명확한 코드로 변환해야 합니다. 예를 들어, 한때 과학 논문에서 “샘플 혼합”으로 설명되었을 수 있는 것이 특정 기계가 특정 시간 동안 분당 특정 회전 수로 혼합하도록 하는 자세한 컴퓨터 지침이 됩니다. 당시의 주변 온도와 같이 결과에 영향을 줄 수 있는 기타 요소는 메타데이터에 캡처됩니다.

Doerge가 Carnegie Mellon에서 원격 연구소로 이전하기 위해 점점 더 많은 연구와 교육을 권장했지만 모든 동료가 지원한 것은 아닙니다. 많은 과학자들은 벤치에서 동료들과 함께 일하는 것과 실험의 광경과 소리가 흥미로운 아이디어와 행복한 사고를 만드는 데 도움이 된다고 생각합니다. 다른 사람들은 한 번도 발을 들이지 않은 실험실에서 생성된 데이터의 품질에 대해 우려하고 있습니다. Doerge는 “‘내 눈으로 보지 않으면 존재하지 않습니다’라는 말을 일부 선임 교수들로부터 들었습니다.”라고 말합니다. “확실히 사고방식의 전환입니다.”

일부 전문가들은 정교한 실험실에 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것이 잠재적인 생물보안 또는 생물테러 위협이라고 생각합니다. 이론적으로 연구 경험이 없는 소규모 그룹이나 개인도 클라우드 랩을 사용하여 복잡한 생물학적 실험을 수행할 수 있습니다. King’s College London의 생물학적 위험 및 생물보안 전문가인 Dr Filippa Lentzos는 “실험실은 신뢰할 수 있는 파트너와만 협력한다고 말하고 있지만, 물론 그들은 시장을 개척하는 데 매우 열심입니다.”라고 말했습니다. “대부분의 사람들이 좋은 곳에서 왔다는 것을 기억해야 하지만, 꽤 미친 사람들도 있습니다. 의도적으로 해로운 일을 하려는 경우 장벽이 무너지는 것이 가장 확실합니다.”

클라우드 연구소는 예정된 모든 실험을 검토하고 불법적이거나 위험한 것으로 보이는 모든 것을 표시하거나 거부하는 시스템을 갖추고 있다고 말합니다. 또한 그들은 실험실에서 일어나는 모든 일을 완전히 디지털화하면 실제로 기존 실험실에서보다 사람들이 하는 일을 더 쉽게 기록하고 모니터링할 수 있다고 주장합니다.

합성 생물학을 위한 영국 혁신 및 지식 센터(UK Innovation and Knowledge Center for Synthetic Biology)의 공동 설립자인 폴 프리몬트(Paul Freemont)는 전염병 초기에 하루에 1,000건 이상의 코비드 테스트를 수행할 수 있었던 로봇 플랫폼을 포함하여 영국에서 여러 고도로 자동화된 실험실을 개발하는 데 도움을 주었습니다. 그는 원격으로 운영되는 실험실이 자체 자동화 장비를 설정하는 과학자들이 사용할 수 있는 것을 복제할 만큼 아직 “성숙”했는지 확신하지 못합니다. “나는 이 개념이 마음에 들고 이것이 과학이 나아갈 방향이라고 생각합니다. 생물학자가 필요로 할 수 있는 모든 필요한 프로토콜과 워크플로가 있으면 작동하겠지만, 현재 필요한 복잡성과 세부 사항 수준에서는 사용할 수 없다고 생각합니다.”

실험실에서 일하는 카네기 멜론 대학의 과학자들
카네기 멜론 대학의 과학자. 기관은 에메랄드에게 전용 클라우드 랩을 구축하도록 요청했습니다. 사진: 팀 카울렌/카네기 멜론 대학교

Freemont는 또한 과학자들이 데이터를 생성하는 소프트웨어나 하드웨어를 진정으로 이해하지 않거나 이에 관여하지 않는 것에 대해 우려하고 있습니다. “차세대 과학자들이 이 모든 인프라를 자체적으로 구축하는 방법과 이를 사용하는 방법을 이해하도록 해야 합니다. 물론 실제 경험이 있어야 합니다. 소수의 연구실이나 대규모 민간 기업이 이러한 이해를 독점할 가능성이 있습니다. 그다지 건전하지 않을 것입니다.”

이러한 우려에도 불구하고 클라우드 과학에 대한 수요가 증가하고 있습니다. Emerald는 주로 제약 회사와 생명 공학 신생 기업의 수요를 따라잡기 위해 용량을 확장하고 있습니다. Strateos는 미국 연구 기관인 Darpa와 협력하여 자사 시설이 이전 실험의 재현성과 효율성을 향상시킬 수 있는 방법을 자세히 연구하고 있으며 다른 기관에서 시설을 전환할 수 있도록 소프트웨어 라이선스도 제공하고 있습니다.

미래에는 클라우드 랩이 스스로 수행할 실험을 결정할 수도 있습니다. Google의 DeepMind 플랫폼이 최근에 구현됨에 따라 기계 학습 도구는 이제 수십 년 분량의 데이터를 먹어치우고 과학자들이 물리적 탐구로 해결하는 데 수년이 걸릴 질문에 대한 답을 내놓을 수 있습니다. 제약 회사는 신약 검색에서 분자 상호 작용을 시뮬레이션하기 위해 이러한 도구를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 생물학을 정보 기술로 변환하는 클라우드 랩을 통해 생성된 데이터는 이러한 도구를 더욱 강력하게 만들 뿐입니다. 이러한 모든 기술을 결합하면 언젠가는 사람의 입력 없이 이론을 개발하고 물리적으로 테스트할 수 있는 시스템이 탄생할 수 있습니다.

이미 일부 고급 Emerald Cloud Lab 사용자는 자체 데이터 분석을 기반으로 다음 실험의 매개변수 또는 방향을 조정하는 알고리즘을 개발했습니다. Frezza는 “매우 미래지향적인 일종의 야생적인 것입니다.”라고 말합니다.

이 모든 것은 과학자들이 자동화와 AI로의 이동이 미래에 무엇을 의미하는지 묻는 가장 최근의 직업임을 의미합니다. 좀 더 전통적인 연구 과학자들이 언젠가는 실직하게 될까요? 그럴 가능성은 거의 없습니다. 어쨌든 우리는 항상 어떤 질문에 답해야 하는지 우선순위를 정하고 답을 줄 새로운 방법을 개발할 사람이 필요합니다. 그러나 분젠 버너의 불꽃 옆에 흰 코트와 장갑을 끼고 벤치에 앉아 있던 시대는 곧 과거의 일이 될 수 있습니다. 로봇 연구원의 시대가 오고 있습니다.

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