이리호 중앙에 떠 있는 스파가 있습니다. 사우나, 스팀룸, 심지어 눈으로 가득 찬 큐비클도 있습니다. 위층에는 고급 라운지, 거대한 도서관, 유명 예술가가 큐레이팅한 미술 컬렉션, 바닥부터 천장까지 창문이 있는 탁 트인 강의실이 있습니다. 승객들은 소믈리에와 함께 고급 레스토랑에서 바쁘게 식사를 합니다.
한 층 아래에는 첨단 장비로 가득 찬 깨끗하고 최첨단 실험실이 있으며, 수백만 달러짜리 잠수함 두 대는 승객을 1,000피트(300m) 깊이까지 데려갈 수 있습니다. 과학자 팀은 물 샘플을 걸러내고 실시간으로 분석하여 물 속을 떠다니는 플랑크톤의 유전적 지문을 살펴보고 있습니다.
Viking의 Octantis 크루즈선의 연구원들은 환경 DNA(eDNA)를 연구하고 있습니다. 이는 물 위에 떠다니거나, 공기를 떠다니거나, 토양에 머물러 있는 유전 물질 조각입니다. 살아있는 생물이 환경을 지날 때마다 유전 물질의 아주 작은 조각을 흘립니다.
과학자들은 수십 년 전에 이 유전 물질의 흔적을 처음 발견했지만, 강력한 시퀀싱 기술 덕분에 이제는 eDNA를 분석하여 먹이 사슬을 특성화하고, 오랫동안 사라졌던 멸종 위기에 처한 종의 위치를 파악하고, 인간과 야생 동물이 갈등하는 지역에 포식자가 숨어 있는지 확인하기 시작했습니다 .
하지만 이 기술에는 한 가지 문제가 있습니다. 연구자들이 모든 데이터를 분석하는 데 어려움을 겪을 정도로 많은 데이터를 생성합니다. 이제 과학자들은 인공지능 (AI)과 최첨단 시퀀싱을 결합하여 주어진 생태계에서 유기체의 유형과 수의 변화를 빠르게 식별하기 위해 노력하고 있습니다. 결국, 그 정보는 지구가 어떻게 작동하는지에 대한 실시간 보기를 제공하고 생태학적 변화에 더 빨리 적응할 수 있게 해줍니다.
"AI는 우리의 다른 기술로는 도저히 할 수 없는 방식으로 [정보를] 끌어낼 수 있을 것입니다." 미국 해양 대기청(NOAA) 태평양 해양 환경 연구소의 해양 분자 생태학 프로그램 연구 책임자인 Zachary Gold가 말했습니다 . "더 빠르고, 더 좋고, 더 빠른 데이터 덕분에 우리는 전에는 꿈도 꾸지 못했던 일을 할 수 있습니다." 그는 Live Science에 말했습니다.
환경 데이터의 보물 창고
"환경 DNA" 또는 "eDNA"라는 용어는 1980년대에 토양 샘플에서 DNA를 얻는 기술을 설명하는 연구에서 만들어졌습니다. 하지만 빠르고 정확한 DNA 시퀀싱 기계가 널리 보급 되고 저렴해져서 eDNA 분석이 실용적이 된 것은 2000년대에 이르러서였습니다.
차세대 시퀀싱(NGS)은 이제 과학자들이 DNA를 놀라울 정도로 빠르게 분석할 수 있게 해줍니다. 이제 인간 유전체 전체를 단 하루 만에 시퀀싱할 수 있습니다. eDNA의 경우 NGS는 단일 수질 샘플에서 수천 종을 식별할 수 있음을 의미합니다 . 시퀀싱 기술은 매우 발전했지만 이를 분석하고 의미 있는 결론을 도출하는 능력에는 엄청난 양의 컴퓨팅 파워가 필요하며 과학자들의 시간이 수년 걸릴 수 있습니다.
물리적 샘플은 시퀀싱하는 데 며칠에서 한 달까지 걸릴 수 있으며, 시퀀스가 돌아오면 수 기가바이트의 데이터를 다운로드하여 "정리"해야 합니다. 즉, 컴퓨터로 실수, 중복 또는 서식 문제가 있는지 확인해야 합니다. 그런 다음에야 검증된 데이터 세트를 분석할 수 있습니다.
AI가 혁신을 가져올 수 있는 다음 단계입니다.
골드는 "연구자들은 수개월 동안 데이터를 살펴보며 이 데이터에서 나오는 가장 흥미롭고 강력한 스토리와 자산이 무엇인지 이해하고 식별하려고 노력할 수 있지만 AI는 몇 초 만에 이를 수행할 수 있다"고 말했습니다.
떠다니는 실험실 군대
Viking은 부분적으로 팬데믹 때문에 eDNA를 연구하기 시작했습니다. 이 회사는 처음에 투숙객에게 COVID-19에 대한 매일 중합효소 연쇄 반응(PCR) 검사를 받도록 요구했지만, 이 요구 사항이 단계적으로 폐지되자 선박 Octantis에 있는 장비는 물 샘플의 실시간 검사를 허용하도록 용도가 변경되었습니다. 이 크루즈 회사는 2020년에 NOAA와 협력했고 , 과학자들은 2022년에 Viking의 대호수 탐험에 합류했습니다 .
이제 이 673피트(205m) 길이의 크루즈선에 탑승한 과학자들은 그들이 지나가는 물 속의 식물성 플랑크톤을 분석하여, 배가 같은 지역을 방문할 때마다 생태계의 스냅샷을 제공합니다. 비용이 많이 들고 불규칙한 기존의 과학 연구 탐험과 비교했을 때, 관광선은 시간과 비용을 절약합니다. 크루즈선은 어차피 이런 항해를 합니다. 그리고 음식도 훨씬 더 맛있다고 팀은 말했습니다.
연구자들은 Viking과 함께 떠다니는 연구실에서 식물성 플랑크톤을 시퀀싱하고 있습니다 . 캘리포니아 대학교 샌디에이고의 스크립스 해양학 연구소의 연구자인 앨리슨 쿠식은 "식물 플랑크톤은 지구 생명의 열쇠입니다."라고 말했습니다 . 그는 Viking의 선박 연구실 중 한 곳에서 남극과 같은 외딴 지역에서 eDNA를 연구합니다. 식물성 플랑크톤은 대부분 해양 먹이 사슬의 기초이며 광합성을 통해 지구 산소의 약 절반을 생산합니다 . 식물 플랑크톤 종 간의 차이는 엄청납니다. 두 유형 간의 다양성은 인간과 곰팡이 간의 다양성보다 더 클 수 있다고 쿠식은 말했습니다.
물 속 플랑크톤 유형의 변화는 생물다양성과 해양 건강의 주요 지표입니다. 이러한 변화는 먹이 사슬에 영향을 미쳐 잠재적으로 파괴적인 결과를 초래할 수 있습니다.
IFREMER(프랑스 국립 해양 과학 기술 연구소)의 슈퍼컴퓨터 엔지니어인 브누아 모랭은 eDNA 분석을 사용하여 종 간의 진화적 관계와 이들이 거친 다양한 진화 경로(예: 한 종이 발생한 시점과 특정 유전자가 도입된 시점)를 밝혀 내면 과학자들이 기후 변화가 다양한 종에 어떤 영향을 미칠지 예측하는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다 .
모린은 Live Science에 "과거를 살펴보면 미래를 이해할 수 있다"고 말했습니다.
eDNA를 위한 "Enigma 프로젝트"
Viking-NOAA 협업과 같은 프로젝트가 정말 강력해지려면 인공지능을 eDNA 분석에 통합해야 합니다.
이미 AI는 카메라 트랩과 자동 모니터링 시스템의 방대한 데이터 세트에서 잠재적으로 새로운 종을 찾는 데 사용되고 있습니다 . 또한 멸종 위기에 처한 De Winton's golden mole ( Cryptochloris wintoni )을 포함하여 잃어버린 종을 재발견하는 데 사용되고 있습니다. eDNA를 사용하여 추적하기 전까지 이 종은 80년 이상 보이지 않았습니다.
하지만 이러한 노력이 최대한의 잠재력을 발휘하려면 AI 기술을 더욱 개선하고 eDNA 분석에 통합해야 합니다.
과학자들이 eDNA 샘플을 수집하면, 바코드를 통해 분석하는데, 바코드를 통해 단일 종이나 유기체를 찾거나 여러 종을 한 번에 식별할 수 있습니다. 바코드는 유기체를 온라인 참조 데이터베이스와 비교하여 식별하는 데 사용되는 일련의 고유한 DNA 시퀀스입니다.
프랑스의 École Pratique des Hautes Études(실용 고급 연구 학교)의 수학 엔지니어인 Letizia Lamperti는 샘플 내 유기체의 유형과 수를 기반으로 주어진 환경의 건강 상태를 밝히기 위해 이러한 바코드를 사용하는 머신 러닝 시스템을 개발하고 있습니다. 그 정보는 잠재적인 수정 사항을 가리킬 수 있습니다.
예를 들어, 물 샘플에서 독소를 생성하는 식물성 플랑크톤이 증가했다면 그러한 변화가 식물성 플랑크톤을 먹이는 농업 유출수에 기인한 것이라고 쿠식은 말했습니다.
2023년 램퍼티와 그녀의 동료들은 인간의 뇌가 정보를 걸러내고 처리하는 방식을 모방한 다층 머신 러닝 알고리즘인 신경망 이 eDNA를 기반으로 밀접하게 관련된 유기체를 그룹화하는 다른 통계적 방법보다 더 나은 성과를 보인다는 연구를 발표했습니다. 하지만 얼굴 인식 기술과 마찬가지로 AI는 풍부한 종을 탐지하는 데는 더 나을 가능성이 높으며, 풍부한 종에 대한 "훈련" 데이터가 많을수록 더 희귀한 유기체를 발견하는 데는 덜 효과적일 것입니다.
최근의 다른 여러 연구에서는 eDNA 연구에서 AI의 유망한 잠재력을 지적합니다. 예를 들어, 한 연구 에서는 AI가 밀접하게 관련된 유기체의 유사한 시퀀스가 비교에 사용할 수 없더라도 샘플에서 알려지지 않은 종의 90%를 식별할 수 있다는 것을 발견했습니다.
AI가 잠재력을 발휘할 수 있다면, 우리가 환경을 이해하는 방식의 변화는 기념비적일 것입니다. 쿠식은 이를 2차 세계 대전 중 앨런 튜링이 독일군의 에니그마 코드를 해독한 것에 비유했습니다. 그녀는 Live Science에 "그것은 혁신적일 것입니다."라고 말했습니다.
"많은 것들이 어렵지 않아요. 그저 이미 나와 있는 기존 도구를 사용하는 것뿐이에요. 우리는 그저 자전거를 올바른 방향으로 인도해야 해요."
재커리 골드
AI는 비교할 수 없는 규모로 새로 발견된 종을 식별할 수 있습니다. 눈 깜짝할 새에 진화적 관계를 결정할 수 있습니다. 환경 변화에 대한 모니터링과 계획이 변형될 수 있습니다. 예를 들어, AI는 eDNA 샘플을 빠르게 분석하여 수영객에게 수로에 뇌를 먹는 아메바 나 상어가 있다는 사실을 실시간으로 경고하거나, 유해한 조류 개화와 같은 사건을 공중 보건을 위협하기 전에 예측할 수 있습니다 . 이는 현재 휴대전화에서 날씨 알림을 받는 방식과 유사합니다.
따라서 이론상에서는 문제가 심각해지기 전에 문제를 해결하기 위해 자원을 신속히 재분배할 수 있습니다.
골드는 이 목표는 달성 가능하다고 말했지만, 얼마나 걸릴지는 이를 위한 AI 개발에 투입되는 자원에 따라 달라질 것이라고 덧붙였다.
종의 사전
현재 AI는 중요한 것을 놓치고 있습니다. 핵심 패턴을 발견하기 위한 체계적인 양의 좋은 데이터입니다. 이러한 데이터는 DNA를 기반으로 한 참조 데이터베이스 또는 종 사전으로 한곳에 저장되어야 합니다.
램퍼티는 Live Science에 "종 식별을 수행하기 위해 참조 데이터베이스가 필요합니다."라고 말했습니다. "문제는 그것이 없다는 것입니다."
종을 식별하기 위해 AI는 수많은 데이터를 학습하여 개별 종과 밀접한 관련이 있는 종의 주요 특징 또는 바코드를 학습해야 합니다. 그러나 생물다양성 데이터 세트는 공개적으로 사용 가능한 저장소에 없으며, 훈련된 맞춤형 AI 시스템에 입력할 수 있는 큐레이팅되고 표준화된 형식이 아닙니다. 골드는 "eDNA는 AI에 적합하지 않습니다."라고 말했습니다.
골드는 미국에서만 지난 10년 동안 약 40,000개의 eDNA 샘플이 수집되었다고 추정했지만, 그 중 많은 샘플이 접근이 불가능하다고 말했습니다. 그는 "누군가의 다락방이나 누군가의 과학 논문의 보충 방법에 있을 수 있습니다."라고 말했습니다.
환경을 보호하고 관리하는 데 도움이 되는 유용한 결론을 도출하기 위해 AI는 우리가 관심 있는 환경에서 생물다양성을 포착하는 기준 데이터베이스에서 학습해야 합니다. 그것은 헤라클레스의 노력입니다. "수백만 달러이고, 수많은 사람들의 시간입니다." 골드가 말했습니다.
Morin은 현재 이 작업을 진행 중이지만 느리고 리소스 집약적인 프로세스입니다. 그와 그의 동료들은 ATLASea 프로젝트를 통해 유전적 "사전"을 구축하고 있으며 , 이 프로젝트는 4,500종의 해양 종의 유전체를 시퀀싱하는 것을 목표로 합니다. 이 정보는 과학 커뮤니티를 위한 오픈 액세스 데이터베이스에 저장됩니다. IFREMER는 현재 데이터 인프라 회사인 NetApp과 협력하여 수집되는 정보의 양을 분류하고 있습니다.
골드는 데이터 세트를 개발할 자금이 있다면 AI eDNA 도구가 "정말 빨리" 준비될 수 있다고 말했습니다. "우리가 하는 일이 기술적으로 어렵지 않다는 데 의심의 여지가 없습니다. 그저 우리가 자원을 제공하지 않는 것뿐입니다. 우리가 정말로 이것을 하고 대규모로 동원하고 싶다면, 로스앤젤레스에서 열리는 다음 올림픽[2028년]까지 도구와 자원, 네트워크를 설정하고 이를 수행할 준비가 될 수 있을 것이라고 확신합니다."
골드는 투자와 자원이 현재 속도로 계속된다면 "느린 흐름"이 될 것이며 15년 안에 도달할 것이라고 추정했습니다. 하지만 그는 시간 척도가 더 빨라질 수 있다고 낙관합니다. 골드는 "많은 것들이 어렵지 않습니다. 그저 이미 나와 있는 기존 도구를 사용하는 것뿐입니다."라고 말했습니다. "우리는 그저 자전거를 올바른 방향으로 인도해야 합니다."
편집자 주: 이 기사는 2월 25일 오전 4시 25분(동부 표준시)에 업데이트되어, 외부 기관이 아닌 Viking이 COVID-19 팬데믹 기간 동안 투숙객에게 매일 PCR 검사를 받도록 요구했다는 사실을 명확히 밝혔습니다.
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