언제부턴가 ‘네이처’ ‘사이언스’ 같은 科學 雜誌가 참 예뻐졌다. 表紙나 投稿 論文에 添附된 寫眞이 반짝반짝 빛나기 때문이다. 이렇게 科學 雜誌를 예쁘게 만드는 데 寄與한 것 가운데 하나가 ‘綠色螢光蛋白質’(Green Fluorescent Protein·GFP)이다. 科學에 門外漢인 사람도 新聞이나 放送에서 螢光綠色을 띤 쥐를 본 적이 있으리라. 

綠色螢光蛋白質은 예쁘기만 한 게 아니다. 이 蛋白質 德에 生命 現象의 神祕가 여럿 밝혀졌다. 例를 들어 제임스 로스먼 같은 科學者는 細胞 안에서 만들어진 蛋白質이 自身이 必要한 場所로 正確히 移動하는 方法을 硏究할 때 바로 이 螢光蛋白質을 利用했다. 蛋白質 遺傳子에 螢光蛋白質 遺傳子를 揷入하면 그 蛋白質에 螢光色 꼬리票가 붙어 觀察이 可能하다. 

로스먼은 랜디 셰크먼, 토마스 쥐트호프 等과 함께 2013年 노벨生理醫學賞을 받았다. 萬若 螢光蛋白質이 없었다면 로스먼이 몸속 蛋白質 移動의 祕密을 밝히는 일이 훨씬 어려웠으리라.

해파리와 乳酸菌에서 始作된 科學技術 革新

螢光蛋白質은 어떻게 世上에 登場한 것일까. 勿論 科學者들의 孤軍奮鬪가 있었다. 螢光蛋白質의 起源은 水中에서 반짝반짝 빛나는 해파리다. 1962年 日本 시모무라 오사무가 해파리의 한 種(Aequorea victoria)에서 螢光蛋白質을 처음 抽出했다. 美國 마틴 챌피와 로저 첸은 이 螢光蛋白質 遺傳子를 利用해 蛋白質 活動을 追跡, 觀察할 수 있는 길을 열었다. 이들은 이 業績으로 2008年 노벨化學賞을 共同受賞했다. 

이 대목에서 悲運의 主人公에 對한 이야기를 해야겠다. 2008年 노벨化學賞을 受賞하는 자리에서 챌피와 첸은 그 자리에 꼭 있었어야 할 科學者를 한 名 言及했다. 바로 더글러스 프래셔다. 그는 빛을 내는 螢光蛋白質 遺傳子에 注目해 1992年 그것을 처음으로 分離하는 데 成功한 科學者였다. 



하지만 프래셔는 硏究를 繼續할 수 없었다. 當場 쓸모가 없어 보이는 해파리 硏究에 돈을 대려는 政府 機關이나 企業이 없었기 때문이다. 結局 그는 科學界를 떠나면서 自身의 硏究 結果를 同僚 科學者 몇몇에게 넘겨줬는데, 그 가운데 바로 노벨化學賞을 받은 챌피와 첸이 包含돼 있었다. 

2008年 노벨化學賞 受賞者가 發表될 때 프래셔는 美國 앨라배마州 헌츠빌의 도요타 賣場에서 時間當 8.5달러(藥 9200원)를 받고 셔틀버스를 運轉하고 있었다. 그는 오래前 헤어진 同僚가 自身이 한때 熱情的으로 遂行한 硏究로 노벨賞을 받는 모습을 보며 무슨 생각을 했을까. 萬若 그때 프래셔가 硏究를 中斷하지 않았다면 노벨賞은 그의 몫이 됐을 公算이 크다. 

로스먼의 蛋白質 移動 硏究와 함께 螢光蛋白質에 얽힌 事緣을 紹介한 송기원 延世大 敎授(生化學)는 이렇게 꼬집는다. 

“로스먼 等이 2013年 노벨賞을 받고 나서 이렇게 말했어요. 요즘처럼 實用的인 硏究 結果만 좇는 世態에서는 이 硏究를 못 했을 거라고요. 우리나라에서도 해파리 빛을 硏究하는 데 硏究費를 댈 政府나 企業이 어디 있겠어요. 그런데 바로 그런 硏究가 蓄積되면서 科學硏究를 革新할 實用的인 實驗 技法이 登場했어요. 노벨賞도 덤으로 받고요.” 

先進國에서 始作된 特定 科學技術을 따라잡을 目的으로 하는 이른바 ‘追擊型’ 硏究는 잘해봐야 模倣에 그친다. 하지만 科學者가 當場의 成果에 戀戀하지 않고 꾸준히 硏究 主題를 探究하도록 支援해주는 風土가 마련된다면 全혀 豫想치 못한 後續 硏究의 可能性이 열릴 수 있다. 해파리에서 抽出한 螢光蛋白質이 그 代表的 事例다. 

最近 ‘노벨賞 0順位’로 꼽히는 遺傳子 가위 크리스퍼(CRISPR)도 좋은 例다. 크리스퍼의 機能은 2007年 덴마크 요구르트 會社에서 일하는 한 硏究員이 밝혀냈다. 요구르트 發效를 責任지는 乳酸菌 가운데 바이러스에 耐性을 보이는 듯이 行動하는 것을 分析했더니 크리스퍼 遺傳子가 活性化돼 있었던 것이다. 요구르트 乳酸菌을 硏究하면서 特定 遺傳子를 正確하게 찾아 자르는, 現代 生命科學을 革新할 技法의 端初를 發見하리라고 누가 豫想했겠는가. 

最近 流行하는 人工知能(AI) 硏究도 마찬가지다. 몇 年 새 AI 硏究가 脚光받고 있지만 이 ‘科學技術界 아이돌’도 浮沈이 있었다. 뾰족한 成果가 나오지 않던 1970年代 末부터 80年代 末까지는 硏究 熱氣가 시들해지기도 했다. 그런데 90年代 後半 ‘딥 러닝(deep learning)’이라는 새로운 機械 學習 方法이 考案되면서 다시 脚光받기 始作했다. 이런 發展이 있었던 背景에는 流行을 타지 않고 繼續해서 AI 硏究에 邁進한 뚝심 있는 科學者의 努力과 그런 奮鬪를 뒷받침한 基礎硏究의 蓄積이 있었다. 腦의 祕密을 파헤치는 神經科學, 人間의 腦를 模倣한 人工神經網을 具現하는 데 必要한 數學科 統計學 等이 그것이다. 

最近 國會가 豫算 審議 過程에서 基礎科學 硏究費를 깎아 論難이 됐다. 이런 決定에 參與한 國會議員 相當數는 특정한 目的이 없는 基礎科學 硏究에 國民 稅金을 나눠주는 것을 問題로 指摘했다. 하지만 流行을 좇아 目的을 定하고 ‘選擇’과 ‘集中’ 原則에 따라 硏究費를 몰아주던 只今까지 方式이야말로 韓國 科學技術의 潛在力을 갉아먹은 重要한 原因이 아니었을까.

“이 나라를 지킬 만한 價値가 있게 만드는 일”

國會議員들이 基礎科學 硏究費를 削減하면서 念頭에 뒀던 것이 科學技術의 役割이다. 그들이 생각하는 科學技術의 쓸모 가운데 으뜸은 돈벌이에 도움이 되느냐 與否일 테다. 그런데 果然 科學技術의 有用性이 當場의 쓸모로만 評價돼야 할까. 해파리의 빛을 硏究하던 科學者가 그 쓸모를 의식했다면 持續的인 探究가 可能했을까 말이다. 

物質을 構成하는 未知의 粒子를 찾는 것을 目的으로 한 이른바 ‘加速器 프로젝트’의 豫算을 따려고 東奔西走하던 美國 物理學者 로버트 윌슨은 東西冷戰이 한창이던 1969年 議會에서 이렇게 答했다. 이 發言의 ‘加速器’를 ‘基礎科學’ 或은 ‘해파리’로 바꿔 基礎科學 硏究費 削減을 決定한 國會議員들에게 들려주고 싶다. 

“加速器(基礎科學 또는 해파리)는 이런 것들과 關聯이 있습니다. 우리는 좋은 畫家인가, 좋은 彫刻家인가, 훌륭한 詩人인가와 같은 것들. 이 나라에서 우리가 眞正 尊重하고 명예롭게 여기는 것, 그것을 위해 나라를 사랑하게 하는 것들 말입니다. 그런 意味에서 이 새로운 知識은 全的으로 國家의 名譽와 關聯이 있습니다. 이것은 우리나라를 지키는 일과 關聯 있는 것이 아니라, 이 나라를 지킬 만한 價値가 있도록 만드는 일과 關聯이 있습니다.”