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환자는 자신을 치료와 생활방식 개선을 위한 추천에 쓰이는 주

요 자원으로 여기며, 과학자는 그런 환자를 의료 관련 추천 시스
템을 향상시킬 의료 데이터의 소중한 보고로 본다.

신경과학자들도 통계학적 도구를 점점 더 많이 이용한다. 덕

분에 뇌의 정보처리 방식을 연구할 때 뉴런 수백 개의 활동을 한
꺼번에 모니터링할 수 있게 됐다. 하드웨어의 발전에 힘입어 곧

수천 개가 넘는 뉴런도 동시에 모니터링할 수 있을 것이다. 데이
터 집합이 점점 더 커져감에 따라, 신경과학자들은 넷플릭스 스

타일의 잠재 특성 모형에 갈수록 더 의지한다. 그들은 특정 자극

에 반응할 때 함께 발화하는 경향이 있는 뉴런 집단을 찾고 있는
데, 이런 경향은 여러 사람이 같은 TV 시리즈를 좋아하는 것과

신경생리학적 등가물인 셈이다. 이런 연구를 통해 자폐증부터

알츠하이머에 이르기까지 우리 시대의 가장 대표적인 몇몇 질병
에 대해 새로운 발견과 선구적인 치료법이 나올지도 모른다.

가장 흥미진진한 것은 암 연구, 특히 ‘맞춤형 요법’이라고 불

리는 치료법 개발이다. 동일한 종류의 암에 걸린 환자들이라도
종양의 유전적 아형 genetic subtype이 다를 수 있으며, 과학자들은 그

러한 아형들이 같은 약에도 다르게 반응할 때가 있다는 사실을
알아낸 것이다. 오랫동안 암 연구자들은 상이한 종양 유형에 대

한 유전 정보의 방대한 데이터베이스를 구축했고, 맞춤형 요법

을 적용할 수 있는 패턴을 찾기 위해 데이터 과학자들과 협력했
다. 예를 들면, 직장암의 60퍼센트는 KRAS 유전자(세포의 신호전

달 경로에 관여해 세포의 성장, 성숙, 사멸을 조절하는 유전자: 옮긴이)의

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