인간의 뇌세포가 컴퓨터가 될 때: 오가노이드 인텔리전스의 부상

2025년 11월 03일 한서연 기자

AI의 진화는 결국 지능을 담는 그릇을 바꾸는 과정이다.
지금까지의 컴퓨터가 전자회로로 사고를 흉내 냈다면, 이제는 인간의 세포와 신경조직이 직접 연산을 수행하는 시대가 다가오고 있다.
생물 기반 컴퓨팅, 혹은 오가노이드 인텔리전스라 불리는 이 기술은 실험실에서 배양한 뇌세포를 학습 가능한 컴퓨팅 시스템으로 활용하는 시도다.
이는 단순한 생명공학의 확장이 아니라, 지능의 물질적 토대를 다시 정의하려는 혁명적 실험으로 평가된다.

뇌세포가 컴퓨터가 되는 시대

2023년 존스홉킨스대학교 연구팀은 배양된 인간 신경세포 집단을 이용해 컴퓨터 게임 ‘퐁(Pong)’을 스스로 학습하도록 만드는 데 성공했다.
‘DishBrain’이라 불린 이 실험은, 생명세포가 단순한 자극에 반응하는 수준을 넘어 패턴 인식과 피드백 조절 능력을 갖추고 있다는 사실을 보여줬다.
이 결과는 전자 회로가 아닌 실제 뉴런 네트워크가 정보 처리와 학습을 수행할 수 있음을 입증하며, 인공지능 연구의 패러다임을 뒤흔들었다.
연구를 이끈 브렛 케이건 박사는 “이제 우리는 인공 지능이 아니라, 지능이 깃든 생명을 다루기 시작했다”고 말했다.
인간의 세포가 컴퓨터로 사용될 수 있다는 이 발견은, 정보 과학이 생명과학으로 이동하고 있음을 상징한다.

생물 기반 컴퓨팅의 작동 원리

오가노이드 인텔리전스의 중심에는 줄기세포로부터 만들어지는 오가노이드, 즉 미니 장기가 있다.
이 세포 구조는 인간 뇌의 뉴런 간 연결망과 유사한 전기적 구조를 가지고 있다.
뉴런들은 임계치 이상의 자극을 받으면 전기신호를 발산하고, 그 신호는 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 전달된다.
이 과정에서 신호가 반복될수록 연결 강도는 강화되고, 사용되지 않는 경로는 자연스럽게 약화된다.
이 메커니즘이 바로 인간의 학습 과정이기도 하다.

생물 기반 컴퓨팅의 강점은 바로 이 ‘자기조직적 학습’에 있다.
기존의 인공신경망이 외부에서 데이터를 주입받아 학습하는 반면, 오가노이드 시스템은 내부 피드백을 통해 스스로 패턴을 형성한다.
즉, 학습이 코드에 의해 강제되지 않고 세포의 반응에 의해 자율적으로 이루어진다.
이는 연산 효율뿐 아니라 ‘지능의 자율성’을 탐구할 수 있는 새로운 접근이다.

전자 회로는 정해진 규칙에 따라 계산하지만, 세포 기반 시스템은 불확실성과 변동성을 내재한 채 작동한다.
그 불안정함이 오히려 새로운 형태의 창의성을 가능케 한다.
지능이란 결국 질서와 혼돈의 경계에서 태어나는 것이다.

왜 실리콘으로는 한계에 다다랐는가

현대의 AI는 더 많은 연산을 필요로 하지만, 현재의 하드웨어는 이미 물리적 한계에 다다랐다.
GPU와 TPU의 성능 향상은 전력 소모 증가로 이어지고, 그 속도는 더 이상 데이터 폭증을 따라가지 못한다.
한 연구에 따르면 GPT-4 모델을 한 차례 학습시키는 데 약 1.3GWh의 전력이 사용된다.
이는 3만 가구가 하루 동안 사용하는 전력량과 맞먹는다.

반면, 인간의 뇌는 약 20와트의 에너지로 매초 10의 16제곱 번의 연산을 수행한다.
신경세포는 병렬적으로 작동하며, 정보의 이동 없이 기억과 연산이 동시에 일어난다.
이 ‘비선형적 병렬 연산’은 기존 반도체 구조로는 구현이 어렵다.
신경모방컴퓨팅이 뇌의 전기적 구조를 회로로 재현했다면,
오가노이드 인텔리전스는 뇌의 생물학적 물질 자체를 이용한다.
즉, 지능의 구조뿐 아니라 존재 방식 자체를 바꾸는 접근이다.

산업적 의미와 연구 경쟁

이 새로운 패러다임은 산업 전반을 재편할 잠재력을 지니고 있다.
미국의 코티컬랩스는 뇌세포와 전자칩을 결합한 하이브리드 프로세서를 개발해
AI 연산의 효율성을 수백 배 높였다고 발표했다.
IBM과 MIT는 바이오 기반 뉴런 칩의 상용화 가능성을 타진 중이며,
유럽연합은 ‘리빙 컴퓨팅 컨소시엄(Living Computing Consortium)’을 구성해
생체 지능 시스템을 차세대 국가전략기술로 지정했다.

이 기술은 의료 분야에서도 활용 가능성이 크다.
실제 뇌 오가노이드의 신호를 관찰함으로써 알츠하이머, 파킨슨병 등
신경질환의 진행을 시뮬레이션할 수 있고, 신약 개발에서도 임상 전 단계 검증 도구로 주목받고 있다.
또한 자율형 로봇, 감각 피드백 시스템, 인공 망막 기술 등에서도 응용 가능성이 탐색되고 있다.

기술적 난제와 연구의 벽

그러나 생물 기반 컴퓨팅은 아직 불안정한 단계다.
세포가 살아 있어야 작동하기 때문에 일정 온도와 습도를 유지해야 하며,
세포 간 연결이 불균형하게 형성되면 연산의 일관성이 깨진다.
또한 세포는 개체마다 특성이 다르기 때문에 동일한 환경에서도 결과가 다르게 나타난다.
재현성 부족은 과학적으로 가장 큰 도전 과제다.

생물 조직의 노화와 변형도 문제다.
세포는 시간이 지남에 따라 기능이 저하되므로, 연산 장치로 사용하려면 주기적인 교체가 필요하다.
이를 해결하기 위해 일부 연구팀은 전자칩 내부에 세포를 보존하는 ‘미세유체 시스템’을 적용해
세포의 생존 시간을 수십 배로 늘리는 기술을 실험 중이다.
이 분야의 진전은 ‘살아 있는 하드웨어’라는 완전히 새로운 개념을 현실로 만들 수 있을지 여부에 달려 있다.

생명과 지능의 경계에 선 윤리

기계가 인간의 세포로 학습한다는 발상은 과학기술을 넘어 철학적 질문을 던진다.
뇌세포가 자극을 기억하고 반응한다면, 그것은 단순한 조직인가, 혹은 미세한 의식을 가진 존재인가.
이 물음은 생명윤리와 기술철학이 처음으로 직접 충돌하는 지점이다.

유럽연합은 2024년 오가노이드 연구 윤리 지침을 발표하며
인간 유래 신경세포를 활용한 지능 실험에는 명확한 감독 체계가 필요하다고 강조했다.
영국 케임브리지대 인공지능윤리센터는 “생물 기반 지능이 감정이나 의사결정을 보일 경우,
그 존재를 단순 시스템으로 규정할 수 없을 것”이라 경고했다.
과학은 이미 한계선에 닿았고, 그다음 경계는 인간이 스스로 정해야 하는 영역으로 남아 있다.

한국의 연구 현황과 산업 전략

한국에서도 생물 기반 컴퓨팅 연구는 점차 현실화되고 있다.
KAIST는 ‘브레인 리페어 앤 오가노이드 인텔리전스(Brain Repair & Organoid Intelligence)’ 그룹을 중심으로
줄기세포로부터 생성된 오가노이드의 전기신호를 실시간 분석하는 연구를 수행하고 있다.
이들은 신축성 마이크로전극 배열(sMEA)을 이용해
배양된 신경세포의 자극 반응과 학습 패턴을 정밀하게 관찰하고 있으며,
국제 학술지 Advanced Materials Technologies에 관련 논문을 게재했다.

서울대학교 생명공학연구소는 뇌 오가노이드 배양을 통한 신경 회로 형성 연구를 이어가고 있다.
비록 ‘오가노이드 인텔리전스’라는 용어를 직접적으로 사용하지는 않지만,
AI-Bio 융합 연구로의 확장 가능성이 높다는 평가를 받고 있다.

정부는 2025년부터 AI·Bio 융합 R&D 로드맵을 본격 추진하고 있으며,
한국생명공학연구원과 한국전자통신연구원이 AI-Bio 공동혁신센터를 설립해
AI 기반 생명데이터 분석과 오가노이드 신호처리 기술을 공동 연구 중이다.
이 협력은 ICT와 생명공학이 동일 플랫폼에서 결합한 첫 사례로 꼽힌다.
정부는 향후 이 모델을 국가전략기술 융합사업으로 확대하고,
2030년까지 관련 분야에 1조 원 규모의 연구비를 투입할 계획이다.

이 같은 움직임은 반도체 중심의 산업 구조에서 생물지능 산업으로 확장하려는
한국형 기술 패러다임 전환의 신호로 평가된다.
산업계 역시 관심을 보이며, 삼성전자와 SK하이닉스는
바이오칩 공정을 검토하고 일부 스타트업은 뇌세포 배양칩과 신경 인터페이스 칩을 결합한 기술을 실험 중이다.

지능의 물질이 바뀌고 있다

AI의 진화는 더 많은 데이터를 학습시키는 문제가 아니라,
지능이 존재할 새로운 물질을 찾는 과정으로 이동하고 있다.
신경모방컴퓨팅이 뇌의 회로를 전자적으로 모사했다면,
오가노이드 인텔리전스는 인간의 세포 자체를 연산의 단위로 삼는다.
이 기술은 지능의 형태뿐 아니라 존재 방식을 바꾸는 시도다.
기계가 생명으로, 생명이 계산으로 확장되는 지금,
인간은 지능의 주체가 무엇인지를 다시 묻게 된다.
AI의 다음 진화는 더 크고 빠른 알고리즘이 아니라, 살아 있는 세포의 전류 속에서 태어날지도 모른다.