복잡계와 의학

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옮긴이의 글

복잡한 질병들의 문제
1. 의학의 실패 : 복잡한 질병의 원인 찾기
2. 카오스 이론
3. 복잡한 자기 조절 동적 시스템
4. 원인을 찾기 위한 검색 알고리즘

패턴 매칭 모델 테스트하기
5. 특발성 골다공증
6. 카오스 이론과 변형성 골염
7. 척추의 질병들
8. 연부조직, 정맥류, 천식
9. 특발성 골관절염
10. 사용하지 않은 호(弧) 이론을 위한 발병기전의 검색
11. 매칭 패턴 찾기
12. 사용하지 않은 호 가설 테스트
13. 원인 찾기의 장애물들
14. 푸앵카레와 숫자의 오류
REFERENCES

모든 질병이 필수적으로 정해진 ‘원인’이 있어야 하는 것도 아니고, 예방할 수 있는 ‘원인’을 가지고 있어야 하는 것은 아니다. 약간의 독성 요소에 대한 노출로 인한 부득이한 고장, 역동적인 피드백 시스템에서의 이탈, 또는 간단한 연령과 관련된 변성 등 몇 가지 질병들과 같이 인간의 조절을 벗어나 있는 것도 있다.

전염성 질병은 하나의 세균이 하나의 가설인 선형 방정식적 논리이다. 그러나 복잡한 질병은 비선형적이다. 그것들은 다른 장기들과 상호작용하는 다수의 장기들을 포함하여 적절한 것을 확인할 방법이 없는 다양한 가설들을 만들어낸다.

이런 예측할 수 없는 현상을 연구하는 과학자들은 두 가지 새로운 과학적 도구, 혼돈 이론과 복잡성 이론을 개발하였고 점차적으로 동적 시스템에 대한 더 큰 이해로 이끌어내었다. 의학계는 이를 받아들이기를 더디 하지만, 원인을 찾는 문제가 해결되어야 한다면, 이 새로운 방법을 질병의 예방과 치료의 복잡성에 적용할 가능성이 매우 높아 보인다. 이것이 옳다면, 복잡성 측면에서 질병을 다시 고려하는 것이 자기-조절식 동적 시스템(self-regulating dynamic system)의 새로운 창발적 현상(emerging phenomena)으로써, 원인을 찾기 위한 더 나은 연구 모델을 제공할 수 있을 것이다. 이 연구는 이러한 가능성을 찾는 것이 목적이다.

복잡성 과학과 표준 과학의 가장 중요한 차이점은 복잡한 구조에서 시스템의 구성 요소에 의해서가 아니라 시스템 간의 상호작용이라는 점이다. 결과를 결정하는 것은 네트워크의 여러 요소 간의 상호작용이다. 이러한 시스템의 특징은 결과가 예기치 않은 것이며, 개별 구성 요소에서 예측할 수 없다는 것이다. 출력을 ‘창발 속성들(emergent properties)’이라고 하며, 이 시스템은 ‘창발(emergence)’을 나타낸다고 한다. 구성 요소가 진동하는 값의 집합을 ‘어트랙터(끌개 attractor)’라고 하며, 이러한 값은 주기적으로 고정된 상태에서 동적 단계의 변화로 인해 혼돈된 상태로 변할 수 있다. 많은 관찰자들에게 있어 복잡한 시스템과 단지 번거로운(complicated) 시스템 사이의 가장 중요한 차이점을 구성하는 것은 창발 능력(capacity for emergency)이다.