The Science Times

미국 항공우주국(NASA)의 화성 탐사선 인사이트 랜더(InSight lander)가 처음으로 직접 관측한 화성의 지진 자료를 바탕으로, 화성의 지각과 땅 속 모습이 밝혀졌다. 미국과 독일, 스위스 등 국제과학자팀은 과학저널 ‘사이언스’(Science) 23일 자에 발표한 세 편의 논문을 통해 인사이트 탐사의 예비 발견 결과를 보고하고, 화성 내부의 지도화에 착수했다.

우리는 이 세상과 모든 사물을 인간의 관점에서 바라보고 해석하는 경향이 있다. 뇌 중심적 사고 역시 이 같은 맥락에서 비롯된다. 지능과 의식을 지니려면 인간이나 동물처럼 뇌와 뉴런이 있는 생명체여야 한다는 인식이 바로 그것이다.

때는 1950년대, 미국은 불타버린 유럽을 대신해 세계 최강국으로 부상하고, 사상 최대의 경기 호황을 누리고 있었다. 그러나 소련과의 핵전쟁 위험성도 날로 높아가고 있었다. 이를 막기 위해 미국은 두둑해진 주머니로 여러 가지 황당하기까지 한 첨단 병기 개발에 나서는데, 이번에 다룰 B-70 발키리(북유럽 신화의 여신 이름을 땄다)도 그런 배경에서 개발된 물건이다.

블랙홀은 여전히 미스터리에 싸여있는 천체다. 강한 중력을 가진 블랙홀에 가까이 가면 다른 공간의 시간은 빠르게 흘러가 버린다. 블랙홀을 여행하고 온 내가 지구에 돌아오면 이미 지구에서의 시간은 더 많이 흘러 시간여행을 한 셈이 된다는 이야기다. 블랙홀은 이처럼 시간여행의 관문이 될 수도 있다는 점에서 사람들의 관심이 더욱 집중된다. 우리가 블랙홀을 더 많이 알게 되는 어느 날 정말 미래로 가는 시간여행의 해법도 생길지 모르겠다.

얼음도 초저온 상태에서 특수한 방식으로 만들면 유연하게 휘어진다고 중국 과학자들이 발표했다. 중국 저장 대학(Zhejiang University)의 나노 과학자 페이젠 수(Peizhen Xu) 연구팀은 가능한 한 적은 구조적 결함을 가진 얼음을 만들려고 노력했다. 연구팀은 같은 구부러지는 얼음을 만들기 위해 전기전압이 충전된 바늘을 사용해 냉각된 방 안에 수증기를 끌어들였다. 그 결과로 생긴 실같은 얼음은 직경이 몇 마이크로미터 이하였다. 이는 일반적인 사람 머리카락 보다 훨씬 가느다란 것이다.

신종코로나바이러스 감염증(코로나19)의 등장으로 얻은 유일한 장점은 아마도 인류의 백신 기술을 한 단계 끌어올리는 계기가 됐다는 점이다. 코로나19 등장 이전엔 DNA백신이나 mRNA(메신저RNA) 백신, 바이러스백터 백신 등, 즉 유전자 백신에 대해 ‘차세대 백신기술로 각광받고 있다’는 정도의 이야기만 많았을 뿐 실제로 상용화된 것을 찾기는 어려웠다. 일부 백신은 동물용으로 개발된 바 있지만, 막상 인체에 적용하려면 깐깐한 임상시험을 통과해야 하는데, 기존 사례가 없다 보니 개발하는 측도, 승인 기관도 기준을 어디에 맞춰야 할지 몰라 서로 암담하긴 마찬가지였다.

지난 7월 20일부터 25일까지 러시아 모스크바 근교 주코프스키 국제공항에서는 2021년 모스크바 에어쇼(이하 MAKS 2021)가 열렸다. 이 에어쇼에서 단연 눈길을 잡아끈 것은 러시아의 최신 전투기 Su(수호이 사의 약호)-75 체크메이트 단발 경량 전술 전투기였다.

KAIST는 생명과학과 한진희 교수 연구팀이 무수히 많은 뉴런과 이들 사이의 시냅스 연결로 구성된 복잡한 신경 네트워크에서 기억을 인코딩하는 뉴런이 선택되는 근본 원리를 규명했다고 13일 밝혔다. KAIST 생명과학과 정이레 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 네이처 출판 그룹의 오픈 액세스(Open-access) 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 6월 24일 字로 게재됐다.

이란 고대 소금광산의 미라화된 양 다리에서 이례적으로 잘 보존된 DNA가 추출됐다. 양 미라는 1600년 이상 된 것으로 추정되며 고염·저습의 환경이 피부와 털의 분해를 늦추고 DNA가 미생물에 의해 파괴되는 것을 막은 것으로 분석됐다.

인공지능업체인 딥마인드는 지난주 “인체에 존재하는 거의 모든 단백질과 효모, 초파리, 쥐 등을 포함한 가장 널리 연구되고 있는 20종의 유기체에서 발견되는 수십만 가지 또 다른 단백질의 형태(shape)를 예측할 수 있게 됐다.”고 밝혔다. 또 수개월 안에 1억 개 이상의 단백질 구조를 예측할 수 있다고 자신하고 있다.