MK ATLAS· 과학 아틀라스

오늘의 과학

2026년 9월 18일 (금)

오늘은 세 가지 소식입니다. 아기라고 불러야 할 만큼 어린 행성이 별에서 아주 먼 자리에서 발견됐고, 교과서가 백 년 동안 매끈한 전선으로 그려 온 신경의 몸통이 실은 오돌토돌했다는 관찰이 나왔습니다. 그리고 진료실에서는 잡히지 않던 약의 불편을 인터넷 게시판 사십만 건에서 인공지능이 긁어모았습니다.

우주

태어난 지 백만 년도 안 된 행성이 별에서 아주 멀리 떨어져 있었다

케크 망원경의 옛 관측 자료에서 목성만 한 행성이 확인됐고, 나이가 백만 년이 안 되어 지금까지 찾은 것 가운데 가장 어립니다.

별은 먼지와 기체가 뭉쳐 태어나고, 남은 것들은 별 둘레에 넓은 원반으로 돕니다. 행성은 그 원반 안에서 만들어집니다. 그래서 아주 어린 별의 원반에 고리처럼 빈 틈이 보이면, 그 자리에서 행성이 먼지를 쓸어 먹고 있다고 짐작합니다.

칠레 디에고 포르탈레스 대학 연구진은 450광년쯤 떨어진 어린 별의 원반에서 그런 틈을 찾아 두었습니다. 칠레의 큰 망원경이 그 틈 안에서 희미한 점 하나를 보았고, 하와이 케크 망원경이 2018년과 2020년에 별빛을 가리고 찍어 둔 자료를 다시 꺼내 같은 점을 확인했습니다. 여러 시기의 자료를 견주어 점이 별을 따라 움직이는 것을 확인했으니, 사진의 얼룩이나 뒤쪽 별이 아닙니다. 이 행성은 별에서 태양과 지구 사이 거리의 55배나 떨어져 있습니다. 지금 이론으로는 목성만 한 행성이 그렇게 먼 곳에서 백만 년 안에 만들어지기가 어렵습니다.

아틀라스 눈으로 보면

마요르와 쿠엘로가 다른 별에도 행성이 있음을 보인 뒤로 물음은 '있느냐'에서 '어떻게 만들어지느냐'로 옮겨 왔습니다. 「우주 달력」은 태양계가 만들어지는 날을 한 칸으로 적지만, 그 한 칸 안에서 무엇이 얼마나 빨리 뭉쳤는지는 아직 논쟁 중입니다. 이 행성은 그 논쟁에 던져진 반례입니다.

조심할 것나이는 이 행성이 아니라 별과 원반의 나이로 가늠한 값입니다. 무게도 사진의 밝기에서 짐작한 것이라 폭이 넓습니다.

출처 · ScienceDaily (디에고 포르탈레스 대학)

생물

교과서의 매끈한 전선은 표본을 만드는 과정에서 생긴 모습이었다

얼려서 들여다본 신경의 몸통은 매끈한 관이 아니라 진주를 꿴 목걸이처럼 오돌토돌했고, 전기가 지나가면 그 알이 부풀어 신호가 느려졌습니다.

신경세포에는 전기 신호를 멀리 보내는 긴 줄기가 있습니다. 축삭이라고 부르고, 교과서에는 매끈한 전선처럼 그려져 있습니다. 그런데 현미경으로 보려면 세포를 약품에 담가 굳히고 물기를 빼야 했습니다. 그 과정에서 모양이 변할 수 있습니다.

미국 존스홉킨스 의대 연구진은 약품 대신 높은 압력에서 순식간에 얼리는 방법을 썼습니다. 그러자 축삭이 작은 알을 줄줄이 꿴 목걸이 모양으로 보였습니다. 쥐의 신경과 사람 뇌 조각에서 모두 그랬습니다. 전기 자극을 주자 알이 길이로 8퍼센트, 너비로 17퍼센트쯤 부풀었고 그 상태가 삼십 분 넘게 이어졌습니다. 그러는 동안 신호가 지나가는 속도는 느려졌습니다. 이 모양을 붙잡는 것은 안쪽의 단단한 뼈대가 아니라 세포막 자체의 성질이었습니다.

아틀라스 눈으로 보면

자료실 「전자현미경」은 눈으로 볼 수 없는 것을 보는 방법과 함께, 보려고 손댈 때 대상이 달라지는 문제도 다룹니다. 이번 일이 바로 그 이야기입니다. 신호가 지나갈 때마다 전선의 굵기가 달라진다면, 「뇌는 20와트로 돌아간다」가 말하는 뇌와 계산기의 차이는 한 겹 더 깊어집니다.

조심할 것새로 나온 논문이 아닙니다. 쥐 신경을 다룬 논문은 2024년 말, 사람 뇌 조각을 다룬 논문은 2025년 말에 나왔습니다. 모든 축삭이 이런 모양인지, 사람 뇌에서도 같은 구실을 하는지는 확인되지 않았습니다.

출처 · ScienceDaily (존스홉킨스 의대)

기술

진료실에서 못 들은 이야기를 게시판 사십만 건에서 긁어모았다

살 빼는 약을 먹은 사람들이 인터넷에 남긴 글을 인공지능으로 훑어, 임상시험에서 잘 드러나지 않던 불편들을 찾아냈습니다.

약을 세상에 내보내기 전에는 임상시험을 합니다. 사람 수가 정해져 있고 기간도 정해져 있어서, 드문 불편이나 오래 먹어야 나타나는 불편은 놓치기 쉽습니다. 그래서 약이 널리 쓰이기 시작한 뒤에도 계속 살펴야 합니다.

미국 펜실베이니아 대학 연구진은 살 빼는 약을 먹는 사람들이 모이는 인터넷 게시판을 택했습니다. 오 년 동안 칠만 명쯤이 남긴 글 사십만 건을 인공지능에게 읽히고, 의학에서 쓰는 증상 이름표에 맞춰 분류했습니다. 잘 알려진 속 불편이 가장 많이 나온 것은 이 방법이 제대로 작동한다는 증거였습니다. 새로 눈에 띈 것은 생리 주기가 흐트러졌다는 이야기로, 부작용을 말한 사람의 4퍼센트쯤이었습니다. 몸이 춥거나 갑자기 더워진다는 이야기도 있었습니다.

아틀라스 눈으로 보면

자료실 「신약」은 약 한 알이 세상에 나오기까지 무엇을 거치는지 보여 줍니다. 오늘 소식은 그 뒤의 이야기입니다. 시험이 끝난 자리에서 무엇을 놓쳤는지 알아내는 일에, 사람들이 스스로 남긴 말과 그것을 읽는 기계가 쓰였습니다.

조심할 것약이 그 증상을 일으켰다는 증거가 아닙니다. 게시판에 글을 쓰는 사람은 전체 환자와 다르고, 증상은 진단 없이 본인이 적은 것입니다.

출처 · ScienceDaily (펜실베이니아 대학)