피망머니 “검사 출신은 안 된다”…여권 강경파 중수청장 내정자 흔들기에 여당서도 “판사 출신으로 또다른 공수처 만들려하나” 우려 > 홍보게시판

피망머니 “검사 출신은 안 된다”…여권 강경파 중수청장 내정자 흔들기에 여당서도 “판사 출신으로 또다른 공수처 만들려하나” 우…

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2026-09-18 11:22 2 0

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피망머니 검사 출신 김지용 초대 중대범죄수사청장 내정자를 둘러싼 여권 내 갑론을박이 계속되고 있다. 여당 내에서 초대 중수청장을 굳이 검사 출신을 지명할 필요가 있느냐는 의견과 검찰개혁 국면 때마다 일부 강경파의 대통령 흔들기가 도를 넘었다는 비판이 동시에 나온다. 강성 지지층 반발에 김 내정자 추가 검증을 지시한 청와대의 고심이 깊어지는 모양새다.
국회 행정안전위원회 간사인 이해식 더불어민주당 의원은 15일 MBC 라디오 <김종배의 시선집중>에서 김 내정자를 두고 “중수청을 안착시키는 데는 결국 검찰에서 지휘와 통솔을 해봤던 사람이 있어야 되지 않겠는가”라며 “그게 상식적인 판단”이라고 말했다. 그는 “(이재명 대통령이) 인사청문요청서를 국회로 보내올 거라 생각한다”고 말했다.
김 내정자 임명에 찬성하는 측은 그가 수사·기소 분리 원칙에 공감하고 있는 데다 새로 출범하는 중수청 조직의 안정성을 위해 수사에 관한 이해가 높다는 점을 강조하고 있다. 김동아 민주당 의원은 이날 SBS 라디오 <김태현의 정치쇼>에서 “내정자가 검찰개혁에 대해 전적으로 동의한다는 입장을 밝혔다”며 “과거 수사권 조정에 반대했던 것은 범죄 피해자 (보호) 우려 때문이었지, 검찰권력 자체를 지키기 위한 것이 아니었다는 해명이 있었다”고 말했다.
김 내정자 임명에 반대하는 측은 2022년 문재인 정부 당시 검찰의 직접수사권 폐지에 반대 입장을 밝힌 것, 2020년 추미애 당시 법무부 장관에게 윤석열 검찰총장의 직무집행 정지와 징계 청구를 재고해 달라고 요구한 검사장들의 공동성명에 이름을 올린 점 등 검사 재직 시절 이력을 문제삼고 있다. 민주당 A의원은 “중수청장 할 만한 사람들이 우리 진영에도 많은데 왜 그런 사람을 굳이 집어넣느냐”며 “인사를 잘못하니 지지율이 이 모양”이라고 말했다.
범여권인 조국혁신당은 김 내정자 지명 철회를 촉구하고 나섰다. 혁신당 정춘생·차규근·백선희·김준형·김선민·서왕진 의원은 이날 국회에서 기자회견을 열고 “김 내정자는 초대 중수청장 자격이 없다”며 “수사 전문성보다 더 중요한 것은 검찰개혁에 대한 소명의식”이라고 말했다.
여당 내에선 일부 강경파 의원들의 김 내정자 비토가 검사 출신이라는 점에 초점이 있을 뿐 중수청 운영 등에 대한 고려를 우선하지 않았다는 비판이 나온다. 국민 대다수의 부정 여론에도 불구하고 강성 지지층이 요구한 보완수사권 전면 폐지로 귀결된 형사소송법 개정 당시 상황이 재연되는 게 아니냐는 우려도 나온다.
민주당 중진 B의원은 “중수청장 내정자를 공격하는 것을 보면 걱정이 많이 된다”며 “내정자의 기본적 가치관과 생각을 봐야지, 윤석열 때 뭐 했다고 하면 다 나쁜 사람인가. 그게 무슨 평가 기준인가”라고 말했다. C의원은 “딴지(일보)에 종속돼 있는 의원들 말고는 당내에서 별로 김 내정자에 대한 문제 제기가 없다”고 말했다. D의원은 “검사 출신이 안 된다면 판사 출신을 임명해서 고위공직자범죄수사처처럼 수사도 제대로 못하는 조직으로 만들어야 하겠느냐”며 “그건 실패한 검찰개혁”이라고 말했다.
이 대통령이 김 내정자에 대한 추가 검증을 지시한 것을 두고 강성 지지층 달래기에 나선 것이란 해석이 나온다. 일각에선 전통 지지층 민심을 고려한 지명 철회 가능성도 제기된다. 다만 지도부 소속 한 의원은 “(추가 검증 지시는) 제기된 문제들을 짚어보자는 취지 같다”며 “지명 철회 가능성은 낮은 듯하다”고 말했다. 김 내정자 인사청문요청서는 아직 국회에 송부되지 않은 상태다.
같은 면역항암제를 사용해도 환자에 따라 치료 효과가 크게 달라지는 이유를 분석해 약효를 미리 예측하는 인공지능(AI) 기술을 국내 연구진이 개발했다.
포항공대(POSTECH)는 김상욱 생명과학과·융합대학원 교수와 김민수 인공지능대학원 통합과정생 연구팀이 암 환자의 유전자 정보를 분석해 면역항암제의 치료 효과를 예측하는 기계학습 방법을 개발했다고 17일 밝혔다.
면역항암제는 암세포를 직접 공격하는 기존 항암제와 달리 면역세포가 암세포를 공격하도록 돕는 치료제다. 치료 효과가 오래 지속한다는 장점이 있지만 환자에 따라 효과 차이가 크다. 효과가 없는 환자는 치료비 부담뿐 아니라 다른 치료를 시작할 시기를 놓칠 수도 있다. 이 때문에 치료 전에 면역항암제가 효과를 낼 환자를 가려내는 것이 중요하다.
치료 효과에는 암세포뿐 아니라 암 주변의 ‘종양 미세환경’도 영향을 미친다. 특히 노화된 세포는 주변 면역세포의 활동을 억제해 면역항암제 효과를 떨어뜨릴 수 있다.
기존에도 AI를 활용해 치료 효과를 예측하려는 연구가 이어졌지만 한계가 있었다. 환자 수는 적었지만 분석해야 할 유전자 정보는 많아 AI가 특정환자 집단 특성에 지나치게 맞춰질 수 있기 때문이다. 이 경우 새로운 환자에게 적용하면 예측 정확도가 떨어질 수 있다.
연구팀은 모든 유전자 정보를 한꺼번에 분석하는 대신 종양 주변의 노화된 세포와 면역세포 상태를 먼저 살폈다. 이후 환자를 단계적으로 나눠 면역항암제 효과를 예측하도록 AI를 학습시켰다.
피부암을 비롯한 4개 암종의 6개 환자 집단을 대상으로 분석한 결과, 새 방법은 현재 임상에서 사용되는 지표보다 높은 예측 성능을 보였다. 학습에 사용하지 않은 별도의 피부암 환자 집단을 대상으로 한 검증에서도 안정적인 결과가 나왔다.
연구팀은 이번 연구가 기존 예측 과정에서 상대적으로 주목받지 않았던 ‘노화된 종양 환경’을 고려했다는 데 의미가 있다고 설명했다. 환자별 종양 환경까지 분석하면 면역항암제의 효과를 보다 정확하게 예측하고 치료 방법을 결정하는 데 도움을 줄 수 있다는 것이다.
연구 결과는 디지털 헬스케어 분야 국제 학술지 ‘npj Digital Medicine’에 게재됐다.
김상욱 교수는 “세포 노화를 고려한 이번 예측 방법은 더 많은 암 환자가 면역항암제의 혜택을 받는 데 도움이 될 것”이라며 “종양 미세환경을 정밀하게 반영하는 항암제 효과 예측 AI 연구를 이어가겠다”고 말했다.

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