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난치성 뇌전증의 새로운 진단법 개발
우리 대학 의과학대학원 이정호 교수 연구팀이 프랑스 파리 소르본 대학교(Sorbonne University) 뇌연구센터 스테파니 볼락(Stéphanie Baulac) 교수 연구팀과 공동연구를 통해 다양한 난치성 뇌전증 환자의 뇌 특이적 체성 돌연변이 유전자를 뇌척수액에서 검출했다고 26일 밝혔다.
의과학대학원 김세연 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구내용은 정신의학 분야 국제 학술지 `신경학회보(Annals of Neurology)'에 지난달 4일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Detection of Brain Somatic Mutations in Cerebrospinal Fluid from Refractory Epilepsy Patients)
난치성 뇌전증은 많은 경우 발생 과정 중 뇌 신경세포에만 국소 특이적으로 생긴 체성 돌연변이(somatic mutation)에 의해 일어난다. 최근 들어 혈장과 같은 체액에 세포가 괴사해 생기는 세포 유리 DNA(circulating cell -free DNA)를 활용해 비침습적(noninvasive) 진단과 예후를 밝히려는 시도가 활발했다.
하지만, 뇌는 다른 장기와는 다르게 뇌혈관 장벽으로 막혀있기 때문에 병인 돌연변이를 포함한 세포 유리 DNA가 혈장에서는 검출되지 않는다. 그래서 난치성 뇌전증 환자들은 원인 유전자를 찾기 위해 뇌수술로 병변 부위를 도려내어 병인 돌연변이를 알아냈으며, 뇌척수액을 통해 세포 유리 DNA를 검출하려는 시도 자체가 없었다.
이에 연구팀은 난치성 뇌전증 환자의 뇌척수액에 존재하는 미량의 세포 유리 DNA에도 병인 돌연변이가 존재할 가능성을 주목했다.
연구팀은 난치성 뇌전증 환자 12명의 뇌척수액에서 극미량으로 존재하는 세포 유리 DNA를 정제하고 증폭해 병변 부위에서 이미 검출한 돌연변이가 존재하는지 디지털 중합효소연쇄반응(digital droplet PCR)로 분석 진행했다. 그 결과 3명의 난치성 뇌전증 환자에서 평균 0.57%로 존재하는 병인 유발 돌연변이 유전자를 검출했다.
논문의 주저자인 김세연 석박사통합과정 학생은 "난치성 뇌전증의 원인 유전자 검출은 수술을 통해 조직을 얻어야만 가능했는데 뇌척수액만을 채취해 돌연변이를 검출할 수 있고, 이 검출법이 새로운 진단법으로 쓰이길 기대한다ˮ고 말했다.
연구팀은 이를 통해 악성 뇌종양이 아닌 난치성 뇌전증 환자의 뇌척수액에서 병인 유발 돌연변이를 검출할 수 있음을 밝히고 나아가 수술 없이 척추 주사를 통해 최소 침습적인 방식으로 병인 돌연변이를 진단할 수 있는 틀을 마련했다. 또한, 진단뿐만 아니라 같은 방식을 통해 치료 후 환자의 예후를 지켜볼 수 있을 것으로 기대한다.
연구팀은 이번 연구 결과를 바탕으로 우리 대학 교원창업 기업(소바젠, 대표 김병태)을 통해 난치성 뇌전증의 치료제 개발과 더불어 진단법 활용을 개발할 계획이다.
한편 이번 연구는 서경배 과학재단, 보건복지부 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행했다.
2021.05.27
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전산학부 박사과정 학생들, 2020 국가암호공모전 대상 수상
우리 대학 전산학부 정보보호대학원 박사과정 이영민, 이병학, 최원석 학생(지도교수 이주영)이 지난 10월 22일 서울 양재동 엘타워에서 진행된 미래암호워크숍 2020 국가암호공모전에서 “Improved Security Analysis for Nonce-based Enhanced Hash-then-Mask MACs” 논문으로 대상을 수상했다.
‘2020 국가암호공모전’은 국내 암호기술 발전을 위해 국가정보원의 후원으로 한국정보보호학회 한국암호포럼이 개최했으며 상금은 대상 1,000만원을 포함해 총 5,000만원 규모다. 올해 공모전은 암호 원천기술 분야와 암호 기술 응용 및 활용 분야 논문으로 진행되는데, 대상은 두 분야를 통틀어 한 편만 선정됐다.
한편, 같은 연구실 박사과정 이병학, 이영민, 최원석 학생은 최우수상을 수상했고, 박사과정 김성광, 하진철, 최원석 학생은 특별상을 수상했다. 이병학, 김성광 학생은 2019 국가암호공모전에서도 “Tight Security Bounds for Double-block Hash-then-Sum MACs” 논문으로 최우수상을 수상했는데, 이 논문은 올해 최우수 암호학회 Eurocrypt에 발표됐다.
2020.10.26
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알츠하이머병을 유발하는 새로운 유전인자 발견
우리 대학 바이오및뇌공학과 정용 교수 연구팀이 알츠하이머병을 유발하는 새로운 유전인자를 발견했다고 28일 밝혔다.
정 교수 연구팀은 환자의 뇌 영상·유전자와 함께 뇌척수액 데이터를 이용해 알츠하이머병의 새로운 유전인자를 발견했다. 연구팀은 새로 발견한 이 유전인자가 알츠하이머병의 원인 단백질로 알려진 아밀로이드 및 타우 단백질과는 별도로 환자의 인지 저하를 발생하는 사실과 함께 이 유전자가 항산화 효소 대사와 관련됐음을 입증했다. 이번 연구를 계기로 전 세계 약 1억5000만 명에 달하는 알츠하이머병 환자의 병태생리학적 규명은 물론 새로운 치료제 개발에 기여할 것으로 큰 기대를 모으고 있다.
우리 대학 의과학대학원김항래 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 논문은 9월 16일 字 신경학 분야 저명 학술지인 '신경학(Neurology)'에 게재됐다. (논문명 : Genetic variants beyond amyloid and tau associated with cognitive decline: A cohort study)
알츠하이머병은 치매의 가장 흔한 원인인데 고령화에 따라 전 세계적으로 환자 수가 급속히 늘고 있다. 알츠하이머병을 유발하는 주요 원인 단백질로는 아밀로이드 및 타우 단백질이 알려져 있다. 따라서 이러한 주원인 단백질을 대상으로 하는 치료제가 많이 개발되는 추세다. 그러나 연이은 신약 개발의 실패로 인해 알츠하이머병에 대한 새로운 병태생리와 치료 대상에 관한 연구에 관심이 증가하고 있다.
정 교수 연구팀은 이번 연구를 위해 미국과 캐나다에 소재한 63개 지역 연구기관으로부터 얻은 정상인, 경도인지장애 관련 자료를 그리고 알츠하이머치매 환자로부터 얻은 뇌 영상·유전자·뇌척수액 데이터를 활용했다.(Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, ADNI, http://adni.loni.usc.edu)
연구팀은 이와 함께 총 414명의 알츠하이머병 스펙트럼 환자(아밀로이드 단백질 양성 환자)를 대상으로 약 620만 개의 단일염기 다형성(Single Nucleotide Polymorphism, SNP)을 확인하는 과정에서 아밀로이드 및 타우 단백질과 별도로 환자의 인지기능에 영향을 주는 새로운 유전인자를 찾아냈다.
연구팀은 특히 독립된 데이터에서도 해당 유전자분석 결과의 재현에도 성공해 생물 정보학 분석을 통해서도 해당 유전인자가 항산화 효소 대사와 관련된 유전인자임을 입증했다. 연구팀은 실험을 통해 뇌 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI)으로 계산한 대뇌피질위축 데이터와 구조방정식 모델을 통해 해당 유전자가 뇌의 두정엽과 후두엽의 뇌 위축을 유발한다는 사실을 확인한 것이다. 이 패턴은 아밀로이드 및 타우 단백질에 의한 기존의 뇌 위축 패턴 현상과는 다른 것으로 나타났다.
제1 저자인 김항래 박사는 "이번 연구결과를 바탕으로 해당 유전인자가 있는 환자를 대상으로 항산화 치료의 효율성을 검증하는 추가 연구를 진행할 계획ˮ 이라고 밝혔다. 한편 이번 연구는 보건복지부 치매극복사업과 과학기술정보통신부 뇌과학원천기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.09.28
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심남석 연구원, 난치성 뇌전증의 새로운 유전자 진단법 개발
〈 심남석 연구원 〉
우리 대학 의과학대학원 심남석 박사과정(지도교수 : 이정호 교수), 연세대학교 의료원(의료원장 윤도흠) 세브란스 어린이병원 신경외과 김동석 교수, 소아신경과 강훈철 교수 공동 연구팀이 난치성 뇌전증의 원인 돌연변이를 정확하게 분석할 수 있는 새로운 진단법을 개발했다.
이번 연구를 통해 기초 과학 분야와 임상 진료 영역 간 차이로 환자에게 쉽게 적용하지 못했던 난치성 뇌전증 원인 유전자 진단을 실제 임상 영역에서 시행할 수 있을 것으로 보이며, 이를 통해 환자들에게 더 나은 치료법을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
심남석 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구는 뇌병리 분야 국제 학술지 ‘악타 뉴로패쏠로지카 (Acta Neuropathologica)’ 8월 3일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Precise detection of low-level somatic mutation in resected epilepsy brain tissue)
뇌전증은 전 세계적으로 4번째로 높은 유병률을 보이는 신경학적 질환으로 높은 사회 경제적 비용이 소모된다. 그중 전체 뇌전증의 3~40%를 차지하는 난치성 뇌전증은 약물치료로 조절되지 않고 위험성이 높아 수술 치료가 요구되는 질병이다.
최근 연구팀은 이 난치성 뇌전증이 뇌 체성(사람의 신체적 성질) 돌연변이에 의해 발생한다는 사실을 규명해 새 치료법을 제안한 바 있다. 그러나 뇌 국소 부위에서 발생한 소량의 돌연변이를 찾는 기존 진단법은 정확도가 30% 이하로 매우 낮아 실제 사용에는 어려움이 많다.
연구팀은 세브란스 병원에서 뇌수술을 받은 난치성 뇌전증 환자 232명의 뇌 조직 및 말초 조직(혈액 또는 침)을 분석해 돌연변이가 자주 발생하는 타겟 유전자를 확보했다. 이 타겟 유전자를 대상으로 표적 유전자 복제 염기서열 분석법을 적용해 체성 돌연변이를 분석했다.
연구팀은 고심도 유전체 분석을 통해 최적의 표적 유전자 선별, 고심도 시퀀싱 분석 및 방법의 조합을 찾아 진단 정확도를 50%에서 최대 100%까지 높이는 데 성공했다.
특히 임상에서 쉽게 확보할 수 있는 뇌 조직 절편만으로도 정확도가 100%에 가까운 체성 돌연변이 유전자 진단이 가능함을 확인했다.
1 저자인 심남석 연구원은 “난치성 뇌전증의 유전자 진단은 현재 임상시험 중인 새로운 치료법의 필수적인 과정이다”라며 “높은 효율, 낮은 비용으로 유전자 진단을 할 수 있게 만들어 고통받는 환아들에게 도움을 주고 싶다”라고 말했다.
연구팀은 이번 연구 결과를 바탕으로 교원창업 기업(소바젠, 대표 김병태)을 통해 빠르고 정확한 난치성 뇌전증 원인 유전자 진단 제공할 예정이다.
이번 연구는 서경배 과학재단, 한국연구재단, 보건복지부, 교원창업 기업 소바젠의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 연구에서 발견한 체세포성 돌연변이
2019.08.13
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4차산업혁명지능정보센터(FIRIC), EU JRC와 공동 워크숍 개최
우리 대학 4차산업혁명지능정보센터(센터장 이상엽)가 유럽연합 공동연구센터(EU Joint Research Center, 이하 EU-JRC)와 지난 7월 25일(목)부터 26일(금)까지 스페인 세비야에서 공동 워크숍을 주최했다.
1958년 설립된 EU-JRC는 벨기에 브뤼셀에 본부를 두고 있으며 유럽공동체 내부의 지역 간 격차 해소 정책(Cohesion Policy)을 개발하는 조직이다.
개최된 워크숍은 4차 산업혁명을 기반으로 지역혁신 전략을 개발 중인 EU-JRC가 KAIST 4차산업혁명지능정보센터(이하 FIRIC)를 초청해 성사되었으며, `4차 산업혁명 시대 지역혁신 및 경제 성장을 위한 스마트 전문화(smart specialization) 전략'을 주제로 기술과 정책에 관한 이슈가 논의됐다.
EU-JRC의 총괄책임자인 마크 보든(Mark Boden) 박사는 스마트 전문화 프로세스·거버넌스 디자인·비전 공유·우선순위 설정 등 스마트 전문화 정착을 위한 EU의 다양한 노력을 소개하고 특히, 낙후 지역의 스마트 전문화를 위한 전략적 지원 정책에 대해 논의했다.
이어, 센터 실무책임자인 마리나 랑가(Marina Ranga) 박사는 스마트 전문화 사업 초창기에 적용할 지역혁신 시스템의 지식 기반과 학습 체계 구축·연구 역량 강화·핵심적인 혁신 실행가들과 협업해 지역의 특화 산업을 전문화하는 통합 네트워크 구성 등의 중요성을 강조했다.
아울러, 4차 산업혁명 시대 디지털화·자동화·로봇 활용의 증대가 가져올 산업 생태계 변화에 영향을 받게 될 글로벌 가치사슬·산업 클러스터 정책 개발 및 실행에 관해 EU와 아시아의 관점에서 조명하는 `4차 산업혁명 시대 지역혁신·민관 파트너십·혁신클러스터'에 대한 논의도 함께 진행됐다.
또한, 4차 산업혁명과 스마트 전문화 전략에 따른 포용적 성장과 직업 세계의 변화에 대한 세션에서는 4차 산업혁명이 몰고 온 EU 내부의 직업 및 기술 역량의 변화, 고용과 일자리 변화 등에 대한 논의가 이뤄졌다. 특히, 인공지능 기술의 잠재적 위험과 윤리적 이슈에 관한 실제 사례와 관련 정책 및 규제 동향이 소개됐다.
최근 커다란 이슈로 부상한 블록체인을 활용한 서비스 사례 소개와 디지털 혁신을 위한 공공분야 거버넌스 구축 등을 다룬 디지털 경제 분야 주제에서는 지역 경제에서 블록체인 기반 지역 화폐나 공공 서비스가 활발히 출시될 것으로 전망했다. 이에 따른 디지털 혁신과 투명한 거버넌스 구축을 위해 공공 정보 자산을 정교한 분석할 프레임워크의 필요성도 강조됐다.
KAIST 4차산업혁명지능정보센터는 세계경제포럼과 공동으로 과학 기술 기반의 포용적 성장과 혁신을 도모하는 정책연구 수행 및 글로벌 어젠다 발굴을 전담하는 조직으로 지난 2017년 7월 설립됐다.
향후, EU-JRC와 4차 산업혁명 시대의 지역혁신 정책에 관한 국제 공동연구를 보다 체계적으로 추진하기 위해 MOU를 체결할 계획이다.
김소영 KAIST 4차산업혁명지능정보센터 부센터장은 "EU-JRC와 공동연구를 통해 4차 산업혁명을 기반으로 하는 기술-정책 거버넌스 혁신모델을 탐색하고 개발하는 과정에서 4차 산업혁명과 관련한 KAIST의 글로벌 역할이 확대될 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다.
2019.08.02
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김원준 교수, KAIST-NUS 공동 〈국제 혁신 및 기업가정신 학회〉 주최
〈 김원준 교수 〉
우리 대학 기술경영학부 김원준 교수가 공동 학회장으로 활동하고 있는 '국제 혁신 및 기업가정신 컨퍼런스 (AIEA-NBER Conference on Innovation and Entrepreneurship)' 와 '아시아 혁신 및 기업가정신 학회 (Asia Innovation and Entrepreneurship Association, AIEA)는 8월 싱가포르국립대학(NUS)에서 KAIST-NUS 공동 국제학술대회인 'The 7th AIEA-NBER conference on Innovation and Entrepreneurship'를 주최(hosting)한다.
8월 16일부터 3일간 열리는 이번 국제 학회는 혁신 및 기업가정신 (Innovation and Entrepreneurship), 과학기술혁신정책 (Science, Technology, and Innovation Policy) 분야를 대표하는 국제학회 중 하나로 김원준 교수가 MIT 슬로안 경영대학원(Sloan School of Management)의 스칸 스턴(Scott Stern) 교수, 하버드 경영대학원(Harvard Business School)의 조시 러너(Josh Lerner) 교수와 공동으로 학회장을 맡고 있다.
이번 학회는 ‘전미경제연구소(NBER)’에 소속된 미국 주요대학 연구자들과 동경대, 칭화대, 홍콩대, 싱가포르국립대 등으로 구성된 ‘아시아 혁신 및 기업가정신협회 (Asia Innovation and Entrepreneurship Association, 김원준 교수 회장)’ 간의 협력으로 진행이 된다.
전미경제연구소(National Bureau of Economic Research, NBER)는 노벨경제학상 수상자 31명을 포함해 미국 대통령 경제자문위원회 위원장 등 다수의 경영 및 경제 분야 석학들이 소속된 미국의 대표 경제 및 경영 분야 연구기관이며, 매년 미국 소수의 석학들만 선정돼 구성된다.
이번 학회는 4차 산업혁명을 포함한 새로운 기술혁신 패러다임과 기업가정신의 사회경제적 변화에 대한 경영, 경제, 데이터 사이언스 분야 연구를 중심으로 진행되며, 듀크 경영대학 애시시 아로라(Ashish Arora), 하버드 경영대학원의 아리엘 도라 스턴(Ariel Dora Stern) 교수, 동경대 카즈유키 모토하시(Kazuyuki Motohashi) 교수, 칭화대 가오 슈동(Gao Xudong) 교수, 보스턴 대학(Boston University) 경영대 제프 퍼먼(Jeff Furman) 교수, 싱가프로국립대학 경영대의 얀보 왕(Yanbo Wang) 교수 등이 조직위원회를 맡는다.
김원준 교수가 센터장으로 있는 산업미래전략연구센터 (KAIST Center for Industrial Future Strategy)와 싱가폴 국립대(NUS)가 공동 협력 및 후원으로 진행되는 이번 국제 학회를 통해서 혁신 및 기업가정신, 과학기술정책 분야 우리 대학의 위상을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
관련 정보는 링크( http://www.aiea-nber.org )에서 확인할 수 있다.
2019.05.07
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서성배 교수, 스트레스 세포(CRF 세포) 변화 초 단위 관찰 성공
〈 서성배 교수 〉
우리 대학 생명과학과 서성배 교수 연구팀이 스트레스에 따른 몸의 반응을 조절하는 일명 부신피질 자극 호르몬 방출인자, 일명 ‘스트레스 세포 (CRF 세포)’의 새로운 역할을 밝혀냈다.
연구팀은 부정적 판단을 유도하는 외부 자극이 발생할 때 CRF 세포가 활성화되고 반대로 긍정적인 외부자극을 줄 때 억제되는 현상을 초 단위로 측정하는 데 성공함으로써 기존보다 확대된 CRF 세포의 역할이 있다는 사실을 밝혔다.
이는 동물의 본능적 감정 판단에 대한 실마리가 될 수 있는 결과로, 우울증이나 불안장애, 외상후 스트레스 장애 등의 치료제 개발에 새로운 단서를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
김진은 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 뉴로사이언스(Nature Neuroscience)’ 4월호 22권에 게재됐다. (논문명 : Rapid, biphasic CRF neuronal responses encode positive and negative valence)
자연환경에서 동물은 천적을 만나면 빠르게 도망가지만 좋아하는 음식을 발견하면 자연스럽게 다가가는 선천적 행동 양식을 보인다. 도망가거나 이끌리는 본능적 행동은 주어진 특정 자극을 부정적이거나 긍정적으로 판단하는 두뇌에 의해 결정된다.
시상하부-뇌하수체-부신 축(Hypothalamus-Pioituitary-Adrenal Axis, 이하 HPA Axis)은 심리적, 물리적 스트레스에 대한 우리 몸의 생리학적 반응을 조절하는 영역이다. 이 HPA Axis를 조절하는 것이 흔히 스트레스 조절인자로 알려진 ‘부신피질 자극 호르몬 방출인자(Corticotropin Releasing Factor, 이하 CRF)’이다.
시상하부 영역의 부신피질 자극 호르몬 방출인자를 방출하는 세포는 다양한 스트레스에 의해 자극돼 혈액의 코티졸 인자를 증가시키는 연쇄반응을 유도하고 동물의 생리학적 신진대사 상태를 유지하는 신경내분비 조절의 중추로, 흔히 스트레스 세포로 알려져 있다.
이 CRF 세포가 활성화되면 동물의 부정적 감정이 커진다는 가설은 예전부터 있었지만 약 30분 단위로만 측정할 수 있고, 쥐 등의 실험체를 부검해야만 호르몬의 변화를 파악할 수 있다는 한계가 있어 CRF 세포의 활성도가 스트레스성 자극, 특히 좋은 자극에 대해 초 단위로 어떻게 변화하는지 파악이 어려웠다.
연구팀은 뉴욕대와의 공동연구를 통해 생쥐 두뇌의 시상하부 영역의 CRF 세포의 활성도를 실시간으로 측정하는 칼슘이미징 기술 중 파이버포토메트리(fiberphotometry)를 도입했다. 연구팀은 부정적, 긍정적 감정의 판단을 유도하는 다양한 자극에 쥐를 노출해 세포의 반응성을 관찰했다.
그 결과 생쥐를 물에 빠뜨리거나 날아오는 새를 모방한 시각적 자극, 천적의 오줌 냄새 등 위협적 외부 자극에 의해 쥐가 도망할 때 CRF가 빠르게 활성화되는 것을 확인했다. 반대로 맛있는 음식, 암컷 쥐 등 긍정적 판단을 유도하는 자극에 노출했을 때 CRF 활성도가 억제되는 양방향성의 특징을 규명했다.
서성배 교수는 “음식 냄새와 시각적 자극에 의해 쥐들의 행동이 유도되기 전부터 CRF 세포가 감소하는 부분이 흥미롭다”라고 말하며 그 이유를 설명했다. “시상하부의 CRF 세포가 이러한 예측에 의한 기능을 보인다는 것은 그간 알려진 시상하부 영역의 세포들과는 차별성이 있는 역할이고, 쥐들이 좋은 자극에 노출 되면 CRF 세포 활성도가 감소하는 점도 혁신적인 패러다임의 전환이다”라고 말했다.
연구팀은 생명과학과 김대수 교수 연구팀과의 협력으로 빛을 이용해 특정 세포의 활성을 조절할 수 있는 광유전학을 적용했다. 이를 통해 CRF 세포를 자극해 인위적으로 특정 환경을 싫어하거나 좋아하게 만들 수 있음을 확인했다. 이 결과는 CRF 세포의 활성도가 대상에 대한 선호도 판단에 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 증명했다.
김진은 연구원은 “시상하부에서 다양한 세포와 복잡하게 얽힌 CRF 세포의 활성도를 측정하기 위해 칼슘이미징이라는 새 기술을 도입함으로써 기존 기술적 한계를 극복했다”라며 “CRF 호르몬의 아미노산 서열이 밝혀진 이래 40여 년 동안 느린 내분비 조절 기능만으로 알고 있던 CRF의 역할에 대한 이해를 새 기술을 통해 넓혔다는 의의가 있다”라고 말했다.
이번 연구 결과는 호르몬 방출을 통해 시상하부-뇌하수체-부신 축(HPA axis)을 조절한다는 CRF의 기존 기능을 넘어, CRF 세포가 다양한 감각적 자극에 대한 긍정 또는 부정적 판단을 통해 적절한 행동 반응을 조절하는 역할을 할 수 있음을 시사한다.
서성배 교수는 “우울증, 불안증, 외상후 스트레스 장애 등의 질환이 스트레스와 관련이 높다는 사실을 밝혔다”라며 “CRF 세포 활성도를 생쥐를 통해 실시간 측정함으로써 우울증 치료제, 약물의 효과를 시험하는 데 적용할 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 KAIST 신임교원 정착 연구비, KAIST 석박사 모험연구 사업, 포스코 청암재단 포스코 사이언스 펠로우십의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 광유전학을 통한 시상하부 CRF 세포의 활성도 인위적 조절
그림2. 시상하부 CRF 세포의 양방향성의 활성도와 인비보 칼슘이미징모식도 (위) 시각적 위협, 공격성이 있는 쥐로부터의 위협 (나쁜 자극)과 음식, 새끼쥐 (좋은 자극)에 이의한 시상하부 CRF 세포의 활성화 혹은 억제에 대한 예시. (아래)
2019.04.18
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전성윤 교수, 8시간 안에 항생제 조합 성능 확인하는 기술 개발
〈 김승규 연구원, 전성윤 교수 〉
우리 대학 기계공학과 전성윤 교수 연구팀(바이오미세유체 연구실)이 미세유체 칩을 이용해 두 개의 항생제 간 시너지 효과를 8시간 만에 검사할 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구는 항생제의 시너지 효과 검사에 최소 24시간 소요돼 활용이 어려웠던 기존 기술을 크게 개선한 것으로, 향후 환자들에게 적절한 항생제 조합치료를 할 수 있는 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
김승규 석박사통합과정이 1 저자로 참여하고 생명과학과 정현정 교수 연구팀과 공동으로 수행한 이번 연구는 영국 왕립화학회(Royal Society of Chemistry)에서 발행하는 ‘랩온어칩(Lab on a Chip)’ 3월 21일 자 뒤표지 논문으로 게재됐다. (논문명 : On-chip phenotypic investigation of combinatory antibiotic effects by generating orthogonal concentration gradients, 직교 농도구배 형성을 통한 칩 상 항생제 조합 효과 검사)
항생제에 매우 높은 저항성을 갖는 ‘슈퍼박테리아’의 등장은 세계적으로 병원 및 관련 기관에 큰 위협으로 떠오르고 있다. 지난 2014년에는 세계보건기구(WHO)가 병원균의 항생제에 대한 내성이 심각한 수준에 도달했다고 공식적으로 처음 보고하기도 했다.
이러한 항생제 저항성 병원균을 효과적으로 억제하기 위해 두 종류 이상의 항생제를 섞어 처리하는 ‘항생제 조합 치료’가 주목받고 있지만, 항생제의 종류와 적정한 농도 범위가 큰 영향을 미쳐 정확한 조합을 해야 할뿐더러 치료가 항상 효과적이지는 않다는 문제점이 있다.
따라서 미지의 항생제 저항성 병원균을 대상으로 체외 항생제 조합 검사를 통해 적합한 항생제 조합과 농도 범위를 찾는 것은 매우 중요한 과정이다. 하지만 기존 검사 방식은 항생제 희석 및 샘플 준비 과정이 불편하고 결과 도출까지 24시간 이상이 걸려 대부분 경험적 치료에 의존하고 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 필요한 샘플 양이 수십 마이크로리터에 불과한 미세유체 칩을 이용했다. 머리카락 굵기 수준의 좁은 미세채널에서 유체 흐름을 제어할 수 있는 시스템인 미세유체 칩을 통해 두 개의 항생제 간 농도조합 121개를 단 35분 만에 자동으로 형성했다.
연구팀은 박테리아 샘플을 아가로스 젤과 섞어 미세채널에 주입해 굳힌 뒤 이를 둘러싸는 미세채널들에 각 항생제가 포함된 시약과 항생제가 포함되지 않은 시약을 주입했다.
항생제가 첨가된 채널로부터 항생제가 없는 채널로 항생제 분자들의 확산이 이뤄지고 결국 두 항생제의 조합이 박테리아가 굳혀있는 아가로스 젤에 35분 만에 형성된다. 연구팀은 이후 6시간 동안 억제되는 박테리아의 성장을 현미경을 통해 관찰했다.
연구팀은 서로 다른 항균 원리를 갖는 다섯 종류의 항생제를 두 개씩 조합해 녹농균(Pseudomonas aeruginosa)을 대상으로 항생제 조합 효능 검사를 시행했다. 그 결과 항생제 짝에 따라 각기 다른 항균효과를 확인할 수 있었고 검사한 항생제 짝의 시너지 관계를 분류할 수 있었다.
연구팀의 미세유체 칩 기반의 검사 방식은 번거로운 희석과정과 긴 검사 시간으로 인해 불편했던 기존 검사 방식을 크게 개선했다.
이전에도 전 교수 연구팀은 ‘미세유체 칩 기반의 항생제 효능 신속검사 기술’을 개발해 지난 2월 5일 ‘바이오마이크로플루이딕스(Biomicrofluidics)’지에 피처 기사로 게재한 바 있다. 이번 논문은 그 후속 연구로 미세유체 칩이 차세대 약물 검사 플랫폼으로 활용될 가능성을 제시했다는 의의가 있다.
연구책임자인 전 교수는 “미세유체 칩의 약물 검사 플랫폼으로써의 발전 가능성은 무궁무진하다”라며 “개발한 미세유체 칩이 상용화돼 실제 현장에서 항생제 조합치료를 위해 활용되기를 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 EEWS 기후변화연구허브사업과 교육부 이공분야기초연구사업 및 BK21 플러스프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
그림 설명
그림1. Lab on a Chip 표지 이미지
그림2. 본 연구의 미세유체 칩과 분석결과 예시
2019.04.05
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김필한 교수, 패혈증 환자의 폐 손상 원인 밝혀
〈 김필한 교수 〉
우리 대학 의과학대학원/나노과학기술대학원 김필한 교수 연구팀이 3차원 생체현미경 기술을 통해 패혈증 폐에서 모세혈관과 혈액 내 순환 세포를 고해상도 촬영하는 데 성공했다.
연구팀은 패혈증 폐의 모세혈관 내부에서 백혈구의 일종인 호중구(好中球, neutrophil)들이 서로 응집하며 혈액 미세순환의 저해를 유발하고, 나아가 피가 통하지 않는 사강(死腔, dead space)을 형성함을 규명했다.
연구팀은 이 현상이 패혈증 모델의 폐손상으로 이어지는 조직 저산소증 유발의 원인이 되며, 호중구 응집을 해소하면 미세순환이 개선되며 저산소증도 함께 호전됨을 증명했다.
박인원 박사(현 분당서울대학교병원 응급의학과)가 주도한 이번 연구결과는 의학 분야 국제 학술지 ‘유럽호흡기학회지(European Respiratory Journal)’에 3월 28일 자에 게재됐다.
폐는 호흡을 통해 생명 유지의 필수 작용인 산소와 이산화탄소 간 가스 교환을 하는 기관으로 이는 적혈구들이 순환하는 수많은 모세혈관으로 둘러싸인 폐포(肺胞)에서 이뤄진다.
폐포의 미세순환 관찰을 위해 연구자들이 지속적인 노력을 하고 있으나 호흡을 위해 항상 움직이는 폐 안의 모세혈관과 적혈구의 미세순환을 고해상도로 촬영하는 것은 매우 어려웠다.
연구팀은 자체 개발한 초고속 레이저 스캐닝 공초점 현미경과 폐의 호흡 상태를 보존하면서 움직임을 최소화할 수 있는 영상 챔버를 새롭게 제작했다. 이를 통해 패혈증 동물모델의 폐에서 모세혈관 내부의 적혈구 순환 촬영에 성공했다.
이 과정에서 패혈증 모델의 폐에서 적혈구들이 순환하지 않는 공간인 사강이 증가하며 이곳에서 저산소증이 유발되는 것을 발견했다. 이는 혈액 내부의 호중구들이 모세혈관과 세동맥 내부에서 서로 응집하며 갇히는 현상으로 인해 발생함을 밝혔다. 갇힌 호중구들은 미세순환 저해, 활성산소의 다량 생산 등 패혈증 모델의 폐 조직 손상을 유발하는 것도 확인했다.
연구팀은 추가 연구를 통해 폐혈관 내부의 응집한 호중구가 전신을 순환하는 호중구에 비해 세포 간 부착에 관여하는 Mac-1 수용체(CD11b/CD18)가 높게 발현함을 증명했다. 이어 Mac-1 저해제를 패혈증 모델에 사용하여 호중구 응집으로 저해된 미세순환을 개선하고 저산소증의 호전과 폐부종 감소를 증명했다.
연구팀이 독자 개발한 최첨단 고해상도 3차원 생체현미경 기술은 살아있는 폐 안 세포들의 실시간 영상촬영이 가능해 패혈증을 포함한 여러 폐 질환의 연구에 다양하게 활용될 것으로 기대된다.
연구팀의 폐 미세순환 영상촬영 및 정밀 분석 기법은 향후 미세순환과 연관된 다양한 질환들의 연구뿐 아니라 새로운 진단기술 개발 및 치료제의 평가를 위한 원천기술로 활용될 것으로 보인다.
김 교수 연구팀의 3차원 생체현미경 기술은 KAIST 교원창업기업인 아이빔테크놀로지(IVIM Technology, Inc)를 통해 상용화돼 올인원 생체현미경 모델 ‘IVM-CM’과 ‘IVM-C’로 출시됐으며 여러 인간 질환의 복잡한 발생 과정을 밝히기 위한 기초 의․생명 연구의 차세대 첨단 영상장비로서 미래 글로벌 바이오헬스 시장에 핵심 장비로 활용될 예정이다.
김 교수는 “패혈증으로 인한 급성 폐손상 모델에서 폐 미세순환의 저해가 호중구로 인하여 발생하며, 이를 제어하면 미세순환 개선을 통해 저산소증 및 폐부종을 해소할 수 있어 패혈증 환자를 치료하는 새로운 전략이 될 수 있음을 새롭게 밝혀냈다.”고 말했다.
이번 연구는 의과학대학원 졸업생 박인원 박사가 1저자로 참여했고 유한재단 보건장학회, 교육부 글로벌박사펠로우쉽사업, 과학기술정보통신부의 글로벌프론티어사업과 이공분야기초연구사업, 그리고 보건복지부의 질환극복기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 초고속 레이저주사 3차원 생체현미경 시스템
그림2. 생체 내 폐 이미징 기술 개념도 및 사진
2019.04.01
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오토아이디랩(Auto-ID Labs), 국제표준 사물인터넷 오픈소스 올리옷 개발
우리대학 오토아이디랩(Auto-ID Labs, 센터장 김대영 교수·전산학부)이 주도해 개발한 GS1 국제표준 사물인터넷(IoT) 오픈소스 플랫폼 올리옷(Oliot)이 국내 최대 규모의 협동조합인 완주로컬푸드에 적용돼 5일부터 본격적인 운용에 들어간다.
올리옷 개발에는 우리대학을 중심으로 총 11개 기관이 참여했다. 우리대학을 중심으로 하는 이 컨소시엄은 농식품의 생산, 가공, 유통물류, 소비에 이르는 전 과정의 데이터를 수집/공유할 수 있는 ‘GS1 국제표준 기반 올리옷(Oliot) 플랫폼’을 기반으로 농가소득 증대와 안전한 먹거리를 제공하는 국내 농축산 글로벌 생태계 구축에 앞장서고 있다.
올리옷 플랫폼은 우리대학 중심의 컨소시엄이 과기정통부와 정보통신기술진흥센터가 주관하는 ICT융합산업원천기술개발사업의 지원을 받아 2015년부터 3년간 ‘GS1(Global Standards One) 표준 기반의 균형생산·투명유통·안전소비를 위한 농·축산 클라우드 및 응용서비스 개발’이란 과제 명으로 연구를 수행한 결과, 개발에 성공한 국제표준 사물인터넷(IoT) 오픈소스 플랫폼이다.
올리옷이 적용되는 완주로컬푸드 시스템에는 생산부터 가공, 유통물류, 판매까지 전 단계에 걸쳐 GS1 표준기술의 적용은 물론 기획생산, 농산물 가공센터, 직거래 매장관리, 학교급식, 인터넷쇼핑 뿐만 아니라 이력추적서비스 등 다양한 분야에 KAIST 컨소시엄 참여업체인 이지팜·메디앙시스템이 개발한 국제 호환성을 제고를 위한 표준 시스템이 적용됐다.
완주로컬푸드는 올리옷 등 이 시스템의 본격적인 통합운용을 계기로 GS1 국제표준에 맞춰 생산계획 단계부터 최종 판매까지 안전한 먹거리 보장을 위한 이력 데이터를 구축한 세계 최초의 로컬푸드로 이름을 올리게 됐다. 우리대학은 올리옷을 데이터가 핵심인 4차 산업혁명의 전 산업분야로 확산시키기 위해 오픈소스 프로젝트로 이를 공개 중인데, 올 4월 현재 100개 이상 국가에서 9,000여개 이상의 기업과 개발자들이 다운로드 받아 활용 중이다.
김대영 교수는 “완주로컬푸드를 시작으로 전국의 로컬푸드 조합에 GS1 국제표준시스템인 올리옷의 확산을 적극 추진하고 중국 CFDA(국가식품의약품감독관리총국) 주관의 GS1 농식품안전시스템과의 연결, 유럽연합(EU)의 IoF2020(Internet of Food & Farm)사업을 통한 네덜란드 와게닝겐 대학과의 축산물 이력추적시스템 공동개발, 그리고 홍콩 등과도 글로벌 농축산 식품산업 생태계 조성을 위해 적극 협력할 것”이라고 말했다.
김 교수는 이어“올리옷과 인공지능/블록체인 기술을 융합해 스마트시티, 헬스케어, 스마트팩토리 등 여러 분야로의 확산을 위해 관련기업들과 함께 서비스를 개발 중”이라면서“조만간 가시적인 성과를 내놓을 것”이라고 덧붙였다.
올리옷 개발을 주도한 우리대학 오토아이디랩(Auto-ID Labs)은 지난 1999년 세계 최초로 사물인터넷(Internet of Things)기술을 소개한 국제공동연구 컨소시엄으로 우리학교를 포함해 미국 MIT대, 영국 캠브리지대, 스위스 취리히공대(ETH Zurich), 중국 푸단대, 일본 게이오대 등 6개 대학이 참여하고 있다.
한편 우리대학은 올리옷의 완주로컬푸드 개통을 기념하기 위해 5일 오전 11시 완주로컬푸드 혁신점 현지에서 시연식을 갖는다.
2018.04.03
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김문철 교수, 인공지능 통해 풀HD영상 4K UHD로 실시간 변환
〈 김 문 철 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김문철 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용해 풀 HD 비디오 영상을 4K UHD 초고화질 영상으로 초해상화 변환할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술은 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)을 하드웨어로 구현했다. 초당 60프레임의 초고해상도 4K UHD 화면을 실시간으로 생성할 수 있는 알고리즘 및 하드웨어 개발을 통해 향후 프리미엄 UHD TV, 360 VR, 4K IPTV 등에 기여할 것으로 기대된다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김용우, 최재석 박사과정 등이 주도했고 현재 특허 출원을 준비 중이다.
최근 영상 화질 개선 연구에 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망을 적용시키려는 노력이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 심층 콘볼루션 신경망 기술은 연산 복잡도와 매우 높고 사용되는 메모리가 커 작은 규모의 하드웨어를 통해 초고해상도 영상으로 실시간 변환하는 데 한계가 있다.
기존의 프레임 단위로 영상을 처리하던 방식은 DRAM과 같은 외부 메모리 사용이 필수적인데 이로 인해 영상 데이터를 처리할 때 지나친 외부 메모리 접근으로 인한 메모리 병목현상과 전력 소모 현상이 발생했다.
김 교수 연구팀은 프레임 단위 대신 라인 단위로 데이터를 처리할 수 있는 효율적인 심층 콘볼루션 신경망 구조를 개발해 외부 메모리를 사용하지 않고도 작은 규모의 하드웨어에서 초당 60 프레임의 4K UHD 초해상화를 구현했다.
연구팀은 기존 소프트웨어 방식의 심층 콘볼루션 신경망 기반의 고속 알고리즘과 비교해 필터 파라미터를 65% 정도만 적용하고도 유사한 화질을 유지했다.
이는 딥러닝 기술을 이용한 고해상도 영상 변환 기술이 활발히 진행되는 가운데 초당 60프레임의 4K UHD 초해상화를 하드웨어로 실현한 첫 사례로 꼽힌다.
김 교수는 “이번 연구는 심층 콘볼루션 신경망이 작은 규모의 하드웨어에서 초고품질 영상 처리에 실질적으로 응요 가능한 기술임을 보인 매우 중요한 사례다”며 “현재 프리미엄 UHD TV 및 UHD 방송 콘텐츠 생성, 360도 VR 콘텐츠, 4K IPTV 서비스에 매우 효과적으로 적용할 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) ICT 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 실시간 AI(딥러닝) 기반 고속 초고해상도 업스케일링 기술
그림2.심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 (FPGA)
그림3. 심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 시연
2018.01.16
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박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.
권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다.
MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다.
하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다.
특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다.
박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다.
기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다.
이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다.
그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다.
연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다.
연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다.
기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다.
박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지
그림2. 제안하는 네트워크의 모식도
그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29
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