작은 칩으로 약물 부작용·급성 신장 손상 예측 가능성 제시
횡문근융해증은 약물 복용 등으로 근육이 손상되면서, 그 영향이 신장 기능 저하와 급성 신부전으로 이어질 수 있는 질환이다. 그러나 근육과 신장이 인체 내에서 어떻게 서로 영향을 주며 동시에 손상되는지를 직접 관찰하는 데에는 한계가 있었다. 우리 대학 연구진이 이러한 장기 간 상호작용을 실험실 환경에서 정밀하게 재현할 수 있는 새로운 장치를 개발했다.
우리 대학은 기계공학과 전성윤 교수 연구팀이 기계공학과 심기동 교수팀, 분당서울대학교병원 김세중 교수와의 공동 연구를 통해, 약물로 인한 근육 손상이 신장 손상으로 이어지는 과정을 실험실에서 재현할 수 있는 ‘바이오 미세유체시스템(Biomicrofluidic system)’을 개발했다고 5일 밝혔다.
*미세유체시스템: 아주 작은 칩 위에서 인체 장기 환경을 구현한 장치
이번 연구는 근육과 신장을 동시에 연결·분리할 수 있는 모듈형(조립형) 장기칩을 활용해, 약물 유발 근육 손상이 신장 손상으로 이어지는 인체 장기 간 연쇄 반응을 실험실에서 처음으로 정밀하게 재현했다는 점에서 의미가 크다.
연구팀은 실제 인체 환경과 유사한 조건을 구현하기 위해, 입체적으로 구현한 근육 조직과 근위세뇨관 상피세포(신장에서 핵심 역할을 하는 세포)를 하나의 작은 칩 위에서 연결할 수 있는 구조를 개발했다.
해당 시스템은 필요에 따라 장기 조직을 연결하거나 다시 분리할 수 있는 플러그-앤-소켓 방식의 모듈형 미세유체 칩이다. 작은 칩 위에서 실제 사람의 장기처럼 세포와 조직을 배양하고, 서로 영향을 주고받도록 설계됐다.
이 장치에서는 근육과 신장 조직을 각각 가장 적합한 조건에서 따로 배양한 뒤, 실험이 필요한 시점에만 연결해 장기 간 상호작용을 유도할 수 있다. 실험이 끝난 후에는 두 조직을 다시 분리해 각각의 변화를 독립적으로 분석할 수 있으며, 손상된 근육에서 나온 독성 물질이 신장에 미치는 영향을 수치로 확인할 수 있다는 점이 특징이다.
연구팀은 해당 플랫폼을 활용해 실제 임상에서 근육 손상을 유발하는 것으로 알려진 아토르바스타틴(고지혈증 치료제)과 페노피브레이트(중성지방 치료제)를 실험에 적용했다.
그 결과, 칩 위의 근육 조직에서는 근육이 힘을 내는 능력이 떨어지고 구조가 망가졌으며, 마이오글로빈*과 CK-MM** 등 근육 손상 정도를 보여주는 물질의 수치가 증가하는 등 횡문근융해증의 전형적인 변화가 관찰됐다.
*마이오글로빈(Myoglobin): 근육 세포 안에 있는 단백질로 산소를 저장하는 역할을 하며, 근육이 손상되면 혈액이나 배양액으로 유출됨
**CK-MM (Creatine Kinase-MM): 근육에 많이 존재하는 효소로, 근육 세포가 파괴될수록 많이 검출됨
동시에 신장 조직에서는 정상적으로 살아 있는 세포 수가 감소하고 세포 사멸이 증가했으며, 급성 신손상이 발생할 때 증가하는 지표인 NGAL*과 KIM-1**의 발현도 유의미하게 증가했다. 특히 손상된 근육에서 나온 독성 물질이 신장 손상을 단계적으로 더욱 악화시키는 연쇄적인 손상 과정까지 함께 확인할 수 있었다.
*NGAL: 신장 세포가 손상될 때 빠르게 증가하는 단백질
**KIM-1: 신장 세포, 특히 근위세뇨관이 손상될수록 많이 나타나는 단백질
전성윤 교수는 “이번 연구는 근육과 신장 사이에서 발생하는 상호작용과 독성 반응을 실제 인체와 유사하게 분석할 수 있는 기반을 마련했다”며, “이를 통해 앞으로 약물 부작용을 사전에 예측하고, 급성 신손상*이 발생하는 원인을 규명하며, 개인별 맞춤형 약물 안전성 평가로까지 확장할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
* 급성 신손상: 신장이 짧은 시간 안에 갑자기 제 기능을 제대로 하지 못하게 되는 상태
김재상 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리어스(Advanced Functional Materials)’에 25년 11월 12일 자로 게재됐다.
※논문명: Implementation of Drug-Induced Rhabdomyolysis and Acute Kidney Injury in Microphysiological System, DOI: 10.1002/adfm.202513519
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 등의 지원을 받아 수행됐다.
문지캠퍼스에 글로벌 바이오 허브 ‘첨단의과학 동물실험동’ 준공
우리 대학은 의과학연구센터가 15일 오후 대전 문지캠퍼스에서 ‘첨단의과학 동물실험동’ 준공식을 열어, 문지캠퍼스를 세계적 바이오메디컬 연구 허브로 육성하기 위한 본격적인 행보에 나설 예정이라고 15일 밝혔다.
이번 준공식에는 이광형 총장을 비롯해 교직원·학생·공사 관계자 등 100여 명이 참석해 KAIST 의과학 연구의 새로운 도약을 축하할 예정이다. 행사는 경과보고를 시작으로 총장 축사, 테이프 커팅, 수목 식재, 최신 연구시설 투어 순으로 진행될 예정이다.
총사업비 300억 원이 투입된 ‘첨단의과학 동물실험동’은 문지캠퍼스 내에 연면적 6,585.36㎡(1,992.07평) 규모로 건립돼 축구장 1개 면적과 맞먹는 국내 최대급 동물 연구 인프라를 갖췄다. 지상 1~4층으로 구성된 이 시설은 국제 기준을 충족하는 최고 수준의 연구 환경을 구현했다.
실험동의 핵심은 완전한 청정 환경이다. 건물 전반에 SPF(Specific Pathogen Free) 등급을 적용해 청정 상태를 유지하며, 층별로 용도를 세분화했다. ▲1층 행동·대사·영상 분석 구역 ▲2층 일반 실험 구역 ▲3층 계통 보존 구역 ▲4층 감염 동물 실험이 가능한 생물안전 2등급(ABSL-2) 구역 등으로 꾸며져 연구 효율을 극대화했다.
특히 14,000개의 사육 케이지(IVC)를 갖춰 최대 약 7만 마리의 실험 동물을 동시에 사육할 수 있는 국내 단일 시설 최대 규모를 자랑한다. 개별 환기 시스템(IVC)과 자동급수시스템 등 ‘스마트 사육 시스템’을 구축해 연구 데이터의 신뢰성을 높이고 동물 복지도 강화했다.
이번 실험동 준공은 문지캠퍼스가 KAIST의 바이오메디컬 특화 캠퍼스로 본격 전환됐음을 알리는 신호탄이다. KAIST는 본원에 있던 의과학대학원과 의과학연구센터를 문지캠퍼스로 올해 초 이전했고, 이곳을 의사과학자 양성의 중심지이자 혁신 신약과 첨단 의료기술 개발의 전진기지로 키울 계획이다.
문지캠퍼스는 이미 ‘준비된 바이오 클러스터’로 평가된다. 주변에 알테오젠, 리가켐바이오, 펩트론 등 국내 대표 바이오 기업이 밀집해 있고, 대전시가 추진 중인 ‘원천동 첨단바이오메디컬 혁신지구’와도 인접해 산·학·연·병이 자연스럽게 연결되는 생태계를 갖추고 있다.
우리 대학은 새 인프라를 교내 연구진뿐 아니라 바이오 벤처에도 개방해 기초 연구 → 창업 → 신약 개발 → 기술사업화로 이어지는 선순환을 구축한다는 목표다. 실제로 KAIST는 난치성 뇌전증 치료제를 7,500억 원 규모로 기술 이전한 소바젠을 비롯해 이노크라스, 아이빔테크놀로지, 토모큐브, 엔젤로보틱스 등 여러 교원 창업 사례를 보유하고 있다.
새 실험동에서는 유전자 변형 마우스 제작, 인간 질환 모델링, 신약 후보 효능 평가 등 고난도 연구가 가능해져 뇌과학·면역학·암 등 다양한 분야에서 세계적 성과 창출이 기대된다.
김필한 의과학연구센터장은 “공간 한계를 해결하고 글로벌 기준의 첨단 바이오 연구 환경을 갖추게 됐다”며 “데이터 신뢰도와 경쟁력이 대폭 강화돼 대형 연구 수행에 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 준공은 KAIST가 바이오 헬스 글로벌 리더로 도약하는 전환점”이라며 “문지캠퍼스를 세계적 바이오메디컬 클러스터로 키우겠다”고 강조했다.
부성호 박사, ‘제5회 암젠한림생명공학상’ 박사후연구원 부문 수상
우리 대학 AI-혁신신약 연구단 부성호 박사가 한국과학기술한림원이 주최하는 '제5회 암젠한림생명공학상' 박사후연구원 부문 수상자로 선정됐다. 시상식은 지난 21일 한림원회관에서 개최됐다.
암젠한림생명공학상 박사후연구원 부문은 국내 신진 연구자 중 탁월한 연구성과를 보인 2인을 선정하며, 특히 세계적 학술지에 주목받는 제1저자 논문을 발표한 연구자를 중심으로 수여된다.
부성호 박사는 원형 RNA가 세포 내에서 mRNA의 안정성(분해되지 않고 유지되는 정도)을 조절하는 새로운 분자적 메커니즘을 밝혀냈다. 이를 기반으로 특정 mRNA만 골라 선택적으로 분해할 수 있는 인공 원형 RNA를 개발했으며, 특정 유전자의 발현을 조절할 수 있는 새로운 RNA 플랫폼 기술로 발전시켰다. 이러한 연구는 차세대 RNA 기반 치료 기술로의 확장 가능성을 제시한 중요한 성과로 평가된다.
그는 RNA 구조 설계, 기능 분석, 치료 응용 등 다양한 분야에서 독창적인 연구를 꾸준히 진행해 왔으며 KAIST의 생명과학 및 바이오의공학 분야 경쟁력 강화에 크게 기여하고 있다.
암젠한림생명공학상은 생명과학·생명공학 분야에서 우수한 젊은 연구자를 발굴하기 위해 암젠코리아와 한국과학기술한림원이 2021년 공동 제정한 상으로, 올해로 5회를 맞았다. 박사후연구원 부문 수상자에게는 상패와 상금 1,000만 원이 수여된다.
부성호 박사는 “많은 도움을 주신 교수님과 동료분들께 감사드리며, 앞으로도 학문 발전에 기여할 수 있도록 연구에 최선을 다하겠다”라고 말했다.
박테리아로 무지개색 친환경 섬유 만들었다
친환경 섬유 기술이 지속적으로 개발되어 왔지만, 다양한 색상을 가진 섬유를 단일 공정으로 생산하는 기술은 그동안 불가능에 가까웠다. 우리 대학 연구진은 이 한계를 넘어, 박테리아가 스스로 섬유도 만들고 색도 만들어 무지개색 친환경 섬유를 박테리아 공배양(두 가지 이상의 미생물을 같은 환경에서 동시에 배양)으로 세계 최초로 생산하는데 성공했다. 이번 기술은 기존의 석유 기반 염색 공정을 대체할 수 있는 잠재력을 지니며, 대량 생산 가능성까지 확인돼 지속 가능한 섬유 및 착용형 바이오 소재 개발에 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.
우리 대학은 19일, 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 다양한 색상의 박테리아 셀룰로오스(색이 입혀진 미생물 섬유)를 단일 공정(원스텝)으로 생산하는 모듈형 공배양 플랫폼을 세계 최초로 개발했다고 19일 밝혔다.
박테리아 셀룰로오스는 특정 박테리아(주로 콤마가타이박터 자일리누스, Komagataeibacter xylinus)가 영양분을 소비하며 스스로 합성하는 천연 고분자 섬유다. 높은 순도와 강도, 우수한 보습력을 갖춘 데다 생분해성까지 갖춰 기존의 석유 기반 섬유를 대체할 수 있는 친환경 소재로 주목 받고 있다.
하지만 기본적으로 색이 거의 흰색에 가까워 섬유 산업에서 요구하는 다양한 색상을 구현하기 어렵다는 한계가 있었다. 또한 기존 염색 공정은 석유 유래 염료와 독성 시약에 의존해 환경오염 우려가 크고, 공정 역시 복잡하다는 문제가 지속적으로 제기돼 왔다.
연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 시스템 대사공학 기반의 색소 생합성 기술과 박테리아 셀룰로오스 생산균의 ‘공배양 전략(한 미생물은 색소를 만들고 다른 미생물은 섬유(셀룰로오스)를 만들면 두 기능이 하나의 공정 안에서 자연스럽게 결합된 전략)을 통합한 ’원스텝 제조 플랫폼(복잡한 여러 단계를 하나의 공정으로 통합해 한 번에 생산하는 기술)‘을 구축했다.
즉 연구팀은 색을 만드는 대장균과 섬유를 만드는 박테리아를 함께 키워, 박테리아가 자라면서 자연스럽게 색이 입혀진 섬유가 한 번에 만들어지도록 하는 새로운 기술을 만든 것이다.
이를 통해 별도의 화학적 염색 없이 적색·주황·황색·녹색·청색·남색·자색 등 전 스펙트럼의 무지개색 섬유를 친환경적으로 생산하는 데 성공했다.
핵심 기술은 색소를 생산하는 대장균 균주를 고도설계해 천연 색소를 과량 생산하고 세포 외부로 효율적으로 분비하도록 한 것이다.
기존에는 대장균이 색소를 너무 많이 만들면 그 색소가 세포 안에 쌓여서 대장균이 스스로 힘들어하는 문제가 있었다. 연구팀은 대장균의 몸(세포막) 구조를 조절해, 대장균이 만든 색소를 밖으로 잘 배출하도록 길을 열어준 것이다. 그 결과, 대장균은 부담 없이 색소를 더 많이, 더 빠르게 만들어 낼 수 있게 됐다.
자연계에서 보라색 색소는 분자 구조가 복잡해 미생물이 스스로 대량으로 합성하기 어렵다. 이 때문에 ‘보라색의 안정적 대량 생산’ 자체가 고도화된 생명공학 기술력을 입증하는 중요한 지표로 평가된다.
보라색을 내는 비올라세인·디옥시비올라세인은 단순 색소가 아니라 항산화, 항염, 항균, 항암 가능성까지 연구되는 기능성 바이오 소재이며 의약·화장품 산업에서도 가치가 높다.
보라색(비올라세인 계열)은 생합성 경로가 복잡해 생산 효율을 높이는 데 기술적 난이도가 매우 높은데 연구팀은 세계 최고 수준(16.92 g/L)*으로 생산했다는 것은 이 플랫폼이 극도로 높은 생산성·기술적 성숙도를 갖고 있음을 보여주는 핵심 근거다.
*디옥시비올라세안(deoxyviolacein) 16.92 ± 0.10 g/L, 비올라세안(violacein) 8.09 ± 0.17 g/L, 프로비올라세안(proviolacein) 1.82 ± 0.07 g/L, 프로디오시비올라세안(prodeoxyviolacein) 936.25 ± 9.70 mg/L
연구팀은 섬유를 만드는 박테리아와 색을 만드는 대장균을 함께 키워서, 박테리아가 자라면서 자연스럽게 다양한 색이 섬유에 입혀지도록 만드는 기술을 만들었다. 여기에 빨강·주황·노랑 색소를 만드는 기존 카로테노이드 생산 균주도 이용하여, 결과적으로 무지개 전 색상의 친환경 섬유를 한 번에, 화학 염색 없이 만들어낼 수 있음을 보여줬다.
이번 기술은 기존 섬유 염색 공정을 대체할 수 있을 만큼 높은 잠재력을 지니고 있으며, 현장 공정에도 적용 가능한 대량 생산 가능성을 제시했다. 연구팀은 이를 통해 지속 가능한 섬유, 착용형 바이오소재 등 다양한 기능성 생체소재 생산에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이상엽 특훈교수는 “지속 가능한 섬유 및 바이오소재에 대한 수요가 증가하는 가운데, 이번에 개발한 통합 생물제조 플랫폼은 다양한 기능성 소재를 별도의 화학 처리 없이 단일 단계에서 생산할 수 있는 핵심 기술이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 생명화학공학과 주항서(Zhou Hengrui) 박사과정생이 제 1저자로 참여한 논문으로, ‘Trends in Biotechnology’에 11월 12일 게재됐다.
※ 논문명: One-pot production of colored bacterial cellulose ※ 저자: 이상엽(KAIST, 교신저자), Zhou Hengrui(KAIST, 제1저자), Lin Pingxin(KAIST, 제2저자), 정기준(KAIST, 제3저자) 총 4명 DOI: 10.1016/j.tibtech.2025.09.019
이번 연구는 KAIST 이상엽 특훈교수 연구팀에 의해 과학기술정보통신부가 지원하는 기후환경연구개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제’의 지원을 받아 수행됐다.
AI로 의과학·바이오 분야 새 시대 연다
우리 대학은 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 ‘루닛 컨소시움’ 주요 참여기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 14일 밝혔다.
이번 사업을 통해 KAIST는 바이오·의료 데이터 전주기를 아우르는‘의과학 특화 AI 파운데이션 모델’을 개발하며, AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성을 주도할 계획이다.
‘루닛 컨소시움’에는 루닛을 중심으로 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 리벨리온 등 7개 기업과, KAIST, 서울대, NYU, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원 등 9개 의료기관 및 연구기관이 함께 참여한다.
본 컨소시엄은 최신 B200 GPU 256장을 지원받아, 의료 데이터를 처음부터 끝까지 연결해 분석하는 AI 시스템인‘증거사슬(Chain of Evidence) 기반 전주기 의과학 AI 모델’과 여러 AI가 협력해 진단·예측을 수행하는 시스템인 ‘멀티 에이전트(Multi-Agent) 서비스’를 구축·실증할 예정이다.
우리 대학은 이번 사업에서 전산학부 및 김재철AI대학원 교수진들이 공동 연구팀을 이루어 참여한다. 최윤재, 김태균, 예종철, 김현우, 홍승훈 교수가 연구팀으로 활동하며, 이상엽 연구부총장은 자문 역할을 맡고 있다.
연구진은 데이터를 단순히 수집하는데 그치지 않고, AI가 실제로 학습하고 활용할 수 있도록 의료와 생명과학 데이터를 정교하게 가공하고 체계적으로 관리하는 전략(L1~L7 단계)을 세운다. 이를 통해 의료 정보, 유전자·단백질 데이터, 신약 후보 물질 등 다양한 생명과학 데이터를 연결해 분석하는 AI 모델을 개발·검증할 예정이다.
연구팀이 통합하려는 데이터는 언어에서부터 실제 환자 진료 정보까지 폭넓게 포함된다. 구체적으로는 L1은 언어 데이터, L2는 분자의 구조, L3은 단백질과 항체, L4는 유전자와 단백질 정보를 아우르는 오믹스 데이터, L5는 의약품 정보, L6은 의과학 연구와 임상 데이터, 그리고 L7은 실제 병원에서 얻는 진료 데이터(실세계 임상 데이터) 를 의미한다. 즉, AI가 다루는 데이터는 말과 글에서 시작해, 분자와 단백질, 약물, 임상 연구, 그리고 실제 환자 진료 정보까지 모두 연결된다.
이상엽 부총장은 합성생물학과 시스템 대사공학 분야의 세계적 석학으로, 생명과학·공학·AI 융합을 통한 바이오 제조 플랫폼 구축과 정책 자문을 이끌고 있다. 그는 유전자와 단백질 등 생명정보(오믹스) 분석을 자문하고, 실험 결과를 검증하는 피드백 시스템을 설계해 한국이 개발하는 의료 AI 모델이 국제적 신뢰성과 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하고 있다.
이 부총장은 “AI 기술이 생명과학과 공학의 경계를 허물며 새로운 지식 창출의 패러다임을 만들어가고 있다”며, “KAIST는 의과학 전주기 데이터를 활용해 AI가 질병의 원인을 밝히고 치료를 예측하는 시대를 앞당길 것”이라고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST는 AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성에 기여하고, 세계 최고 수준의 AI·바이오 융합 연구를 통해 국가 전략산업의 혁신을 선도하며 인류 건강과 과학기술의 진보를 이끌어가겠다”고 밝혔다.
루닛 컨소시움에서 개발되는 모델은 상업적 활용이 가능한 오픈 라이선스(Open License) 형태로 공개되어, 국민건강 챗봇 등 다양한 의료·헬스케어 서비스로 확장될 예정이다.
우리 대학은 이번 참여를 계기로 AI 기반 생명과학 데이터 인프라 구축, 의료 AI 표준화, AI 윤리 및 정책 자문 연구 등을 강화해 국가 바이오·의과학 연구의 AI 전환을 선도할 계획이다.
의과학 융복합 인재양성 및 공동연구 위한 업무협약 체결
우리 대학은 7일 대전시청 10층에서 대전광역시, 충남대학교, (사)바이오헬스케어협회와 함께 의과학 융복합 인재양성 및 공동연구 협력체계 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다.
이번 협약은 KAIST가 보유한 세계적 수준의 기초과학·공학 연구 역량과 대전 지역이 가진 우수한 바이오·의과학 인프라를 결합하여, 임상과 기초연구를 아우르는 의사과학자(Physician Scientist) 및 의과학 분야 고급 연구인력 양성체계를 구축하기 위해 추진됐다.
협약에 따라 KAIST를 비롯한 4개 기관은 ▲의사과학자 및 의과학 전문인력 공동 양성, ▲공동 연구 및 기술개발 협력, ▲교육·연구 인프라 및 정보 공유, ▲현장 실습 및 임상연계 교육, ▲지역 바이오기업과의 협력사업 등을 본격적으로 추진할 계획이다.
특히 KAIST는 이번 협약을 통해 첨단 융합연구 및 AI·데이터 기반 의과학 연구를 주도하며, 충남대의 임상역량, 바이오헬스케어협회의 산업 네트워크, 대전시의 행정 지원과 함께 교육-연구-산업-정책이 유기적으로 연결되는 지역 혁신 모델 구현에 앞장설 예정이다.
이장우 대전시장은 “대전은 과학기술과 의료, 산업이 조화를 이루는 대한민국 대표 바이오도시로, 이번 협약을 통해 연구와 임상이 결합된 고급 인재 양성의 중심지로 거듭날 것”이라며, “지속적인 행정지원을 통해 바이오헬스 산업이 지역 미래 성장의 핵심 축으로 자리 잡을 수 있도록 적극 뒷받침하겠다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST는 과학기술 기반의 융합연구 역량을 바탕으로 혁신적인 의사과학자·의과학자 양성에 앞장서겠다”며, “지역 대학·의료기관·산업계와 함께 바이오헬스 혁신 생태계를 조성하는 데 적극 기여하겠다”고 밝혔다.
암 전이‘세포 이동의 비밀’풀었다
우리 몸에 생긴 암세포가 다른 부위로 퍼지는 암 전이나, 상처를 치유하기 위해 면역세포가 이동하는 과정 등 세포의 이동은 생명현상에 꼭 필요한 과정이다. 그러나 그동안 세포가 외부 자극 없이 스스로 이동 방향을 결정하는 원리는 밝혀지지 않았다. 우리 대학과 국제 공동 연구진은 이번 연구를 통해 세포가 스스로 방향을 정해 움직이는 원리를 규명, 향후 암 전이와 면역 질환의 원인을 밝히고 새로운 치료 전략을 세우는 데 중요한 단서를 제시했다.
우리 대학은 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 바이오및뇌공학과 조광현 석좌교수 연구팀, 미국 존스홉킨스대 이갑상 교수 연구팀과 공동으로 세포가 외부의 신호 없이도 스스로 이동 방향을 결정하는 ‘자율주행 메커니즘’을 세계 최초로 규명했다고 10일 밝혔다.
연구팀은 살아있는 세포 안에서 단백질들이 서로 어떻게 상호작용하는지를 눈으로 직접 볼 수 있는 새로운 이미징 기술 ‘INSPECT(INtracellular Separation of Protein Engineered Condensation Technique)’를 개발했다. 이 기술을 이용해 세포가 스스로 어느 방향으로 움직일지를 정하는 내부 프로그램의 원리를 밝혀냈다.
연구팀은 세포 이동을 조절하는 핵심 단백질인 Rho 계열 단백질(Rac1, Cdc42, RhoA)의 작동 방식을 새롭게 분석했다. 그 결과, 이 단백질들이 기존에 알려진 이론인 단순히 세포의 앞뒤를 나누는 역할만 하는 것이 아니라, 어떤 단백질과 결합하느냐에 따라 세포가 직진할지, 방향을 바꿀지가 달라진다는 사실을 밝혀냈다.
INSPECT 기술은 단백질이 서로 붙을 때 서로 잘 섞이지 않고 구분된 영역이 자연스럽게 생기는 ‘상분리(phase separation)’현상을 인공적으로 구현하는 기술로, 세포 속에서 단백질들이 실제로 어떻게 결합하는지를 형광 신호로 직접 볼 수 있는 기술이다.
연구팀은 단백질 페리틴(ferritin)과 형광단백질 DsRed를 활용해, 단백질들이 서로 결합할 때 작은 방울처럼 뭉친 덩어리인 ‘응집체(condensate)’를 눈으로 확인할 수 있게 했다.
이 기술로 연구팀은 15종의 Rho 단백질과 19종의 결합 단백질을 조합해 총 285쌍의 상호작용을 분석했고, 그중 139쌍에서 실제 결합이 일어남을 확인했다. 특히, Cdc42–FMNL 단백질 조합은 세포의 ‘직진’을, Rac1–ROCK 단백질 조합은 세포의 ‘방향 전환’을 담당하는 핵심 회로라는 사실을 밝혀냈다.
연구팀은 세포의 방향 조절에 중요한 단백질 Rac1의 일부(37번째 아미노산)를 살짝 바꿔서, 그 단백질이 ‘핸들 역할’을 하는 ROCK 단백질과 잘 붙지 못하게 만들었다. 그러자 세포는 방향을 바꾸지 못하고 계속 직선으로만 이동했다.
반면 정상 세포에서는 Rac1과 ROCK이 잘 결합해서 세포 앞부분에 ‘아크 스트레스 섬유(arc stress fiber)’라는 구조가 생기고, 이 섬유는 세포가 방향을 바꿀 때 직각에 가까운 방향 전환이 되도록 했다.
또한 세포가 붙어 있는 환경을 변화시킨 실험에서, 정상 세포는 주변 환경에 따라 이동 속도가 달라졌지만, Rac1F37W 세포(핸들이 고장난 세포)는 환경 변화와 관계없이 속도는 항상 똑같았다. 이는 Rac–ROCK 단백질 축이 세포가 주변 환경을 인식하고 적응하는 능력을 세밀하게 조절한다는 것을 보여준다.
허원도 교수는 “이번 연구는 세포 이동이 무작위적인 운동이 아니라, Rho 신호전달 단백질과 세포 이동 관련 단백질의 앙상블이 만들어내는 내재적 프로그램에 의해 정밀하게 제어된다는 사실을 규명한 것”이라며, “새롭게 개발한 INSPECT 기술은 세포 내 단백질 상호작용을 시각화할 수 있는 강력한 도구로, 암 전이와 신경세포 이동 등 다양한 생명현상과 질병의 분자 메커니즘을 밝히는 데 폭넓게 활용될 것”이라고 말했다.
KAIST 이희영 박사, 이상규 박사(현재 기초과학연구원(IBS) 소속), 서예지 박사(현재 (주)휴룩스 소속), 김동산 박사(현재 LIBD 소속)가 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 10월 31일 게재되었다.
※논문명: A Rho GTPase-effector ensemble governs cell migration behavior
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-64635-0
이 연구는 삼성미래기술육성재단과 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.
알파폴드3’뛰어넘는 차세대 바이오 AI 모델‘K-Fold’개발
KAIST 연구진이 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3(AlphaFold3)’를 뛰어넘는 차세대 바이오 AI 모델 ‘K-Fold’ 개발에 나섰다. 이번 연구를 통해 KAIST는 빠르고 정확한 신약 개발, 낮은 실패율, 그리고 AI 기반 과학 혁신을 실현하며, ‘AI가 과학을 돕는 시대’를 넘어 ‘AI가 과학을 이끄는 시대’를 여는 주역으로 떠오를 전망이다.
KAIST(총장 이광형)는 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 주관기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 7일 밝혔다.
KAIST는 이번 사업을 통해 국내 최고 수준의 인공지능(AI) 연구 역량을 바이오 분야에서도 입증하고, 신약 개발 등 첨단 바이오 AI 연구에 활용할 수 있는 차세대 파운데이션 모델 ‘K-Fold’를 개발할 계획이다.
최근 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3(AlphaFold3)’나 ‘Boltz2’ 등 최신 모델이 신약 개발·질병 연구·바이오 산업의 핵심 기술인 ‘단백질 구조 예측’의 성과를 이뤘지만, 데이터 통계에 의존한 방식으로 인해 정확도와 예측 속도 면에서 한계가 있었다.
이에 KAIST는 단백질 안에서 일어나는 물리·화학적 상호작용의 원리를 스스로 배우는 새로운 AI 방식을 도입했다. 이 기술은 단백질이 여러 형태로 변하는 모습과 분자 간 결합의 세기까지 정확하게 예측할 수 있다. 또한 예측 속도가 매우 빨라, 실험실이나 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 수준의 AI 신약 개발 도구로 발전할 전망이다.
이번 과제를 위해 KAIST는 ‘팀 KAIST(Team KAIST)’를 구성해 교내 AI 및 바이오 분야 최고의 전문가들을 결집했다.
화학과 김우연 교수가 과제를 총괄하며, 김재철AI대학원 황성주·안성수 교수가 핵심 AI 모델 개발을 담당하고, 생명과학과 오병하·김호민·이규리 교수가 단백질 데이터 수집·정제·검증을 맡는다. 이 연구진은 KAIST AI연구원 및 InnoCORE 연구단(AI-CRED) 소속으로, 학제 간 융합 연구를 통해 시너지를 극대화할 계획이다.
개발된 K-Fold 모델의 상용화는 KAIST 스핀오프 기업 ㈜히츠(HITS, 대표 김우연)가 맡는다. 히츠는 클라우드 기반 웹 플랫폼 ‘하이퍼랩(HyperLab)’을 통해 K-Fold 모델을 설치 없이 웹에서 바로 이용할 수 있는 서비스인 ‘서비스형 소프트웨어(SaaS)’ 형태로 제공한다.
또한 KAIST 졸업생 창업기업인 아토랩(Atolab)은 보안이 중요한 기관을 위해, 하이퍼랩(HyperLab)을 기관 내부 전용 서버(프라이빗 클라우드)나 자체 설치형 시스템(온프레미스, On-premise)으로 구축해 제공할 예정이다.
특히 글로벌 생명과학 기업 머크(Merck Life Science)는 자사의 디지털 실험 도구 플랫폼(디지털 케미스트리 솔루션, Digital Chemistry Solution)에 K-Fold 모델을 적용해, 전 세계 3만 곳 이상의 연구실이 이 기술을 활용할 수 있도록 지원할 예정이다. 이를 통해 K-Fold 모델이 글로벌 시장으로 빠르게 확산될 전망이다.
머크사 관계자는 “전 세계 연구 커뮤니티의 과학자들에게 AI 기반 신약 개발 기술과 솔루션을 제공해 본 과제에 기여하길 기대한다”고 밝혔다.
KAIST는 이번에 개발한 핵심 AI 모델(7B급 메인 모델과 2B급 경량 모델)을 누구나 자유롭게 사용할 수 있도록 ‘아파치 2.0’ 라이선스 형태로 공개할 예정이다. 이를 통해 국내 연구자와 기업들이 AI·바이오 기술을 더 쉽게 활용하고 발전시킬 수 있는 환경을 만들 계획이다.
또한 한국바이오협회 및 한국제약바이오협회는 850여 개 회원사를 대상으로 K-Fold 기반 실무자 교육과 AI 인재 양성 프로그램을 추진한다.
과제책임자인 김우연 교수는 “KAIST는 국내 최고 수준의 AI 연구 역량을 보유하고 있다. 이번 과제는 그 역량을 바이오 분야에서 입증할 기회”라며 “글로벌 최고 수준의 바이오 AI 모델을 통해 기술 주권 확보와 산업 혁신에 기여하겠다”라고 말했다.
정송 KAIST AI연구원장(김재철AI대학원장)은 “KAIST AI연구원은 과학과 AI의 융합을 선도해왔다”며, “이번 바이오 파운데이션 모델 개발은 ‘과학AI(AI for Science)’ 실현을 향한 첫걸음으로, 바이오를 넘어 소재·화학·물리 등 전 과학 분야에서 세계를 선도하는 연구기관으로 도약하겠다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 사업은 ‘AI가 과학을 이끄는 시대’로의 전환을 보여주는 상징적 계기”라며, “KAIST는 세계 최고 수준의 AI·바이오 융합 연구로 국가 혁신과 인류의 미래를 선도하겠다”고 밝혔다.
집에서 편안히 누워 정확하게 심전도 실시간 측정
우리 대학 연구진이 병원에 가지 않고도 옷을 입은 채 침대에 눕기만 하면 심전도(Electrocardiogram, ECG)와 심박변이(Heart Rate Variability, HRV)를 실시간으로 측정할 수 있는 기술을 개발했다. 이번 기술은 원격 의료와 연계해 일상적인 심장 건강 모니터링 플랫폼으로 발전할 수 있으며, 나아가 수면·스트레스 분석 등 다양한 바이오 헬스케어 분야로 확장되어 환자 맞춤형 예방과 조기 진단에 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학은 바이오및뇌공학과 김철 교수 연구팀이 ‘침대형 심장 모니터링 온디바이스 시스템’을 개발했다고 19일 밝혔다.
연구팀은 전자회로와 전극을 하나로 통합한 유연성 기판 센서를 제작해 정밀도를 높였으며, 온디바이스 신호처리를 통해 신호-잡음 분리, 심장 박동 신호(R-피크) 검출, 심박변이 분석을 실시간으로 수행할 수 있는 통합 시스템을 구현했다.
기존 심전도 측정은 병원을 방문해 옷을 벗고 피부에 습식 전극을 부착해야 하는 불편이 있었다. 이 때문에 장기적인 모니터링이 어렵고, 특히 고령자나 만성질환 환자는 일상적으로 활용하기 쉽지 않았다. 비접촉 방식은 외부 잡음에 취약하다는 기술적 한계도 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 외부 잡음을 차단하고(능동 차폐), 인체의 미세한 전류 변화를 안정적으로 잡아내는 회로(오른다리 구동회로)를 적용했다. 또 심장 박동 신호에서 중요한 부분만 뽑아내는 수학적 변환 기법(웨이블릿 변환)과, 심장의 전기적 박동 순간(R-peak)을 정확히 짚어내는 계산법(피크 검출 알고리즘)을 온디바이스 신호처리 기법으로 구현해 신호를 정밀하게 실시간으로 분석할 수 있도록 했다.
그 결과 사용자는 옷을 입은 채 등을 대고 누워도 안정적이고 정확한 심전도 신호를 얻을 수 있다.
이번 연구는 병원뿐 아니라 가정에서도 손쉽게 활용할 수 있어 만성 심혈관 질환 관리와 고령자 건강 지원에 새로운 가능성을 제시한다.
김철 교수는 “잡음 환경에서도 실시간으로 신호를 추출할 수 있는 이번 시스템은 일상에서 심장 건강을 손쉽게 확인하는 데 활용될 수 있다”며, “향후 다양한 생체 신호 측정을 추가해 수면 건강 관리의 초석이 될 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 김민재 박사과정과 프렘라위 티라윗차양군(Premravee Teeravichayangoon) 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 논문은 국제 학술지 ‘바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics)’에 2025년 8월 9일 자로 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : A homecare in-bed hardware system for precise real-time ECG and HRV monitoring with layered clothing. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bios.2025.117838
※ 저자 정보 : 김민재(KAIST 바이오및뇌공학과, 제1 저자), Premravee Teeravichayangoon(KAIST 바이오및뇌공학과, 제1 저자), 김철(KAIST 바이오및뇌공학과, 교신 저자)
한편, 이번 연구는 한국연구재단 기초연구실 및 바이오의료기술개발사업과 카이스트-세라젬 미래헬스케어 연구센터의 지원을 받아 수행됐다.
전기 스위치처럼 몸속 세포 신호 쉽게 켜고 끈다
우리 몸속 세포들은 신경, 면역, 혈관 기능을 조절하기 위해 다양한 신호 분자(signaling molecules)를 주고받는다. 그중 일산화질소(NO)와 암모니아(NH₃)는 특히 중요한 역할을 하지만, 이들은 불안정하거나 기체 상태로 존재해 외부에서 생성하거나 조절하기가 매우 어려웠다. 우리 연구진이 전기 자극 하나만으로 세포 안팎에서 원하는 신호 물질을 생성하고, 이를 통해 세포 반응을 마치 전기 스위치처럼 켜고 끌 수 있는 플랫폼을 개발했다. 향후 전자약, 전기유전학, 맞춤형 세포 치료 등 미래형 의료 기술의 핵심 기반으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 생명화학공학과 박지민 교수 연구팀이 생명화학공학과 김지한 교수팀과의 공동연구를 통해, 전기 신호만으로 일산화질소와 암모니아 신호 물질을 원하는 순간에 생성할 수 있고 세포의 반응 시점·범위·지속 시간까지 조절할 수 있는 고정밀 생체 제어 플랫폼인 ‘바이오전기합성(Bioelectrosynthesis) 플랫폼’을 개발했다고 11일 밝혔다.
연구팀은 몸속 질산염(Nitrite, NO2-) 환원효소가 작동하는 것에 아이디어를 얻어, 하나의 물질(질산염, Nitrite, NO2-)로부터 생체 신호 물질인 일산화질소와 암모니아를 선택적으로 생성할 수 있는 전기 기반 기술을 구현하는데 성공했다.
연구팀은 촉매에 따라 만들어지는 신호 물질이 달라지는 점을 기반으로, 질산염을 단일 전구체로 사용하여 구리-몰리브덴-황 기반 기본 촉매(Cu2MoS4)와 철이 들어간 촉매(FeCuMoS4)를 활용하여 암모니아와 일산화질소 신호 물질을 각각 선택적으로 합성하는데 성공했다.
연구팀은 전기화학 실험과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해,‘철’이 일산화질소와 강하게 결합해 철이 있는 촉매를 쓰면 일산화질소가 더 잘 만들어지고, 철이 없는 촉매를 쓰면 암모니아가 더 잘 만들어지는 식으로 생성 비율을 제어한다는 사실을 규명했다. 즉, 촉매만 교체하면 전기 신호만으로 일산화질소 또는 암모니아 신호 물질을 자유롭게 생성할 수 있음을 입증했다.
연구팀은 이 플랫폼을 이용해 인간 세포에 발현시킨 TRPV1(통증·온도 자극을 느끼게 하는 센서)와 OTOP1(산·암모니아 등 pH 변화를 감지하는 센서) 같은 이온 채널들을 전기 신호로 작동시키는데도 성공했다.
또한, 전압의 세기와 작동 시간을 조절함으로써 세포 반응의 시작 시점, 반응 범위, 종료 시점을 자유롭게 조절할 수 있음도 실험적으로 입증했다. 말 그대로 마치 전기 스위치를 켜고 끄듯이 세포 신호를 조절하는 기술이 가능해진 것이다.
박지민 교수는 “이번 연구는 전기로 다양한 신호 물질을 선택적으로 생산해 세포를 정밀하게 조절할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있다”며, “신경계나 대사질환을 대상으로 한 전자약 기술로의 확장 가능성도 크다”고 밝혔다.
생명화학공학과 이명은, 이재웅 박사과정 연구원이 제1 저자로, 김지한 교수가 공저자로 참여했고 연구 결과는 화학 및 화학공학 분야 최고 권위지 중 하나인‘앙게반테 케미(Angewandte Chemie International Edition)’에 지난 7월 8일 게재(온라인 공개는 8월 4일) 됐다.
※ 논문명 (1): Bioelectrosynthesis of Signaling Molecules for Selective Modulation of Cell Signaling (저자 정보 : 박지민(KAIST, 교신저자), 이명은(KAIST, 제1 저자), 이재웅(KAIST, 공동 제1 저자), 김지한 (KAIST, 공저자) 포함 총 7명)
※ DOI: https://doi.org/10.1002/ange.202508192
이번 연구는 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.
슈퍼박테리아 방패 ‘바이오필름’ 무력화 치료 플랫폼 개발
병원 내 감염의 주요 원인 중 하나로 알려진 슈퍼박테리아 ‘메티실린 내성 황색포도상구균(MRSA, 이하 포도상구균)’은 기존 항생제에 대한 높은 내성뿐 아니라 강력한 미생물막인 바이오필름(biofilm)을 형성함으로써 외부 치료제를 효과적으로 차단한다. 이에 우리 연구진은 국제 연구진과 함께 미세방울(microbubble)을 이용해 유전자 표적 나노입자를 전달하여 바이오필름을 무너뜨리고 기존 항생제가 무력한 감염증에 대한 혁신적 해결책을 제시하는 플랫폼 개발에 성공했다.
우리 대학 생명과학과 정현정 교수 연구팀이 미국 일리노이대 공현준 교수팀과의 공동연구를 통해, 포도상구균이 형성한 세균성 바이오필름을 효과적으로 제거하기 위해 유전자 억제제를 세균 내부로 정확하게 전달하는 미세방울 기반 나노-유전자 전달 플랫폼(BTN‑MB)를 개발했다고 29일 밝혔다.
연구팀은 먼저, 포도상구균의 주요 유전자 3종<바이오필름 형성(icaA), 세포 분열(ftsZ), 항생제 내성(mecA)>을 동시에 억제하는 짧은 DNA 조각(oligonucleotide)을 설계하고, 이를 탑재해 균내로 효과적으로 전달할 수 있는 나노입자(BTN)를 고안했다.
여기에 더해, 미세방울(microbubble, 이하 MB)을 사용해 포도상구균이 형성한 바이오필름인 미생물막의 투과성을 높인다. 연구팀은 두 가지 기술을 병용해, 세균의 증식과 내성 획득을 원천적으로 차단하는 이중 타격 전략을 구현했다.
이 치료 시스템은 두 단계로 작동한다. 먼저, 미세방울(MB)이 포도상구균이 형성한 세균성 생체막내 압력 변화로 나노입자(BTN)의 침투를 가능하게 만든다. 이어서, BTN이 생체막의 틈을 타 세균 내부로 침투해 유전자 억제제를 정확하게 전달한다. 이를 통해 포도상구균의 유전자 조절을 일으켜 생체막 재형성, 세포 증식, 그리고 항생제 내성 발현이 동시에 차단된다.
돼지 피부 감염 생체막 모델과 포도상구균 감염 마우스 상처 모델에서 시행한 실험 결과, BTN‑MB 치료군은 생체막 두께가 크게 감소했으며, 세균 수와 염증 반응도 현저히 줄어드는 뛰어난 치료 효과를 확인할 수 있었다.
이러한 결과는 기존 항생제 단독 치료로는 달성하기 어려운 수준이며, 향후 다양한 내성균 감염 치료에도 적용할 수 있는 가능성을 보여준다.
연구를 주도한 정현정 교수는 “이번 연구는 기존 항생제로는 해결할 수 없는 슈퍼박테리아 감염에 대해 나노기술, 유전자 억제, 물리적 접근법을 융합해 새로운 치료 해법을 제시한 것”이라며, “향후 전신 적용 및 다양한 감염 질환으로의 확장을 목표로 연구를 지속할 것”이라고 설명했다.
해당 연구는 우리 대학 생명과학과 정주연 학생과 일리노이대 안유진 박사가 제1 저자로 참여했으며, 국제학술지‘어드밴스드 펑셔널 머터리얼스(Advanced Functional Materials)’에 5월 19일 자로 온라인 게재됐다.
※ 논문 제목: Microbubble-Controlled Delivery of Biofilm-Targeting Nanoparticles to Treat MRSA Infection
※ DOI: https://doi.org/10.1002/adfm.202508291
한편, 이번 연구는 한국연구재단과 보건복지부의 지원을 받아 수행됐다.
질병 판단·신약 발굴까지‘한국형 챗GPT 플랫폼’개발한다
우리 대학 디지털바이오헬스AI연구센터(센터장: KAIST 김재철AI대학원 예종철 교수)에서 과학기술정보통신부의 ‘AI 최고급 신진연구자 지원사업(AI 스타펠로우십)’에 선정되어, 2025년 5월부터 2030년 12월까지 총 115억 원을 투입해 질병을 스스로 추론하고 판단하고 신약을 발굴하는 AI 기술과 플랫폼을 본격적으로 개발한다.
본 과제는 신진 연구자 중심의 혁신적 AI 연구 생태계를 조성하고 바이오·의료 분야의 전문 지식체계를 활용하고 이를 자동으로 확장할 수 있는 추론형 AI 에이전트 개발을 목표로 한다.
김재철 AI대학원 예종철 교수를 책임연구자로 하여, KAIST의 최윤재, 이기민, 안성수, 박찬영 교수 등 신진연구자들과, 주재걸, 김우연 교수 등 중견 연구자들이 공동으로 프로젝트를 수행한다. 이들은 KAIST 내 다양한 연구실과 협력해 AI 추론의 이론적 기초부터 실용화까지 아우르는 전 주기적 연구를 수행할 예정이다.
구체적으로는 ▲다양한 의료 지식체계를 통합해 진단 및 치료의 정밀성과 신뢰성을 높이는 고성능 추론 모델 구축, ▲기호 기반 추론과 신경망 모델을 효율적으로 결합한 융합형 추론 플랫폼 개발, ▲‘셀 온톨로지(cell ontology)’ 기반의 신약 개발 및 바이오마커 발굴 AI 기술 확보 등을 주요 목표로 삼고 있다.
또한, 삼성서울병원, 네이버클라우드, ㈜히츠 등 산업계와 의료기관과의 긴밀한 협력을 통해, ▲의료 지식체계를 활용한 임상 진단 AI, ▲신약 개발을 위한 AI 기반 분자 타겟 탐색, ▲지식 확장이 가능한 AI 추론 플랫폼의 상용화까지 실현하는 것을 목표로 한다.
KAIST 디지털바이오헬스AI연구센터장 예종철 교수는 “AI 추론 모델 개발 경쟁이 본격화되는 시점에서, KAIST가 세계 최고 수준의 신진 연구자들과 함께 바이오·의료 분야에 특화된 AI 기술 개발을 이끌게 되어 매우 영광스럽게 생각한다”며 “2025년부터 6년간 진행될 과제 종료 이후에는 참여 신진연구자들이 연구 성과 면에서 세계 1위 수준에 도달할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 포부를 밝혔다.
한편, AI 스타펠로우십은 박사후연구자 및 임용 7년 이내 교원이 프로젝트 리더(PL)로 참여해 주도적으로 연구를 이끄는 신설 사업으로, 대학내의 다수의 연구실과 수요기업이 컨소시엄을 구성해 운영된다.
KAIST는 이번 사업을 통해 삼성서울병원, 네이버클라우드, 히츠 등과 함께 바이오·의료 융합형 AI 인재를 육성하고, 핵심 기술의 상용화를 동시에 추진해 나갈 계획이다.