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윤인수 교수와 학생·동문들, 세계 최고 해킹대회 ‘DEF CON CTF(데프콘 CTF) 2026’ 준우승
우리 대학은 전기및전자공학부 윤인수 교수와 학생과 동문들이 대거 참여한 한국 해킹팀 ‘0x4b52’가 지난 8월 7일부터 9일까지 미국 라스베이거스에서 열린 ‘DEF CON CTF 2026(데프콘 캡처 더 플래그 2026)’에서 최종 2위를 차지했다고 14일 밝혔다.
약 30명의 한국인 해커로 구성된 0x4b52는 세계 정상급 다국적 연합팀들과 경쟁해 준우승을 거뒀다. 이는 2015년 한국팀 ‘DEFK0R’가 우승한 이후 순수 한국인 팀이 DEF CON CTF에서 거둔 가장 높은 성적이다.
특히 전 세계 686개 팀이 참가한 예선에서 상위 12개 팀만 본선 진출권을 얻은 가운데, 0x4b52는 예선 5위로 본선에 진출한 뒤 최종 2위까지 순위를 끌어올렸다. 학부생과 대학원생, 졸업생 등 서로 다른 세대의 KAIST 구성원들이 한 팀으로 참여해 세계 정상급 해커들과 경쟁하며 거둔 성과라는 점에서도 의미가 크다.
배충식 KAIST 총장은 “세계 최고 수준의 해커들이 경쟁하는 무대에서 우리 학생과 동문들이 뛰어난 역량을 보여준 것을 매우 뜻깊게 생각한다”며 “특히 학부생부터 대학원생, 졸업생까지 여러 세대의 KAIST 구성원들이 함께 도전해 이뤄낸 성과라는 점에서 더욱 의미가 크다”고 말했다.
이어 배 총장은 “AI 시대일수록 탄탄한 기본과 도메인 전문성이 더욱 중요하다”며, “KAIST는 학생들이 학부 때부터 관심 분야에 과감하게 도전하고 실전 경험과 연구를 통해 전문성을 쌓아, AI를 주도적으로 활용하며 새로운 길을 개척하는 글로벌 인재로 성장할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.
DEF CON CTF는 세계 최대 규모의 해커 콘퍼런스 중 하나인 ‘DEF CON(데프콘)’의 대표 행사로, 세계 각국의 정상급 해커들이 참가해 시스템 보안과 해킹 역량을 겨루는 국제 해킹대회다. 올해 본선은 미국 라스베이거스에서 열린 ‘DEF CON 34(데프콘 34)’의 메인 행사 중 하나로 진행됐으며, 다국적 연합팀 ‘Blue Water(블루 워터)’가 우승하고 한국팀 0x4b52가 준우승했다.
CTF(Capture The Flag·캡처 더 플래그)는 참가팀이 주어진 시스템과 소프트웨어의 취약점을 분석하고 공격과 방어 등을 수행하며 점수를 획득하는 방식의 해킹대회다. 참가자들은 제한된 시간 안에 시스템과 소프트웨어를 분석해 취약점을 찾아내고 상대팀과 경쟁해야 해 고도의 기술력뿐 아니라 팀원 간 협업과 전략적 판단 능력이 요구된다.
올해 예선에서는 바이너리 익스플로잇(Binary Exploitation·프로그램 취약점 공격), 리버스 엔지니어링(Reverse Engineering·역공학), 크립토그래피(Cryptography·암호학), 웹 익스플로잇(Web Exploitation·웹 취약점 공격) 등 다양한 정보보안 분야의 문제가 출제됐다.
0x4b52는 국내 해킹팀 ‘HypeBoy(하이프보이)’와 KAIST 윤인수 교수 연구실 구성원들을 중심으로 결성된 한국팀이다. 전체 팀원 약 30명 가운데 3분의 1가량이 현재 윤 교수의 ‘Hacking Lab(해킹랩)’에 소속돼 있거나 연구실을 거쳐 간 구성원들이다.
이외에도 KAIST 학생과 동문들이 다수 참여했다. 상당수는 학부 재학 시절 정보보호 동아리 ‘GoN’ 활동을 비롯해 전기및전자공학부, 전산학부, 정보보호대학원 등에서 시스템 해킹과 보안 연구 경험을 쌓아 왔다. 특히 학부생과 석·박사과정 학생부터 졸업 후 산업계와 연구기관에서 활동하는 동문까지 서로 다른 세대의 KAIST 해커들이 한 팀에서 함께 경쟁했다.
0x4b52의 중심축 가운데 하나인 윤인수 교수 연구팀은 지난해에도 미국 라스베이거스에서 세계적인 사이버보안 경연대회 정상에 오른 바 있다. 윤 교수 연구팀은 삼성리서치, POSTECH, 미국 조지아공과대학교(Georgia Institute of Technology) 연구진과 구성한 연합팀 ‘Team Atlanta(팀 애틀랜타)’로 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주관한 ‘AI Cyber Challenge(AI 사이버 챌린지·AIxCC)’에 참가해 2025년 8월 DEF CON 33에서 열린 결선에서 우승했다.
AIxCC는 인공지능(AI)을 활용해 소프트웨어의 취약점을 자동으로 찾아내고 수정하는 기술을 겨루는 대회다. Team Atlanta는 결선 우승으로 400만 달러의 상금을 받았다. 윤 교수 연구팀은 지난해 AI를 활용한 자율 사이버 방어 기술 경연에서 세계 정상에 오른 데 이어 올해 DEF CON CTF에서도 학생·동문들과 함께 세계 정상급 팀들과 경쟁하며 시스템 보안 분야에서 연이어 성과를 냈다.
이번 성과는 KAIST에서 학부 단계의 실전 해킹 경험이 대학원의 전문 보안 연구로 이어지고, 졸업 후 관련 분야의 전문성으로 확장되는 정보보호 인재 성장 경로를 보여준다는 점에서도 의미가 있다.
학부생들은 교육과 동아리 활동 등을 통해 실제 시스템을 분석하고 취약점을 찾아내는 경험을 쌓고, 대학원에서는 이를 소프트웨어 취약점 분석, 프로그램 분석, 자동화된 취약점 탐지 등 전문적인 시스템 보안 연구로 발전시키고 있다. 우리 대학은 석·박사급 정보보호 전문인력을 양성하는 한편 정보보호특성화대학 사업에 참여하는 등 정보보호 분야의 교육·연구 기반을 확대하고 있다.
윤인수 교수는 “이번 성과는 특정 개인이 아니라 학생들이 오랜 시간 함께 공부하고 실전 경험을 쌓으며 성장해 온 결과라는 점에서 의미가 크다”며 “저 역시 KAIST 학부 시절 정보보호 동아리 GoN을 통해 정보보호 분야에 본격적으로 입문한 만큼, 학부생과 대학원생, 졸업생이 세대를 넘어 한 팀으로 세계 정상급 해커들과 경쟁해 성과를 냈다는 점이 특히 뜻깊다”고 말했다.
2026.08.14
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난치성 뇌종양 면역치료의 ‘숨은 열쇠’ 찾았다
‘기적의 항암제’로 불리는 면역관문억제제(Immune Checkpoint Inhibitor, 암세포가 면역세포의 공격을 피하기 위해 작동시키는‘면역 브레이크’를 해제해 면역세포가 다시 암을 공격하도록 돕는 항암제)가 왜 일부 뇌종양에서는 효과를 내지 못하는지 그 이유를 풀 실마리가 나왔다. 국내 연구진이 암을 공격하는 주역이 T 세포뿐 아니라 종양과 연결된 림프절의 B 세포와 항체라는 사실을 밝혀내며, 난치성 뇌종양 면역치료의 새로운 길을 제시했다.
우리 대학은 생명과학과 이흥규 교수 연구팀이 면역관문억제제의 일종인 항-CTLA-4(Anti-CTLA-4)가 종양과 연결된 종양 배수 림프절(Tumor-draining lymph node, 암세포에서 나온 항원이 가장 먼저 모여 면역반응이 시작되는 림프절)의 B 세포(B cell, 항체를 만들어 면역반응을 돕는 면역세포)를 활성화해 뇌종양을 공격하는 새로운 면역 원리를 규명했다고 19일 밝혔다.
교모세포종(Glioblastoma)은 수술과 방사선 치료를 받아도 재발이 잦고 예후가 매우 나쁜 대표적인 악성 뇌종양이다. 면역세포의 기능을 회복시켜 암을 공격하도록 하는 면역관문억제제는 다양한 암에서 뛰어난 치료 성과를 보여왔지만, 교모세포종에서는 암 주변의 강한 면역억제 환경 때문에 치료 효과가 제한적이었다.
그동안 연구자들은 T 세포(T cell, 암세포를 직접 공격하는 면역세포)를 면역관문억제제의 핵심 표적으로 여겨왔다. 반면 B 세포는 백신 접종 후 항체를 생성하는 세포로 잘 알려져 있었지만, 뇌종양 면역치료에서 어떤 역할을 하는지는 거의 밝혀지지 않았다. 연구팀은 항-CTLA-4가 T 세포뿐 아니라 B 세포에도 영향을 줄 가능성에 주목했다.
실험 결과는 기존의 통념을 뒤집었다. 마우스 교모세포종 모델에서 항-CTLA-4를 투여하자 종양 크기가 감소하고 생존율이 크게 향상됐다. 그러나 B 세포가 없는 마우스에서는 같은 치료를 해도 이러한 효과가 거의 나타나지 않았다. 이는 B 세포가 면역관문억제제의 치료 효과에 필수적인 역할을 한다는 사실을 의미한다.
연구팀은 B 세포가 활약하는 장소도 새롭게 밝혀냈다. B 세포 반응은 암세포가 있는 뇌가 아니라, 뇌와 연결된 목 깊은 곳의 림프절인 ‘깊은 경부 림프절(Deep Cervical Lymph Node)'에서 활발하게 증가했다. 특히 이 림프절에서는 항체 반응 형성에 중요한 배중심 B 세포와 여포 보조 T 세포 반응이 함께 증가했으며, 이는 이후 면역글로불린 G(Immunoglobulin G, IgG, 암세포를 표적으로 인식해 제거를 돕는 대표적인 항체) 반응 증가와 연결됐다.
생성된 IgG 항체는 뇌종양 세포 표면에 결합해, 대식세포(Macrophage, 우리 몸에서 이물질과 암세포를 잡아먹는 면역세포)가 암세포를 더욱 효과적으로 제거하도록 돕는 것으로 나타났다.
연구팀은 이 과정도 생체 내에서 직접 확인했다. 붉은색 형광단백질(mCherry)과 녹색 형광단백질(EGFP)을 이용한 특수 뇌종양 모델을 활용해 면역관문억제제 치료 후 대식세포가 뇌종양 세포를 실제로 활발하게 제거하는 모습을 생체 내에서 관찰하는 데 성공했다.
이번 연구는 감염이나 백신 반응에서 중요한 역할을 하는 것으로 알려졌던 B 세포 면역반응이 난치성 뇌종양 면역치료의 효과를 좌우하는 핵심 요소가 될 수 있음을 세계 최초로 기능적으로 입증했다는 점에서 의미가 크다. 또한 면역치료가 종양 내부뿐 아니라 종양 배수 림프절에서 시작되는 면역반응에 의해 크게 좌우될 수 있음을 제시하며, 기존의 T 세포 중심 면역치료 개념을 B 세포와 항체 면역까지 확장했다.
이흥규 교수는 "이번 연구는 항-CTLA-4 면역치료의 작동 원리를 T 세포 중심으로 이해하던 기존 개념을 넘어, 종양 배수 림프절에서 시작되는 B 세포와 항체 면역반응이 치료 효과를 결정하는 중요한 축임을 규명한 연구”라며 "향후 뇌종양을 인식하는 항체의 표적을 규명하고 림프절 기반 B 세포 면역반응을 강화하는 기술을 개발한다면 난치성 교모세포종을 비롯한 다양한 암의 차세대 면역치료 전략으로 발전할 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구는 KAIST 생명과학과 김유민 박사후 연구원이 제 1저자로 참여했으며, 이흥규 교수가 교신저자로 KAIST 의과학대학원 오지은 교수가 연구 참여를 하였다. 해당 연구 결과는 국제적 권위의 학술지인 ‘사이언스 이뮤놀로지(Science Immunology)’에 7월 10일 자 게재됐다.
※ 논문명: The efficacy of immunotherapy in glioma requires distal B cell responses in tumor-draining lymph nodes. DOI: 10.1126/sciimmunol.adz2494
※ 저자 정보: 김유민, 강인, 강병훈, 박원형, 김채원, 김현진, 나정우, 권명승, 박상희, 임서현, 김현철, 구근본, 김민지, 오지은 (KAIST, 공동저자) 및 이흥규 (KAIST, 교신저자)
한편, 이번 연구는 한국연구재단 이공분야기초연구사업, 바이오의료기술개발사업, AI-네이티브첨단바이오자율실험실과제, 박사과정생연구장려금지원사업 및 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.20
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‘알파폴드 한계’ 넘었다…약물 작동까지 예측한다
우리 몸의 단백질은 스위치처럼 작동한다. 약물이 단백질에 결합하면 결합 부위 구조가 변하고, 그 변화가 단백질 전체로 전달돼 기능이 켜지거나 꺼진다. 구글 딥마인드의 알파폴드3는 약물-단백질 결합 여부와 결합 부위의 3차원 구조를 예측하는 데 성공했지만, 약물이 결합한 뒤 단백질 내부에서 어떻게 신호를 전달하고 단백질 전체 구조를 바꿔서 실제로 단백질의 기능을 활성화하거나 억제하는지까지는 예측하지 못했다. 우리 대학 연구진이 약물이 ‘붙는지’가 아니라 ‘실제로 작동하는지’까지 예측하는 AI를 개발했다.
우리 대학은 바이오및뇌공학과 이관수 교수 연구팀이 대표적인 신약 표적인 G-단백질 결합 수용체(GPCR)에 대해, 후보 물질이 단순히 결합하는지를 넘어 실제로 단백질을 활성화하는지까지 예측하는 인공지능 모델 ‘GPCRact(지피씨알액트)’를 개발했다고 8일 밝혔다.
GPCR(G-Protein Coupled Receptor)은 세포 표면에 있는‘신호 수신기’역할을 한다. 호르몬이나 신경전달물질, 약물이 세포 밖에서 신호를 보내면 이를 받아 세포 안으로 전달하는 문(게이트) 역할을 한다. 인체에는 약 800여 종의 GPCR이 존재하며, 현재 시판 약물의 약 30~40%가 이를 표적으로 한다. 심장 박동, 혈압 조절, 통증 감지, 면역 반응, 감정 조절 등 다양한 생리 기능에 관여하는 핵심 단백질이다.
하지만 약물이 GPCR에 결합했다고 해서 항상 원하는 기능이 작동하는 것은 아니다. 결합 이후 단백질 내부에서 일어나는 구조 변화와 신호 전달 과정이 실제 작용 여부를 결정한다. 이를 ‘알로스테릭 신호 전파’라고 한다.
연구팀은 약물 작용 과정을 ① 약물-표적 결합 단계 ② 단백질 내부 신호 전파 단계로 나누어 AI가 단계적으로 학습하도록 설계했다. 단백질의 3차원 구조를 원자 수준 그래프로 표현하고, 중요한 신호 전파 경로를 학습할 수 있도록‘어텐션 메커니즘’을 적용했다. 이를 통해 AI가 약물 결합 신호와 함께 단백질 내부 신호 전파 경로를 파악하여 단백질의 활성을 예측하도록 했다.
그 결과, 기존 모델이 어려워했던 복잡한 구조의 단백질에서도 약물 활성 예측 성능을 크게 향상시켰다. 이번 모델은 단순히 ‘활성’ 또는 ‘비활성’결과만 제시하지 않는다. 예측의 근거가 되는 단백질 내부 핵심 신호 경로를 제시해, 이른바 ‘블랙박스 AI’의 한계를 극복했다.
이는 연구자가 결과를 해석하고 검증할 수 있게 해 신약 개발의 신뢰성과 효율성을 동시에 높일 수 있는 중요한 진전이다. 앞으로 GPCR을 표적으로 하는 다양한 질병에서, 약물의 결합 여부뿐 아니라 실제 활성 여부까지 예측하는 정밀 신약 개발 AI 플랫폼으로 활용될 전망이다.
이관수 교수는 “알로스테릭 구조 변화는 약물이 단백질의 한 부분에 결합했을 때 그 영향이 내부로 전달돼 다른 부위의 기능까지 바뀌는 현상”이라며 “이 작동 원리를 딥러닝에 반영한 것이 이번 연구의 핵심”이라고 밝혔다. 이어 “앞으로 다양한 단백질로 확장하고, 세포와 인체 반응까지 예측하는 기술로 발전시키겠다”고 말했다.
손효진 박사과정생이 제1 저자로 참여한 이번 논문은 생물정보학 분야 최고 권위의 국제 학술지인 `브리핑스 인 바이오인포매틱스(Briefings in Bioinformatics, JCR 상위 2.2%)'에 1월 15일자 게재됐다.
※ 논문명 : GPCRact: a hierarchical framework for predicting ligand-induced GPCR activity via allosteric communication modeling, DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbaf719
※ 저자 정보 : 손효진 (KAIST, 제1 저자), 이관수 (KAIST, 교신저자)
이 연구는 개인기초연구(과학기술정보통신부, 한국연구재단, RS-2025-24533057)의 지원으로 수행됐다.
2026.03.09
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빛 기반 양자컴퓨터 연산을 ‘CT처럼’ 완전히 들여다본다
빛(광학)을 기반으로 한 양자컴퓨터는 빠른 속도와 높은 확장성을 갖춘 차세대 컴퓨팅 기술로 주목받고 있다. 하지만 여러 개의 빛 신호(광학 모드)가 동시에 얽혀 작동하는 복잡한 연산 과정을 실험으로 정확히 규명하는 것은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 우리 대학 연구팀은 이러한 한계를 극복해, 복잡한 다중 광학모드 양자 연산을 CT처럼 훤하게 볼 수 있는 효율적인 기술을 세계 최초 개발했다. 이번 기술은 적은 데이터로도 대규모 연산을 분석할 수 있어, 차세대 양자컴퓨팅과 양자통신 기술 발전에 중요한 전환점을 마련했다.
우리 대학은 물리학과 라영식 교수 연구팀이 빛을 이용해 연산하는 양자컴퓨터의 내부에서 일어나는 다중 광학모드 양자연산의 특성을 빠르고 정확하게 파악할 수 있는 양자연산 토모그래피(Quantum Process Tomography) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
양자컴퓨터의 ‘CT 촬영’ 기술, 한계를 뛰어넘다
‘토모그래피(Tomography)’는 의료용 CT처럼 보이지 않는 내부 구조를 다양한 데이터를 바탕으로 복원하는 기술이다. 양자컴퓨팅에서도 동일하게, 여러 실험 데이터를 이용해 양자연산 내부의 작동 원리를 재구성하는 기술이 필수적이다. 양자컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 월등한 성능을 내려면 동시에 조작할 수 있는 양자 단위(큐빗 or 모드)의 수가 많아야 한다. 하지만 큐빗 또는 광학 모드의 수가 늘어날수록 토모그래피에 필요한 작업량이 기하급수적으로 증가해, 기존 기술로는 5개 이상의 광학 모드를 분석하는 것조차 어려웠다.
연구팀은 이번 기술로 양자연산 내부에서 실제로 무슨 일이 일어나는지 CT 촬영하듯 명확하게 그려낼 수 있게 되었다.
증폭 행렬·잡음 행렬 기반의 새로운 수학 프레임워크 제시
양자컴퓨터 안에서는 여러 개의 빛 신호가 서로 영향을 주며 매우 복잡하게 얽혀 움직인다. 연구팀은 비선형 광학 과정(nonlinear optical process)을 정밀하게 기술하는 새로운 수학적 표현을 도입했다.
빛이 서로 영향을 주고받으며 변하는 복잡한 양자 상태를 빛이 얼마나 증폭되고 어떻게 변했는지에 대한 ‘증폭 행렬(Amplification matrix)’과 외부 환경 때문에 생긴 잡음이나 손실이 얼마나 섞였는지에 대한‘잡음 행렬(Noise matrix)’이라는 두 가지 틀로 분석하는 방식이다.
이 방식은 빛이 본래 가진 양자특성 변화(이상적인 변화)와 현실 세계에서 피할 수 없는 잡음(비이상적인 변화)을 각각 따로, 동시에 정확하게 볼 수 있는 '양자 상태 지도'를 만든 것으로 실제 양자컴퓨터의 동작을 더욱 현실적으로 규명할 수 있다.
데이터량은 혁신적으로 줄이고 분석은 16모드까지 확대
연구팀은 양자연산이 어떻게 작동하는지 알아내기 위해 여러 종류의 ‘빛 신호(양자상태)’를 입력하고, 그 결과가 어떻게 바뀌었는지 하나하나 정밀하게 관찰했다. 그리고 이렇게 모은 데이터를 가장 정확한 방식으로 설명해주는 통계 기법(최대우도추정)을 이용해 ‘실제로 내부에서 어떤 연산이 일어났는지’를 역으로 추적했다.
그 결과, 기존 방식은 모드가 조금만 늘어나도 필요한 분석 양이 폭발적으로 많아져 사실상 5개 정도까지만 분석이 가능했지만, 이번 기술은 필요한 계산량을 크게 줄여, 세계 최초로 무려 16개의 광학 모드(빛 신호)가 서로 얽혀 작동하는 대규모 양자연산을 실험적으로 규명하는데 성공했다.
라영식 교수는 “이번 연구는 양자컴퓨팅의 필수 기반기술인 양자연산 토모그래피의 효율을 획기적으로 높인 성과”라며, “확보한 기술은 향후 양자컴퓨팅·양자통신·양자센싱 등 다양한 양자기술의 확장성과 신뢰성을 높이는 데 크게 기여할 것”이라고 말했다.
물리학과 곽근희 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여하고 노찬 박사후연구원, 윤영도 석박사통합과정 학생, 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)의 김명식 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `네이처 포토닉스(Nature Photonics)'에 2025년 11월 11일 온라인판으로 정식 출판됐다.
※ 논문명: Completely characterizing multimode second-order nonlinear optical quantum processes, DOI:10.1038/s41566-025-01787-x
한편 이번 연구는 한국연구재단 (양자컴퓨팅 기술개발사업, 중견연구자 지원사업, 소재혁신 양자시뮬레이터 개발사업, 양자기술연구개발 선도사업, 기초연구실 지원사업)과 정보통신기획평가원 (양자인터넷 핵심원천기술 사업, 대학ICT연구센터지원사업) 및 미국 공군연구소의 지원을 받아 수행됐다.
2025.11.17
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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.
2025.11.10
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MICCAI 국제학회 주관 뇌혈관 구획화 대회 MRI 및 CT 부문 1위
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성홍 교수 연구실(연구실명: 자기공명영상 연구실, Magnetic Resonance Imaging Laboratory)이 MICCAI 국제학회의 TopBrain 뇌 혈관 Segmentation Challenge에서 1등상을 수상했다.
MICCAI의 TopBrain Challenge는 뇌혈관을 가장 정확히 구획화(Segmentation)하는 딥러닝 네트워크 개발을 놓고 매년 전세계적으로 경쟁하는 대회로서 올해로 3회째를 맞고 있다. 이전 두 대회는 TopCoW라는 이름으로 대뇌동맥고리(circle of willis) 영역 구획화로만 치러졌고, 올해 처음 TopBrain이라는 이름으로 뇌 전체 혈관 구획화로 확장되었다. MICCAI (Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)는 매년 전세계 의료영상연구자들의 모임으로써 올해는 대전 convention center (DCC)에서 전세계 3천명 내외의 연구자가 참여했다.
TopBrain Challenge는 MICCAI에서 개최하는 50개 Challenge중 하나로서, MRI 뇌혈관영상과 CT 뇌혈관영상에 대해 따로 경쟁을 치른다. 지난 8월 대회가 시작되었고 9월 21일 최종 딥러닝 네트워크 제출마감, 9월 23일 MICCAI 학회에서 수상자 발표의 순으로 진행되었다.
MRI 뇌혈관영상 분야와 CT 뇌혈관영상 분야 모두 1등상은 박성홍 교수 연구실의 김우승, Naparasa Asawalertsak, 김민재, 신동호 네 학생이 KPopDemonHunters라는 팀명으로 참여하여 수상하였다.
구체적으로, OpenMind pre-trained network를 활용하여, self-supervised learning을 이용하여 fine tuning을 진행하고, binary segmentation을 이용하여 false positive 값들을 줄이고, 공개된 TopCoW 데이터를 추가로 활용하여 pseudo-label을 만들어서 네트워크 정확도를 개선하였다. 개발된 네트워크는 MRI 뇌혈관영상의 경우 단순한 1등이 아니라 대회를 주관한 challenge organizer 팀들보다도 더 높은 성능을 보였다.
2025.10.13
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‘희귀병과 치매가 닯았다’KAIST, 헌팅턴병 원인 단백질 새 기능 규명
전 NBC 뉴스 기자 찰스 서빈(Charles Sabine)과 미국의 전설적 포크 가수 우디 거스리(Woody Guthrie)의 공통점은 희귀 유전성 질환인 헌팅턴병을 앓았다는 점이다. 헌팅턴병은 근육 조정 능력 상실, 인지 기능 저하, 정신적 문제를 동반하는 대표적인 신경계 퇴행성 질환이다. 국내외 연구진은 이 병의 원인 단백질인 헌팅틴 단백질이 변형될 뿐 아니라, 세포 골격을 유지하는 중요한 기능을 수행한다는 사실을 새롭게 규명했다. 이번 발견은 헌팅턴병의 발병 원인 이해를 넓히고, 세포 골격 이상이 관여하는 알츠하이머병, 파킨슨병, 근위축증 등 다른 퇴행성 질환 연구에도 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학은 생명과학과 송지준 교수 연구팀이 오스트리아 과학기술원(ISTA), 프랑스 소르본느대/파리 뇌연구원(Paris Brain Institute), 스위스 연방공대(EPFL) 등과 국제 공동연구를 통해, 초저온 전자현미경(cryo-EM)과 세포생물학적 기법을 통해 헌팅틴 단백질이 세포골격 미세섬유(F-actin)를 다발 형태로 배열하는 구조적 원리를 규명했다고 16일 밝혔다.
그동안 헌팅틴 단백질은 소포 운반이나 미세소관 기반 수송에 관여하는 등 세포골격을 ‘쓰는’ 역할만 한다고 알려져 있었으나, 연구팀이 헌팅틴 단백질이 세포골격 자체를 물리적으로 조직한다는 사실을 밝혀냈다. 이번 연구는 헌팅틴 단백질의 새로운 역할을 분자 수준에서 세계 최초로 증명한 것으로 평가된다.
연구팀은 헌팅틴 단백질이 세포골격 미세섬유(F-actin)에 직접 결합하고, 두 개의 헌팅틴 단백질이 짝을 이루면서 약 20나노미터 간격으로 세포골격을 다발 형태로 가지런히 묶어준다는 것을 확인했다.
이렇게 형성된 세포골격 다발은 신경세포 간 연결망 발달에 핵심적 역할을 한다. 실제로 헌팅틴 단백질이 결핍된 신경세포에서는 신경세포의 구조적 발달이 저해되는 현상이 관찰됐다.
제1 저자인 KAIST 김재성 박사과정생은 “이번 연구를 통해, 그동안 베일에 싸여 있던 불치병인 헌팅턴병 원인 단백질의 작용 기전을 이해하는 새로운 관점을 제시했다”라고 말했다.
KAIST 생명과학과 송지준 교수는 “이번 성과는 헌팅턴병 발병 메커니즘을 이해하는 데 중요한 단서를 제공할 뿐 아니라, 세포골격 관련 질환 연구에도 파급 효과가 클 것으로 기대한다”며, “세포 분열, 이동, 기계적 신호 전달 등 다양한 생명 현상에서 헌팅틴 단백질의 역할을 새롭게 조명할 수 있는 길을 열었다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 김재성 박사과정생·김형주 박사(현 하버드대), 파리 뇌연구원 헤미 카펜티어(Remi Carpentier) 연구원, 마리아 크리스티나 가피치(Mariacristina Capizzi) 연구원 등이 제1 저자로 참여하여 국제 학술지 ‘사이언스(Science)’ 자매지인 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 9월 19일 자에 출판됐다.
※논문명: Structure of the Huntingtin F-actin complex reveals its role in cytoskeleton organization,
DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.adw4124
※공동 교신저자: KAIST 송지준 교수를 비롯해 오스트리아 ISTA 플로리안 슈어(Florian Schur) 교수, 프랑스 소르본대/파리 뇌연구원 산드린 훔베르(Sandrine Humbert) 교수
한편 이번 연구는 보건복지부 글로벌연구협력지원사업(한-스위스 바이오헬스 국제공동연구) 및 한-오스트리아 협력기반조성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.10.01
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첨단제조지능혁신센터(연구소장 윤정환 교수) 교육부 글로컬랩 거점형 선정
우리 대학 첨단제조지능혁신센터-AI Plastform Center for Manufacturing (연구소장 윤정환 교수)가 교육부에서 주관하는 글로컬랩 거점형에 선정됐다. 9년간의 연구지원사업으로 연간 15억의 연구비가 지원된다. 25개의 글로컬 산학연 참여기관과 함께 핵심연구로 스마트 소재물성/공정 AI 플랫폼, 인간-로봇 협업, 이기종 장비 자율 협업, 스마트 생산/물류 분야의 융합을 통해 미래자율제조공장 2040을 실현하는 비젼을 가지고 있다. 4개의 핵심과제는 기계공학과(1.윤정환 - 이승철, 2.윤희택 - 경기욱, 3.노민균 - 김산하) 와 산업및시스템공학과(4.장영재 - 김현정) 소속 8명의 교수가 참여한다. 참여기관의 멤버쉽 개념을 도입하여, 9년 후에는 센터의 자립을 목표로 하고 있다.
학문후속세대 사업으로 9년간 석/박사급의 AI 인력 150명 이상을 양성하여 국가 AI 인재풀에 기여하고, 박사인력과 포스트-닥의 해외 파견을 통해 국제화에 이바지할 계획이다. 또한 AI 제조관련 융합 교과목을 개발하고, 도전과제를 통해 학부 및 석/박사 학생들의 창의적 연구를 지원한다. 최신 테스트베드를 설치하여, 지역 및 국내 산업체 인력의 AI 교육에 기여할 계획이다. 특히 작업자가 AI 기술을 습득하여, Knowledge 를 AI 에게 훈련시키는 역할로 전환할 수 있도록 하는 재교육 프로그램을 개발할 예정이다.
첨단제조지능혁신센터 (초대센터장 기계공학과 이두용 교수)는 2020년 기계공학과와 산업및시스템공학과가 공동으로 설립하여 정부출연금사업으로 운영하고 있다.
2025.09.11
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네이처 자매지 통해 반도체 리더십 집중 조명
우리 대학은 세계적 과학 저널 ‘네이처(Nature)’의 자매지 ‘네이처 리뷰스 일렉트리컬 엔지니어링(Nature Reviews Electrical Engineering)’에 지난 8월 18일 자로 KAIST의 반도체 연구와 교육 성과가 집중 조명됐다고 5일 밝혔다.
※ 제목: Semiconductor-related research and education at KAIST
※ DOI: 10.1038/s44287-025-00204-3
이번 특집(Focus) 기사는 KAIST가 차세대 반도체 연구와 인재 양성, 글로벌 산학협력에서 보여주는 리더십을 상세히 다루며, 한국 반도체 산업의 미래 청사진을 제시했다. 실비아 콘티(Silvia Conti) 편집장이 직접 인터뷰를 진행했으며, KAIST에서는 신소재공학과 김경민 교수, 전기및전자공학부 윤영규, 최신현, 최성율, 유승협 교수 등이 인터뷰에 참여했다.
KAIST는 전기및전자공학부, 반도체시스템공학과, 반도체공학대학원 등 교육 프로그램을 운영하며, 뉴로모픽 컴퓨팅, 인-메모리 컴퓨팅, 2차원 신소재 기반 소자 등 차세대 반도체 연구를 선도하고 있다. 이러한 기반 위에서 연구진은 기존 실리콘 한계를 넘어서는 새로운 아키텍처와 소자를 개발하며, 인공지능·로보틱스·의료 등 다양한 응용 분야 혁신을 이끌고 있다.
특히 RRAM, PRAM 등 신개념 메모리를 활용해 시냅스, 뉴런 등 생물학적 기능을 하드웨어 플랫폼으로 구현하는 연구는 국제적으로 주목받고 있다. 이는 로봇, 엣지 컴퓨팅, 온-센서 AI 시스템 등으로의 응용 가능성을 열고 있다.
또한 KAIST는 삼성전자·SK하이닉스와의 오랜 파트너십을 기반으로 EPSS(삼성반도체 고급인력양성프로그램), KEPSI(SK하이닉스반도체 고급인력양성프로그램)를 운영해 왔다. 이 과정에 참여한 대학원생은 전액 장학금과 졸업 후 취업이 보장되며, 2022년 신설된 반도체시스템공학과는 매년 100명의 학부생을 선발해 체계적 교육을 제공하고 있다. 아울러 매년 70여 개 연구실이 참여하는 KAIST–삼성전자 산학협력센터는 장기적 산학 공동연구 거점으로서 산업계 현안 해결에 기여하고 있다.
이번 기사는 KAIST가 단순한 연구기관을 넘어 국제적 연구 허브로 성장하고 있음을 강조한다. KAIST는 여성 교수 임용 확대, 외국인 교수·학생 지원을 위한 글로벌 인재 비자센터 설립 등 다양성과 포용성을 강화하며 세계 각국의 우수 인재를 끌어들이고 있다. 또한 대덕연구단지(대덕 특구, Daedeok Innopolis)의 핵심 대학으로서 ‘한국의 실리콘밸리’의 심장 임무를 수행하고 있다.
KAIST 연구진은 반도체 기술의 미래가 단순한 소자 축소가 아닌 뉴로모픽 기술, 3차원 패키징 기술, AI 기술 응용과 같은 융합적 접근에 달려 있다고 전망한다. 이번 기사는 이러한 KAIST의 전략적 연구 방향과 리더십이 글로벌 학계와 산업계에서도 주목받고 있음을 보여준다.
김경민 교수는 “이번 기사를 통해 KAIST의 차세대 반도체 연구와 인재 양성 전략이 국내외 학계와 산업계에 널리 알려져 매우 기쁘며, 앞으로도 혁신적인 융합 연구로 미래 반도체 기술 발전에 기여하겠다”고 강조했다.
이광형 총장은 “KAIST가 세계적 과학 저널을 통해 반도체 연구와 교육 성과를 조명받게 된 것은 우리 대학 구성원들의 헌신과 도전 정신 덕분”이라며, “KAIST의 글로벌 연구 허브로서의 성장이 주목받게 되어 기쁘게 생각하며, 앞으로도 산학연 협력을 확대해 차세대 반도체 혁신을 선도하고 한국이 미래 반도체 강국으로 자리매김하는 데 핵심적 역할을 하겠다”고 밝혔다.
2025.09.05
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전력없이 빛 만으로 20배 더 민감한 세계 최고 광센서 개발
기존 광센서에 사용되는 실리콘 반도체는 빛에 대한 반응성이 낮고, 2차원 반도체 MoS₂(이황화 몰리브덴)는 너무 얇아 전기적 특성을 조절하는 도핑 공정이 어려워 고성능 광센서 구현에 한계가 있었다. 우리 대학 연구팀은 이 기술적 한계를 극복하고, 광원이 존재하는 환경에서 전력 없이 작동하는 세계 최고 성능의 무전력 광센서를 개발했다. 향후 웨어러블 기기, 생체 신호 모니터링, IoT 기기, 자율주행 자동차, 로봇 등에 광원만 있으면 배터리 필요없이 정밀한 센싱이 가능한 시대를 앞당겼다.
우리 대학 전기및전자공학부 이가영 교수 연구팀이 외부 전원 공급 없이 작동하는 무전력 광센서를 개발했다고 14일 밝혔다. 이 센서는 기존 제품보다 민감도가 최대 20배 향상돼, 현재까지 공개된 동급 기술 가운데 최상위 수준의 성능을 보였다.
이가영 교수 연구팀은 전기 에너지를 공급하지 않아도 빛이 있는 환경이라면 스스로 전기 신호를 만들어 낼 수 있는 ‘PN 접합 구조’ 광센서를 ‘도핑’없이 반도체를 전기 신호에 매우 민감하게 하는 ‘반데르발스 하부 전극’을 도입하여 만들어 냈다.
먼저 ‘PN 접합’은 반도체에서 P형(정공이 많은)과 N형(전자가 많은) 재료를 접합한 구조로 이 구조는 빛을 받았을 때 전류를 한 방향으로 흐르게 만들기 때문에, 광센서나 태양전지의 핵심 요소로 알려져 있다.
PN 접합을 제대로 만들려면 보통 ‘도핑’이라는 공정이 필요한데 이것은 반도체에 일부러 불순물을 넣어서 전기적 특성을 바꾸는 작업이다. 하지만 MoS₂(이황화 몰리브덴) 같은 2차원 반도체는 원자 몇 겹 두께밖에 안 되기 때문에, 기존 반도체처럼 도핑을 하면 오히려 구조가 망가지거나 성능이 떨어질 수 있어 이상적인 PN 접합을 만들기 힘들다는 한계가 있다.
연구팀은 기존의 한계를 극복하고 소자의 성능을 극대화하기 위해 ‘반데르발스 전극’과 ‘부분 게이트(Partial Gate)’라는 두 가지 핵심 기술을 도입한 새로운 소자 구조를 고안했다.
‘부분 게이트(Partial Gate)’구조는 2차원 반도체의 일부 영역에만 전기 신호를 걸어서, 한쪽은 P형처럼, 다른 쪽은 N형처럼 작동하게 제어하는 방식이다. 이렇게 하면 도핑 없이도 전기적으로 PN 접합처럼 작동하게 만들 수 있다.
그리고 기존 금속 전극은 반도체와 강하게 화학적으로 결합해 반도체 고유의 격자 구조를 손상시킬 수 있다는 점을 고려하여, 반데르발스 힘으로‘반데르발스 하부 전극(Van der Waals Bottom Electrode)’에 부드럽게 붙게 하여, 2차원 반도체의 본래 구조를 유지하면서도 전기 신호를 잘 전달해 주었다.
이는 소자의 구조적 안정성과 전기적 성능을 동시에 확보할 수 있는 혁신적 접근으로 얇은 2차원 반도체에서도 구조를 망치지 않고 전기적으로 잘 작동하는 PN 접합을 구현한 것이다.
이 기술의 혁신을 통해, 연구팀은 도핑 없이도 고성능 PN 접합 구현에 성공하여 외부 전원이 없어도, 빛을 받기만 하면 아주 민감하게 전기 신호를 생성할 수 있어 빛을 감지하는 민감도(응답도)는 21 A/W 이상이고, 이는 전원이 필요한 기존 센서보다 20배 이상이고, 실리콘 기반 무전력 센서보다 10배, 기존 MoS₂센서보다 2배 이상 높은 수준이다. 이 정도의 민감도는 생체 신호 탐지나 어두운 환경에서도 작동 가능한 고정밀 센서로 바로 응용될 수 있다는 의미다.
이가영 교수는 “실리콘 센서에서는 상상도 못 했던 민감도를 달성했고 2차원 반도체는 너무 얇아서 기존처럼 도핑 공정을 적용하기가 어려웠지만 그런 도핑 공정 없이도 전기 흐름을 제어하는 PN 접합을 구현하는데 성공했다.”고 말했다. 이어 “이 기술은 센서뿐만 아니라 스마트폰이나 전자기기 내부에서 전기를 조절하는 핵심 부품에도 활용이 가능하여, 미래형 전자기기의 소형화·무전력화를 앞당길 수 있는 기반이 될 것”이라고 강조했다.
전기및전자공학부 황재하, 송준기 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 재료과학 분야의 세계적인 학술지‘어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials, IF 19)’에 지난 7월 26일 자로 온라인 게재됐다.
※논문 제목: Gated PN Junction in Ambipolar MoS2 for Superior Self-Powered Photodetection
※DOI: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202510113
한편, 이번 연구는 한국연구재단, 한국기초과학지원연구원, 삼성전자, 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 수행됐다.
2025.08.14
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생체신호를 이용한 로봇과의 상호작용에 대한 방안 제시
우리 대학 기계공학과 김정, 전기및전자공학과 제민규 교수 공동연구팀이 최근 국제 저명 학술지 ‘네이처 리뷰스 일렉트리컬 엔지니어링(Nature Reviews Electrical Engineering)’에 생체 전위(bio-potential)와 생체 임피던스(bio-impedance)를 활용한 직관적인 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, HRI)에 대한 최신 동향과 발전을 다룬 리뷰 논문을 발표했다고 22일 밝혔다.
이번 리뷰 논문은 두 실험실의 박사 졸업생인 박경서 교수(DGIST, 공동 제 1 저자), 정화영 박사(EPFL, 공동 제1 저자), 정윤태 박사(IMEC), 서지훈 박사(UCSD)가 공동으로 참여한 결과물이다. 네이처 리뷰스 일렉트리컬 엔지니어링(Nature Reviews Electrical Engineering)은 네이처 저널에서 작년부터 새롭게 발행된 전기전자 및 인공지능 기술 분야의 리뷰 전문 학술지로 해당 분야의 세계적인 석학들을 엄격한 기준으로 선정해 초청하는 것으로 알려져 있다. 김정 교수 연구팀의 논문은 “Using bio-potential and bio-impedance for intuitive human-robot interaction”라는 제목으로 2025년 7월 18일자로 게재됐다.
(DOI: https://doi.org/10.1038/s44287-025-00191-5)
이 리뷰 논문에서는 생체신호가 움직임 의도를 빠르고 정확하게 감지하는 데 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 설명하며, 신경 신호와 근육 활동을 기반으로 한 움직임 예측 기술의 발전을 소개한다. 또한, 생체 신호 센싱에서 저잡음 성능과 에너지 효율성을 극대화하는 데 있어 집적 회로(ICs)가 중요한 역할을 한다는 점에 중점을 두고, 생체 전위와 임피던스 신호를 정확하게 측정할 수 있는 저잡음, 저전력 설계의 최신 개발 동향도 함께 다룬다.
리뷰는 하이브리드 및 다중 모달 센싱 접근법의 중요성을 강조하며, 이를 통해 강력하고 직관적이며 확장 가능한 HRI 시스템을 구축할 수 있는 가능성을 제시한다. 연구팀은 생체 신호 기반 HRI 시스템을 실용화하기 위해 센서와 IC 설계 분야 간의 협력이 필수적임을 강조하며, 인터디스플리너리 협력이 차세대 HRI 기술 발전에 중요한 역할을 할 것이라고 밝혔다. 논문의 공동 제1 저자인 정화영 박사는 생체 전위와 임피던스 신호가 인간-로봇 상호작용을 더 직관적이고 효율적으로 만드는 데 기여할 수 있는 가능성을 제시하며, 향후 생체신호를 이용한 재활 로봇, 로봇 의수 등 HRI 기술 발전에 중요한 기여를 할 것이라고 전망했다. 본 연구는 한국연구재단의 휴먼 플러스 사업 등의 여러 연구 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.22
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6배 정밀한 3D 뇌 모사 플랫폼 구현 성공
기존의 3차원(3D) 신경세포 배양 기술은 뇌의 복잡한 다층 구조를 정밀하게 구현하기 어렵고, 구조와 기능을 동시에 분석할 수 있는 플랫폼이 부족해 뇌 연구에 제약이 있었다. 우리 연구진이 뇌처럼 층을 이루는 신경세포 구조를 3D 프린팅 기술로 구현하고, 그 안에서 신경세포의 활동까지 정밀하게 측정할 수 있는 통합 플랫폼 개발에 성공했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박제균·남윤기 교수 공동연구팀이 뇌 조직과 유사한 기계적 특성을 가진 저점도 천연 하이드로겔을 이용해 고해상도 3D 다층 신경세포 네트워크를 제작하고, 구조적·기능적 연결성을 동시에 분석할 수 있는 통합 플랫폼을 개발했다고 16일 밝혔다.
기존 바이오프린팅 기술은 구조적 안정성을 위해 고점도 바이오잉크를 사용하지만, 이는 신경세포의 증식과 신경돌기 성장을 제한하고, 반대로 신경세포 친화적인 저점도 하이드로겔은 정밀한 패턴 형성이 어려워 구조적 안정성과 생물학적 기능 사이의 근본적인 상충 관계가 있었다.
연구팀은 묽은 젤로도 정밀한 뇌 구조를 만들고, 층마다 정확히 정렬하며, 신경세포의 활동까지 동시에 관찰할 수 있는 3대 핵심기술을 결합해 정교하고 안정적인 뇌 모사 플랫폼을 완성했다.
3대 핵심기술은 ▲ 묽은 젤(하이드로겔)이 흐르지 않도록 스테인리스 철망(마이크로메시) 위에 딱 붙게 만들어 주는‘모세관 고정 효과’ 기술로 기존보다 6배 더 정밀하게 (해상도 500μm 이하) 뇌 구조를 재현했고 ▲ 프린팅된 층들이 삐뚤어지지 않고 정확히 쌓이도록 맞춰주는 원통형 설계인 ‘3D 프린팅 정렬기’로 다층 구조체의 정밀한 조립과 미세 전극 칩과의 안정적 결합을 보장하였고 ▲ 아래쪽은 전기신호를 측정하고, 위쪽은 빛(칼슘 이미징)으로 동시에 세포 활동을 관찰하는 ‘이중 모드 분석 시스템’기술로 층간 연결이 실제로 작동하는지를 여러 방식으로 동시에 확인할 수 있다.
연구팀은 뇌와 유사한 탄성 특성을 지닌 피브린 하이드로겔을 이용해 3층으로 구성된 미니 뇌 구조를 3D 프린팅으로 구현하고, 그 안에서 실제 신경세포들이 신호를 주고받는 과정을 실험을 통해 입증했다.
위층과 아래층에는 대뇌 신경세포를 배치하고, 가운데층은 비어 있지만, 신경세포들이 가운데를 뚫고 지나가며 연결되도록 설계했다. 아래층에는 미세 센서(전극칩)를 달아 전기신호를 측정하고, 위층은 빛(칼슘 이미징)으로 세포 활동을 관찰한 결과, 전기 자극을 줬을 때 위아래층 신경세포가 동시에 반응했고, 신경 연결을 차단하는 약물(시냅스 차단제)을 넣었더니 반응이 줄어들어 신경세포들이 진짜로 연결돼서 신호를 주고받고 있다는 것을 입증했다.
바이오및뇌공학과 박제균 교수는 “이번 연구는 뇌 조직의 복잡한 다층 구조와 기능을 동시에 재현할 수 있는 통합 플랫폼의 공동개발 성과”임을 강조하며, “기존 기술로 14일 이상은 신호 측정이 불가했던 것에 비해 27일 이상 안정적인 미세 전극 칩 인터페이스를 유지하면서 구조-기능 관계를 실시간으로 분석할 수 있어, 향후 신경질환 모델링, 뇌 기능 연구, 신경독성 평가 및 신경 보호 약물 스크리닝 등 다양한 뇌 연구 분야에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 김수지 박사와 윤동조 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics)’에 2025년 6월 11일 자로 온라인판에 게재됐다.
※논문명: Hybrid biofabrication of multilayered 3D neuronal networks with structural and functional interlayer connectivity
※DOI: https://doi.org/10.1016/j.bios.2025.117688
한편, 이번 연구는 한국연구재단 글로벌 기초연구실지원사업, 중견연구 및 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.16
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