우리 학교 의과학대학원 신의철 교수팀은 인체 면역계의 균형유지를 담당하는 조절 T 세포가 A형 간염 환자의 간 손상에 끼친 영향을 밝혔다.
연구결과는 세계적으로 저명한 소화기학 학술지인 ‘거트(Gut)’ 7월 9일자 온라인판에 게재됐다.
A형 간염은 A형 간염 바이러스에 의해 발생하는 급성 간염이다. 날씨가 더운 여름철에 발병률이 높고 바이러스가 입을 통해 소화기로 침입해 전파된다.
A형 간염은 환자의 발병초기와 회복기를 순차적으로 관찰할 수 있고 다양한 임상적 양상을 나타내 급성 바이러스 감염에 대한 인체의 면역반응을 연구하기에 적당한 질환이기 때문에 연구팀은 A형 간염을 선택했다.
인체 내에서 조절 T 세포는 다른 면역세포의 활성화를 억제함으로써 면역체계의 항상성을 유지하는데 중요한 역할을 한다. 만성 바이러스 감염의 경우 조절 T 세포는 바이러스에 대한 면역반응을 약화시켜 감염상태를 지속시키는데 기여한다고 알려져 있다. 그러나 급성 바이러스 감염에서는 조절 T 세포가 인체에서 어떠한 역할을 수행하는지 밝혀진 바가 없었다.
연구팀은 A형 간염 환자로부터 얻어진 혈액에서 조절 T 세포를 포함한 다양한 면역세포의 숫자와 특성을 파악하기 위해 형광 유세포 분석(fluorescence flow cytometry) 기법을 활용했다.
연구팀은 A형 간염 환자의 혈액에서 조절 T 세포의 현저한 감소와 함께 조절 T 세포의 면역 억제능이 감소되어 있음을 확인했다. 또 조절 T 세포의 감소가 더 현저하게 나타난 환자일수록 간 손상은 더욱 극심하게 발생함을 밝혔다.
연구팀은 세포사멸을 유도하는 세포표면 단백질인 ‘Fas’의 발현 증가에 의한 세포사멸 현상이 이러한 조절 T 세포의 수적, 기능적인 감소의 원인임을 실제 환자의 혈액을 분석해 입증했다.
신의철 교수는 이번 연구에 대해 “A형 간염 뿐만 아니라 급성 바이러스 감염증에서 임상 양상의 심화 기전을 제시한 첫 사례”라며 “향후 바이러스 자체에 대한 효과적인 치료가 없는 다양한 중증 급성 바이러스 감염질환에서 조절 T 세포의 세포사멸을 억제함으로써 조직 손상을 예방할 수 있을 것”이라고 의의를 밝혔다.
논문의 제1저자인 최윤석 박사는 의과대학을 졸업한 내과 의사로서 전문의 취득 후 KAIST 의과학대학원 박사과정에 진학했다. ‘인체 T 세포에 의한 면역반응의 조절에 대한 연구’를 수행하며 ‘의사-과학자’ 훈련을 5년간 받은 연구자로 ‘KAIST가 배출한 1세대 중개연구전문가’의 성공적 사례다.
KAIST에서의 연구 경험 및 심도 있는 교육을 바탕으로, 박사 학위 취득 후 충남대학교병원 혈액종양내과에서 진료교수로 재직하며 현재 신의철 교수와 함께 림프계 악성질환(악성림프종 및 다발성골수종)에서 종양특이 T 세포의 기능적 변화 및 그 임상적 의의에 대한 연구를 통해 난치성 질환에 대한 새로운 치료 타겟 발굴을 위한 연구를 진행 중이다.
□ 그림설명
혈액에서 형광 항체를 이용하여 조절 T 세포 및 다양한 면역세포를 형광염색하고 유세포 분석(flow cytometry)을 수행하여 그 숫자 및 특성을 분석한 데이터로서, 실제 A형 간염 환자의 혈액에서 이러한 분석을 수행하여 조절 T 세포의 감소를 규명하였음.
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
2025-07-22확산모델(diffusion model)은 많은 AI 응용에 활용되고 있으나, 효율적인 추론-시간 확장성(inference-time scalability)*에 대한 연구가 부족했다. 이에 연구진은 확산모델에서도 고성능 고효율 추론이 가능한 신기술을 개발했다. 이 기술은 기존 모델이 한번도 성공하지 못한 초대형 미로찾기 태스크에서 100%의 성공률을 기록하며 성능을 입증했다. 이번 성과는 향후 지능형 로봇, 실시간 생성 AI 등 실시간 의사결정이 요구되는 다양한 분야에서 핵심 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. *추론-시간 확장성(inference-time scalability): AI 모델이 추론 단계에서 사용할 수 있는 계산 자원의 양에 따라 성능을 유연하게 조절할 수 있는 능력을 의미한다. 우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 딥러닝 분야 세계적 석학인 몬트리올 대학교 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수와의 공동연구를 통해, 인공지능 확산 모델의 추
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2025-06-12