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남윤기 교수, 뇌질환 치료용 나노입자 프린팅 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 남윤기 교수 연구팀이 잉크젯 프린팅으로 마이크로미터 수준의 열 패턴을 마음대로 찍어내고, 이를 이용해 원격으로 신경세포의 전기적 활성을 제어할 수 있는 기술을 개발했다.
선택적 나노 광열 신경자극이라 할 수 있는 이 기술은 잉크젯 프린팅 기술과 나노입자 기술을 융합한 것으로 뇌전증 등의 뇌질환 환자들에게 맞춤형 정밀 광열 자극을 도입할 수 있는 기반기술이 될 것으로 기대된다.
강홍기 박사가 주도하고 이구행, 정현준, 이지웅 박사과정이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’ 2월 5일자에 게재됐다.
나노 광열자극 기술은 금속 나노 입자의 열-플라즈모닉 현상을 이용해 신경 세포의 활성을 조절한다. 연구팀은 지난 4년간 연구를 통해 나노 광열효과에 의한 신경세포 활성 억제 현상을 발견했고, 이를 이용해 뇌전증 등의 뇌질환에서 발생하는 신경세포의 비정상적 활동을 조절하기 위한 기술을 연구했다.
연구팀은 기존의 나노 광열자극 기술이 갖는 공간적인 선택성의 한계와 해상도의 제약을 극복하기 위해 잉크젯 프린팅 기술을 이용한 나노 입자의 미세 패턴 작업을 통해 나노 광열자극 기술을 선택적인 부분에만 가할 수 있는 기술을 개발했다.
정밀 잉크젯 프린팅과 고분자전해질 적층 코팅법을 결합해 고해상도의 선택적 광열 자극 기술을 구현했다. 이 기술은 정밀 잉크젯 프린팅 기술은 금속 나노 입자를 잉크로 사용해 수십 마이크로미터 크기의 나노입자 패턴을 만들 수 있다.
이 기술과 고분자전해질 적층 코팅법을 결합하면 원하는 모양을 보다 정밀하게 인쇄할 수 있고 안정성이 높아 다양한 기판에 적용할 수 있다. 또한 고분자전해질 코팅법은 세포 친화적이기 때문에 세포실험 및 생체 기술에 적용 가능하다.
연구팀은 이 기술을 통해 금 나노막대 입자를 수십 마이크로미터 해상도로 인쇄해 수 센티미터 이상의 정밀한 나노입자 패턴을 손쉽게 제작했다. 이 패턴에 빛을 조사하면 인쇄한 모양대로 정밀한 열 패턴을 형성할 수 있다.
또한 이 기술로 배양된 뇌신경세포의 활동을 선택적, 일시적으로 빛 조사를 통해 억제할 수 있음을 실험을 통해 확인했다.
이 열 패턴 기술을 이용하면 신경세포의 전기적 활성을 열 발생 부분에만 일시적으로 억제할 수 있어 선택적으로 광열 신경자극을 줄 수 있다. 이를 통해 원하는 세포 영역만 구분해 활동을 억제시켜 환자에게 맞춤형 광열 신경자극 치료를 제공할 수 있다.
연구팀의 기술은 얇고 유연한 기판에도 적용 가능해 체내 이식용 뇌질환 치료 장치나 웨어러블 의료 장치에 응용 가능할 것으로 기대된다.
남 교수는 “원하는 형태의 열 모양을 손쉽게 어디든지 인쇄할 수 있다는 점에서 공학적으로 폭넓게 활용 가능하다”며 “바이오공학 분야에서 생체기능 조절을 위해 빛과 열을 이용한 다양한 인터페이스 제작에 적용할 수 있고 새로운 위조 방지 기술 등에도 적용 가능할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구)의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 기술을 통해 제작한 사례들
그림2. 잉크젯 프린팅을 이용한 광열 효과 패턴 방식 및 이를 이용한 뇌신경세포의 선택적 활동 조절 기술
2018.02.27 조회수 20817 -
이동만 교수, 빅데이터로 SNS 분석해 맞춤형 장소 제공 기술 개발
<좌측부터 전산학부 이동만 교수, 신병헌 박사과정 학생, 최인경 박사과정 학생>
전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다. 이 기술은 현재의 위치기반 추천서비스를 인공지능형 개인비서서비스로 도약시키는 원천기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구는 기존 위치기반 장소 검색 및 추천서비스의 검색 수준을 향상시켜 사용자들이 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용시킬 수 있다. 사용자의 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소 추천을 할 수 있을 것으로 보인다. 문화기술대학원 이원재, 박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이번 연구의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/ 을 통해 공개됐고 관련 정보는 http://placeness.kaist.ac.kr/wiki/doku.php 에서 열람할 수 있다.
맛집 추천서비스, 소셜 커머스 등 위치를 기반으로 정보 검색 및 추천서비스를 제공하는 업체들은 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점 혹은 매장을 평가한다. 이는 비교적 정확한 정보를 제공하지만 시간적, 경제적 비용이 많이 소모된다. 또한 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에 사용자 개인의 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 시간이 지날수록 사용자는 평균 중심의 예상 가능한 선택지를 추천받을 확률이 높아진다.
따라서 같은 장소라도 사용자가 방문하고자 하는 목적이 다르기 때문에(모임, 상견례, 소개팅 등) 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필수적이다. 이를 위해 기본적으로 제공되는 정보 외에도 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 세부적 활동을 하며 공간을 소비했는지에 대한 데이터 수집이 필요하다. 연구팀은 문제 개선을 위해 특정 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다.
기존에 존재하는 딥러닝 방식을 이용해 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 워드백(Wordbag) 기술을 결합했다. 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다. 연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 4개의 세부 분야별 정보를 제공한다. ▲상위 장소의 장소성(장소의 성격 : placeness), ▲상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, ▲감성분석 기반의 장소 분위기 추론, ▲사용자와 장소성 간 연관성을 제공한다.
연구팀의 API는 SNS에 존재하는 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위장소(코엑스. 아이파크 몰) 및 그 내부의 세부장소에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다. 이는 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기(ex. 밝은, 전통적인 등)나 방문 목적(ex. 데이트, 공부, 회의)을 데이터로 수집할 수 있기 때문에 사용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.
이 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 말했다. 또한 “기존 비정형 텍스트 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해 사진과 텍스트를 동시에 분석해 공간에 대한 사회적 정보를 추론할 수 있어 현재의 위치기반 추천 서비스가 인공지능형 개인비서서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 디지털콘텐츠 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2017.08.29 조회수 23194 -
박희성 교수, 맞춤형 단백질 변형기술 동물 모델 적용에 성공
우리 대학 화학과 박희성 교수 연구팀이 아주대 의과대학 박찬배 교수와의 공동 연구를 통해 동물 모델에서 단백질의 아세틸화 변형을 조절할 수 있는 기술을 개발했다.
인간의 질병 연구에 대표적으로 쓰이는 쥐 모델에서 단백질 아세틸화를 조절할 수 있게 돼 다양한 질병의 원인을 밝힐 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 미래창조과학부의 글로벌프런티어사업(의약바이오컨버젼스연구단, 단장 김성훈)과 지능형 바이오시스템 설계 및 합성연구단(단장 김선창), 식약처의 미래 맞춤형 모델동물개발 연구사업단(단장 이한웅)의 지원을 받아 수행됐다.
이번 연구 결과는 국제 학술지인 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 21일자 온라인 판에 게재됐다.
우리 몸의 세포에서 만들어지는 2만 여종의 단백질은 생합성 이후 인산화, 아세틸화, 당화 등 200여 종의 다양한 변형(post-translational modification)이 발생하게 된다.
세포 내 단백질들은 다양한 변형을 통해 기능과 활성이 조절되며 이러한 변형은 생체 내에서 세포 신호 전달 및 성장 등 우리 몸의 정상적인 신진대사 활동을 조절하는 매우 중요한 역할을 한다.
하지만 유전적 또는 환경적 요인으로 인해 단백질 변형이 비정상적으로 일어나면 세포의 신호 전달, 대사 활동 등이 손상돼 암, 치매, 당뇨를 포함한 다양한 중증 질환을 유발한다.
기존에는 이러한 비정상적 단백질 변형을 동물 모델에서 인위적으로 유발시키고 제어하는 기술이 존재하지 않아 질병의 원인 규명 및 신약 개발 연구에 어려움이 있었다.
박 교수팀은 2016년 9월 다양한 비정상 변형 단백질을 합성할 수 있는 맞춤형 단백질 변형 기술을 개발해 사이언스(Science)지에 발표한 바 있다.
연구팀은 기존 연구를 더 발전시켜 각종 암과 치매 등의 이유가 되는 퇴행성 신경질환의 원인인 비정상적인 단백질 아세틸화를 동물 모델에서 직접 구현하는 기술을 개발했다.
연구팀은 이 기술을 바탕으로 실험용 쥐의 특정한 발달 단계나 시기에 표적 단백질의 특정 위치에서 아세틸화 변형을 조절할 수 있음을 증명했다.
또한 다른 조직에 영향을 주지 않고 간이나 콩팥 등 특정 조직이나 기관에서만 표적 단백질의 아세틸화 변형 제어가 가능함을 확인했다.
연구팀은 “이 기술은 암과 치매 등 단백질의 비정상적 변형으로 발생하는 각종 질병의 바이오마커 발굴 등 질병 원인 규명 연구의 획기적인 전기를 마련할 것으로 기대된다”고 말했다.
박희성 교수는 “실용화 될 경우 지금까지 실현이 어려웠던 다양한 질병에 대한 실질적 동물 모델을 제조할 수 있을 것으로 전망된다”며 “향후 맞춤형 표적 항암제 및 뇌신경 치료제 개발 등 글로벌 신약 연구에 새 패러다임을 열 것이다”고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 아세틸화 변형 조절 마우스 개발 및 아세틸화 제어 결과
그림2. 비정상적인 단백질 변형 및 각종 질병의 모식도
2017.03.06 조회수 23863 -
최시영 교수, 물리적 힘을 이용해 안정화된 에멀전 개발
우리 대학 생명화학공학과 최시영 교수 연구팀이 디플리션 힘이라고 불리는 물리적인 힘을 이용해 새로운 방식의 안정적인 에멀젼을 제작하는 데 성공했다.
생명화학공학과 연구조교수인 김규한 박사가 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 2월 1일자 온라인 판에 게재됐다.
특히 이 연구는 우리 대학 의 ‘학부생 연구 참여 프로그램(URP : Undergraduate research program)’을 통해 학부생인 김수빈 학생이 2저자로 참여해 의미를 더했다.
우리가 흔히 화장품 종류로 알고 있는 에멀전은 물속에 기름방울들이(또는 기름 속에 물방울이) 안정적으로 분산된 구조를 뜻한다. 그리고 피커링 에멀전은 계면활성제 대신 고체 입자를 사용해 안정화된 에멀전을 뜻한다.
일반적으로 물과 기름은 섞이지 않는다고 알려져 있지만 지금까지는 적정량의 계면활성제를 넣고 물과 기름을 섞어 적절히 분산시켰다. 이를 통해 에멀전을 제작했고 이는 마요네즈, 선크림, 로션 등 산업 전반에 유용하게 사용되고 있다.
그러나 지금까지 피커링 에멀전은 고체 입자 표면에 화학적인 처리를 통해 흡착력을 증대시켜 안정화하는 방식을 택했다. 이는 처리과정이 복잡하고 적용 범위가 매우 좁아 유용하게 사용되지 못했다.
연구팀은 피커링 에멀전의 표면을 화학적으로 처리하는 대신 수나노미터 크기의 작은 고분자 입자를 더 큰 고체 입자(수십 나노미터에서 수 마이크로미터 수준)와 함께 섞었다. 이를 통해 디플리션 힘(depletion force)을 유발했고 물리적인 힘을 통해 에멀전을 안정화시키는 데 성공했다.
디플리션 힘이란 많은 수의 작은 입자들이 자신들의 자유로운 공간을 많이 확보하기 위해 다른 큰 입자들을 뭉치게 만드는 힘을 뜻한다. 크기가 큰 입자끼리 서로 끌림을 유도하는 것이다.
그동안 디플리션 힘은 고체와 고체 입자끼리만 적용됐다. 그러나 연구팀은 작은 입자로 고분자, 큰 입자로 고체 입자와 기름방울을 사용해 고체와 액체 사이에서도 디플리션 힘이 적용됨을 증명했다.
작은 입자 크기 역할을 하는 고분자를 삽입함으로써 친수성을 갖는 고체 입자가 기름방울 표면에 흡착되는 것을 향상시켰고, 입자 표면으로부터 분리되는 것을 방지해 안정적인 상태를 유지할 수 있었다.
연구팀은 안정적인 고내부상 피커링 에멀전을 통해 다양한 종류의 다공성 고분자 물질을 쉽게 제작할 수 있음을 확인했다. 이 다공성 고분자는 넓은 표면적을 이용해 분리막이나 조직공학, 약물 전달체 및 센서 등에 적용 가능할 것으로 기대된다.
1저자인 김규한 연구교수는 “그동안 고체 콜로이드 입자들 사이에서만 이용되던 디플리션 힘을 고체 입자와 액체 방울 사이에서 구현한 첫 번째 예로서 그 학술적인 의미가 있다”고 말했다.
최 교수는 “학술적 의미를 넘어 산업 및 국가 경쟁력에 기여할 수 있는 기술이다”며 “화학적인 힘이 아닌 물리적 힘을 이용해 안정적인 에멀젼을 형성하기 때문에 고체 입자와 고분자 종류에 관계없이 사용 가능하고, 특수 목적에 맞는 맞춤형 다공성 물질 제작이 가능하다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 이공분야 기초연구사업 (대통령 post-doc. 펠로우십, 리서치 펠로우십, 중견연구자 지원사업)의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 이번 기술을 통해 제작한 다공성 고분자 구조체의 내부 사진들
그림2. 고내부상 피커링 에멀젼의 유변학적 특성 측정 및 시스템의 가공성을 보여주는 사진
그림3. 안정한 피커링 에멀젼 시스템을 나타내는 사진들
2017.02.07 조회수 23204 -
박희성, 이희윤 교수, 암, 치매 유발하는 '변형 단백질' 생산기술 개발
우리 대학 화학과 박희성 교수, 이희윤 교수 공동 연구팀이 암과 치매 등 각종 질병을 유발 원인으로 알려진 단백질의 비정상적인변형을 구현할 수 있는 맞춤형 단백질 변형기술을 개발했다.
양애린 박사가 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 ‘사이언스(Science)’ 9월 29일자 온라인 판에 게재됐고 '가장 중요한 논문(First Release)'에 선정됐다.(논문명 : A chemical biology route to site-specific authentic protein modifications)
신체의 기본 단위인 세포는 2만여 종의 유전자를 가지고 있다. 여기서 만들어지는 단백질의 종류는 100만 종 이상으로 추정된다. 이는 단백질이 만들어진 후 다양한 단백질 변형(post-translational modification) 현상이 일어나기 때문이다.
이러한 단백질 변형의 원인으로는 인산화, 당화, 아세틸화, 메틸화 등 200여 종이 알려져 있으며, 정상적으로 변형된 단백질들은 생체 내에서 세포 신호 전달, 성장 등 정상적인 신진대사 활동에 중요한 역할을 한다.
그러나 유전적, 환경적 요인으로 인해 비정상적 단백질 변형이 일어나면 세포의 대사활동과 신호전달이 손상돼 세포의 무한 분열을 초래하기도 한다. 각종 암은 물론 치매를 일으키는 퇴행성신경질환 및 당뇨를 포함한 각종 만성질환을 유발한다.
이전에는 이러한 비정상적인 단백질 변형을 구현한 맞춤형 변형 단백질 개발기술이 존재하지 않아 각종 질병의 원인 규명과 맞춤형 신약 개발 연구에 많은 어려움이 있었다.
연구팀은 2011년 암을 일으키는 직접적인 원인으로 알려진 비정상적인 단백질 번역 후 인산화를 구현하기 위한 맞춤형 인산화 변형 단백질 생산기술을 개발해 사이언스지에 논문을 발표했었다.
이번 연구는 지난 2011년의 선행연구 결과를 더욱 발전시켜 인산화 이외에 당화, 아세틸화 등과 같은 다른 200여종의 단백질 변형을 직접 구현해 원하는 변형 단백질을 합성할 수 있는 기술이다.
박 교수는 “이 기술을 활용하면 원하는 위치에서 원하는 종류의 맞춤형 변형 단백질 생산이 가능해져 암과 치매 등 단백질 변형으로 인해 발생하는 질병의 직접적인 원인을 밝힐 수 있다”며 “신약 및 치료제 개발 속도를 높이고 발생할 수 있는 부작용을 최소화할 수 있는 획기적인 기술이다”고 말했다.
이번 연구는 글로벌프론티어 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 맞춤형 단백질 변형 기술 개발
그림2. 맞춤형 단백질 변형 기술의 활용
2016.10.03 조회수 12822 -
난소암환자의 보다 정확한 생존기간 예측 가능해져
- “개인 맞춤형 의약품 개발에 핵심 기술이 될 것” -
난소암환자의 생존기간 예측이 한층 더 정확해진다!
우리 학교 바이오 및 뇌공학과 이도헌 교수 연구팀이 난소암환자의 선천적 유전특징과 후천적 유전자 발현특성이 복합적으로 영향을 미친다는 결과를 이용해 암환자의 생존기간을 보다 정확하게 예측하는 기술을 개발했다.
이번 연구 결과는 개인맞춤형 의약품개발에 핵심기술이 될 전망이다.
기존의 난소암환자 생존기간 예측을 위해 특이 유전자형과 유전자 발현 특성을 각각 찾는 데 초점을 맞추고 있었다. 그러나 암과 같이 개인의 유전적 특성과 후천적 요인에 따른 유전자 발현 패턴이 복합적으로 작용하는 복합질환의 치료효과와 생존기간을 예측하기에는 역부족이었다.
연구팀은 생물정보학(Bioinformatics) 기술 중 하나인 상호연관 네트워크 모델링을 이용해 개인별 유전자의 특징과 발현특성을 분석했다. 이를 생존기간의 인자로 사용해 난소암환자 생존기간 예측의 정확도를 13% 이상 높일 수 있었다.
또한, 항암치료 후 결과의 개인차를 유발하는 유전적 특성과 유전자 발현패턴의 상호작용모델을 제시함으로써 개인차에 의한 항암 치료 생존기간의 예측이 가능해졌다.
이도헌 교수는 “최근 전 세계적으로 차세대 유전자 연구와 개인 맞춤형 치료제 개발이 본격화되고 있는 시기”라며 “이번 연구 결과는 난소암 환자의 생존기간 예측 및 개인별 특성에 따른 맞춤형 치료의 기반이 될 것이다”라고 말했다.
KAIST 바이오 및 뇌공학과 이도헌 교수, 백효정 박사과정 학생, 김준호 박사과정 학생, 하버드대 이은정 박사, 삼성SDS 박인호 박사가 공동으로 실시한 이번 연구는 세계적 학술지인 ‘지노믹스(Genomics)’지 6월호 표지 논문으로 선정됐다.
2011.06.28 조회수 20020