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백세범 교수팀, 고등 인지 기능의 자발적 발생 원리 규명
우리 대학 바이오및뇌공학과 백세범 교수 연구팀이 학습 과정을 전혀 거치지 않은 신경망에서 고등 시각 인지 기능이 자발적으로 발생할 수 있음을 보였다고 4일 밝혔다.
이번 연구 결과는 신경망에서 상위 인지 기능을 발생시키기 위해서는 반드시 충분한 데이터 학습이 필요하다는 기존의 상식과 완전히 상반되는 것으로, 현재 통용되고 있는 인공지능의 구현 방식에 대한 근본적인 의문을 던진다.
또한 연구팀의 결과는 다양한 생물 종의 뇌에서 관측되는 선천적인 인지 기능의 발생에 대한 설명 가능한 이론을 제시할 뿐만 아니라, 뇌신경과학 연구의 가장 근본적인 질문 중 하나인 `인지 지능의 발생 및 진화'의 원리에 대한 기존과는 전혀 다른 새로운 시각을 제시한다.
연구팀은 뇌의 시각 신경망을 모사한 인공신경망 시뮬레이션을 통해, 모든 연결 가중치가 무작위로 정해지도록 초기화된 신경망이 전혀 학습을 거치지 않은 상태에서도 특정 숫자에 선택적으로 반응하는 `수량 선택성'을 자발적으로 생성함을 발견했다. 또한 이렇게 자발적으로 발생한 수량 선택적 유닛은 실제 동물의 뇌에서 발견되는 수량 선택적 뉴런들이 보이는 *`베버-페히너 법칙' 등의 주요 특성을 동일하게 따름을 확인했다.
☞ 베버-페히너 법칙(Webber-Fechner law): 자극과 감각 사이의 상대적 관계를 나타내는 심리물리학적 법칙. 인지 가능한 자극 강도 변화량은 현재 강도에 지수적으로 비례한다는 것으로 이는 인지생물학에서 기본적인 원리로 알려져 있다.
우리 대학 물리학과 김광수 석박사통합과정, 바이오및뇌공학과 장재선 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스(Science)'의 온라인 자매지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 1월 1일 字에 게재됐다. (논문명 : Visual number sense in untrained deep neural networks)
신경망에서 인지 지능의 발생에 관한 연구는 뇌인지과학과 인공지능 분야 모두에서 핵심적인 연구 주제 중 하나다. 흥미롭게도 인지 기능을 발생시키기 위해서 일반적으로 많은 양의 데이터 입력을 통한 학습 과정을 거쳐야 하는 인공신경망과 달리 동물의 뇌는 태어난 직후부터 다양한 인지 기능을 수행하는 `선천적' 인지 지능을 가지고 있는 것이 관찰돼왔다.
이러한 차이점은 생물학적 지능의 발생과 진화의 원리를 이해하는 데 결정적인 역할을 하고, 현재 개발된 인공지능과의 차이점을 보여주는 핵심적인 단서를 제공할 것으로 기대되고 있으나 이러한 인지 기능이 어떻게 자발적으로 발생하는지는 아직 명확하게 알려진 바가 없었다.
이에 연구팀은 학습을 거치지 않은 신경망의 초기 상태에서 나타나는 단순한 물리적 구조 특성이 다양한 인지 기능을 발생시킬 수 있을 것이라 예상했다. 이를 확인하기 위해 수행한 심층신경망 시뮬레이션 연구를 통해 모든 연결 가중치가 무작위로 초기화된 신경망에서도 `계층 구조'와 무작위적 피드 포워드 연결만 형성된다면 특정 수량에 선택적으로 강한 반응을 보이는 신경망 유닛들이 자발적으로 생성됨을 확인했다.
이러한 신경망 유닛들은 실제 뇌에서 발견되는 수량 선택적 신경세포의 주요한 성질들과 유사한 특성을 보였다. 이 결과는 생물학적 뇌에서 생애 초기에 발견되는 선천적인 숫자 선택성 역시 동일한 원리에 의해 발생할 가능성을 시사한다.
이러한 결과는 기초적인 인지 기능이 신경망의 초기 구조가 갖춰진 시점에 이미 존재하고 이후 다양한 학습을 통해 조절될 수 있음을 보여주며, 뇌신경과학의 중요한 화두 중 하나인 `지능의 선천적 혹은 후천적(nature vs. nurture) 형성'에 관해 매우 중요한 단서를 제공하는 발견으로 평가된다.
연구팀의 결과는 학습과 훈련에 의존해 대부분의 뇌 기능이 발생한다는 기존의 시각을 탈피해, 선천적이고 자발적으로 발생하는 뇌 기능에 대한 보다 심도 있는 연구가 필요하다는 사실을 시사한다. 한편으로 현재의 인공지능 구현 기법들과 완전히 다른 인공지능 구현 원리를 제시할 수 있는 생물학적 뇌 기반 이론을 제시한다.
백세범 교수는 "뇌 신경망 연구를 통해 얻은 아이디어를 인공신경망 연구에 적용하고, 그 결과를 다시 뇌과학적 원리를 발견하는 데 사용해 중요한 통찰을 가능하게 한 의미있는 연구ˮ라며 "뇌신경과학과 뇌공학 분야 모두에서 가장 중요한 질문 중 하나라고 할 수 있는 인지 지능의 기원에 대한 이해의 전환점을 가져올 것으로 기대된다ˮ라고 언급했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 및 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.01.04 조회수 47370 -
난치성 악성 위암의 분자병태생리 기전 최초 규명
우리 대학 바이오및뇌공학과 김필남 교수, 최정균 교수 연구팀은 연세대학교 세브란스 병원 정재호 교수 연구팀과 공동연구를 통해 종양 미세환경의 물리적 인자[세포기질의 강성도 증가]가 암세포의 악성화를 촉진하는 분자후성유전학적 원인을 최초로 규명함으로써 향후 새로운 항암치료전략 수립에 중요한 통찰과 방향을 제시했다.
지금까지 종양연구가 대부분 암세포 자체의 돌연변이나 내부 신호전달 경로에 집중되어 진행되었다면 이번 연구는 암세포가 위치한 종양의 미세환경적 요인이 악성화에 어떤 영향을 주는지를 규명해 종양학 연구의 새로운 패러다임을 제공하고 있다. 최근에 암면역치료의 임상적 성공에 힘입어 *종양미세환경의 면역세포에 대한 관심과 연구가 증가하고 있으나 종양미세환경의 물리적 요인이 암세포의 악성화 및 치료반응에 어떤 영향을 주는지에 대한 연구는 거의 없었다.
연구팀은 생체재료를 활용해 인간의 종양미세환경과 유사한 위암실험모델을 개발하고, 이를 이용하여 단단해진 미세환경에 의한 위암세포의 악성화 메커니즘을 규명했다. 암을 유발하는 단백질로 잘 알려진 YAP (Yes-associated protein)의 DNA 가 단단해진 조직내에서 후성유전학적 변화인 DNA 탈메틸화가 유도되어 악성화가 촉진됨을 밝혔다. 이와 더불어, 본 연구팀은 단단하게 변성된 미세환경을 다시 물렁한 조직으로 변화할 경우, 악성화된 위암 세포에서 역전현상이 일어나 악성화가 약화되고 항암제에 반응하는 세포로 변화함을 확인했다.
이번 연구 결과는 치료가 어려운 난치성 *미만형 위암의 악성화를 촉진하는 원인을 규명함으로써 임상적으로 가장 어려운 scirrhous cancer 의 새로운 치료 가능성을 제시하고, 위암 뿐만 아니라 다양한 암종의 유사한 표현형의 암에 대한 치료 확장성에 기여할 것으로 기대한다.
*종양미세환경: 종양내에 존재하는 암세포, 암의 형성 및 진행에 직/간접적으로 영향을 미치는 주변 조직세포 (면역세포, 섬유아세포, 혈관세포 등) 및 이를 구성하고 있는 *세포외기질물질(Extracellular Matrix) 를 총칭해서 종양미세환경이라고 한다.
*세포외기질: 세포와 세포사이를 연결하고 지탱해주는 지지체의 역할을 하는 물질로 콜라겐과 같은 단백질이 이에 속한다. 세포외기질은 단순한 지지체가 아니라, 이것의 물리적, 화학적 특성이 세포의 운명, 특성 등에 직접적으로 영향을 미친다. 특히, 병적요인으로 인해서 조직 섬유화와 같은 변성이 일어나고 이러한 변성이 암과 같은 질병의 악화의 원인이 된다고 알려져 있다.
*미만성 위암: 위암은 조직학적으로 크게 장형암과 미만 위암으로 분류된다. 장형암의 경우 헬리코박터 감염이나 만성 위축성 위염에 속발하는 위암으로 일반적으로 미만성에 비해 양호한 예후를 보인다. 미만성 위암은 장형암에 비해 암 덩어리를 잘 형성하지 않으며 작은 악성 세포들이 위벽에 퍼져서 침윤과 전이를 잘하며 조기 발견도 어렵다. 40세 미만에서 호발하며 악성도가 매우 높아 치료가 어려운 암으로 알려져 있다.
바이오및뇌공학과 장민정 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지인 `네이처 바이오메디컬엔지니어링’ 12월 7일 字 온라인 판에 실렸다. (논문명: Matrix stiffness epigenetically regulates the oncogenic activation of the Yes-associated protein in gastric cancer)
이번 연구성과는 한국연구재단 과학기술 분야 기초연구사업인 중견연구자지원사업 및 보건복지부 연구중심병원 R&D 사업의 지원을 통해 수행됐다.
2020.12.10 조회수 35327 -
노화된 세포를 젊은 세포로 되돌리는 초기 원천기술 개발
우리 연구진이 노화된 세포를 젊은 세포로 되돌리는 역 노화 원천기술을 개발했다. 이를 활용하면 노화 현상을 막고 각종 노인성 질환을 사전 억제할 수 있는 치료제를 개발할 단서를 찾을 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 시스템생물학 연구를 통해 노화된 인간 진피 섬유아세포를 정상적인 젊은 세포로 되돌리는 역 노화의 초기 원천기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
조광현 교수팀의 이번 연구 결과는 ㈜아모레퍼시픽 기술연구원과의 산학 공동연구를 통해 최초로 개발된 노화 인공피부 모델에서 이 기술을 적용함으로써 입증하는 데 성공했다.
조 교수팀은 이번 연구를 위해 인간 진피 섬유아세포의 세포노화 신호전달 네트워크의 컴퓨터 모델을 개발한 후 시뮬레이션 분석을 통해 노화된 인간 진피 섬유아세포를 젊은 세포로 되돌리는데 필요한 핵심 인자를 찾아냈다. 이후 노화 인공피부 모델에서 핵심 인자를 조절함으로써 노화된 피부조직에서 감소된 콜라겐의 합성을 증가시키고 재생 능력을 회복시켜 젊은 피부조직의 특성을 보이게 하는 역 노화 기술을 개발했다.
연구팀 관계자는 이러한 역 노화 기술은 노화된 피부 등을 포함한 노화 현상 및 많은 노인성 질환의 발생을 사전에 억제할 수 있도록 근본적인 치료전략을 제시한 것으로 건강 수명을 오랫동안 유지하고 싶은 인류의 꿈을 실현하는데 한 걸음 다가선 결과라고 의미를 부여했다.
바이오및뇌공학과 안수균 박사과정 학생, 강준수 연구원, 이수범 연구원과 ㈜아모레퍼시픽의 바이오사이언스랩이 참여한 이번 연구 결과는 국제저명학술지인 `미국국립과학원회보(PNAS)'에 게재됐다.(논문명: Inhibition of 3-phosphoinositide-dependent protein kinase 1 (PDK1) can revert cellular senescence in human dermal fibroblasts)
현재 널리 연구되고 있는 회춘 전략은 이미 분화된 세포를 역분화시키는 4개의 `OSKM(Oct4, Sox2, Klf4, c-Myc) 야마나카 전사인자'를 일시적으로 발현시켜 후성유전학적 리모델링(epigenetic remodeling)을 일으킴으로써 노화된 세포를 젊은 상태로 되돌리는 부분적 역분화(partial reprogramming) 전략이다.
이 기술은 노화된 세포가 젊은 세포로 되돌아갈 수 있다는 것을 증명했지만 종양의 형성과 암의 진행을 유발하는 부작용이 생긴다. 따라서 이와 같은 부작용을 배제할 수 있는 정교한 제어 전략이 과학 난제로 남아있었다.
조 교수팀은 이러한 난제 해결을 위해 시스템생물학 연구 방법을 통해 노화된 인간 진피 섬유아세포를 정상적인 젊은 세포로 되돌릴 수 있는 핵심 조절인자를 오래전부터 탐구하기 시작했다. 4년에 걸친 연구 끝에 단백질 합성, 세포의 성장 등을 조절하는 mTOR와 면역 물질 사이토카인의 생성에 관여하는 NF-kB를 동시에 제어하고 있는 상위 조절 인자인 `PDK1(3-phosphoinositide-dependent protein kinase 1)'을 찾아냈다.
연구팀은 PDK1을 억제함으로써 노화된 인간 진피 섬유아세포를 다시 정상적인 젊은 세포로 되돌릴 수 있음을 분자 세포실험 및 노화 인공피부 모델 실험을 통해 입증했다. 연구를 통해 노화된 인간 진피 섬유아세포에서 PDK1을 억제했을 때 세포노화 표지 인자들이 사라지고 주변 환경에 적절하게 반응하는 정상 세포로서 기능을 회복하는 현상을 확인했다.
연구 결과 노화된 인간 진피 섬유아세포에서는 PDK1이 mTOR와 NF-kB를 활성화해 노화와 관련된 분비 표현형(SASP: Senescence Associated Secretary Phenotype)을 유발하고 노화 형질을 유지하는 것과 연관돼 있음을 밝혀냈다. 즉, PDK1을 억제함으로써 다시 원래의 정상적인 젊은 세포 상태로 안전하게 되돌릴 수 있음을 증명한 것이다.
조 교수팀이 연구 과정에서 찾아낸 표적 단백질의 활성을 억제할 수 있는 저분자화합물과 관련된 신약개발과 그리고 전임상실험을 통해 노화된 세포의 정상 세포화라는 연구 결과는 새로운 노인성 질환의 치료 기술과 회춘 기술에 관한 연구를 본 궤도에 올려놓은 초석을 다진 획기적인 연구로 평가받고 있다.
실제 ㈜아모레퍼시픽 기술연구원은 이번 연구 결과로부터 동백추출물에서 PDK1 억제 성분을 추출해 노화된 피부의 주름을 개선하는 화장품을 개발중이다.
조광현 교수는 "그동안 비가역적 생명현상이라고 인식돼왔던 노화를 가역화할 가능성을 보여줬다ˮ라며 "이번 연구는 노화를 가역적 생명현상으로 인식하고 이에 적극적으로 대처해 건강 수명을 연장하는 한편 노인성 질환을 예방할 수 있는 새로운 시대의 서막을 열었다ˮ라고 의미를 부여했다.
이번 연구는 조광현 교수 연구팀의 시스템생물학 기반 가역화 기술 개발의 일환으로 이뤄졌으며, 연구팀은 지난 1월 같은 기술을 적용해 대장암세포를 다시 정상 대장 세포로 되돌리는 연구에 성공한 바 있다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 KAIST 그랜드챌린지 30 (KC30) 프로젝트 및 아모레퍼시픽 R&D 센터의 지원으로 수행됐다.
2020.11.26 조회수 32736 -
이도헌 교수, 국가과학기술자문회의 심의위원 선임
우리 대학 바이오및뇌공학과 이도헌 교수가 국가과학기술자문회의 제3기 신규 심의위원으로 위촉됐다.
국가과학기술자문회의는 대통령 직속기구로 대통령 자문 기능을 수행하는 '자문회의'와 정책 및 예산을 심의하는 '심의회의'로 구성된다. 이 교수는 심의회의에서 활동할 예정이다.
이 교수는 최근 임기가 종료된 위원의 후임으로 선임돼 임기는 이달 2일부터 내년 11월 1일까지다. 심의회의는 앞으로 총 10명의 위원으로 운영돼 향후 과학기술 주요 정책 및 연구개발(R&D) 예산의 배분 및 조정 등에 대한 심의업무를 할 예정이다.
국가과학기술자문회의는 이 교수의 선임배경을 "대형 국책사업 수행 등 연구경험이 풍부하고 인공지능을 이용한 컴퓨터 가상 인체기술 개발 분야의 대표 전문가"라고 밝혔다.
2020.11.03 조회수 17818 -
단백질로 엮어낸 이중나선 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 최명철 교수 연구팀이 나노소재의 기초물질로 활용할 수 있는 단백질을 새롭게 발굴했다고 30일 밝혔다. 연구팀이 몸속에서 미세소관을 구성하는 `튜불린(Tubulin) 단백질'을 나노공학의 측면에서 재조명해 거둔 성과다.
바이오및뇌공학과 이준철 박사과정과 송채연 박사(現 아모레퍼시픽 R&D 센터)가 공동 제1 저자로 그리고 최명철 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구결과는 국제학술지 `스몰(Small)'에 지난 9월 17일 字 표지논문(Back Cover)으로 게재됐다. (논문명: Tubulin Double Helix: Lateral and Longitudinal Curvature Changes of Tubulin Protofilament)
자연계와 산업계의 나노소재들은 놀라울 정도로 크고 복잡한 구조를 가진다. 이 구조들의 기본 형성원리는 작고 단순한 단위체들의 고유 형태가 전체구조를 결정한다는 원리다. 일반적으로 다양한 곡면 구조를 만들려면 서로 다른 모양을 가지는 최소 두 종류의 분자들을 이어 붙여야 한다. 예를 들어, 세포막의 경우 발아와 융합 과정에서 막의 곡률이 역동적으로 변하는데, 이는 형태가 다른 여러 종류의 인지질 분자들이 혼합돼 있어 가능한 특성이다.
최 교수 연구팀은 생명 현상의 중요한 역할을 담당하는 *미세소관의 특이한 성질에 주목했다. 바로 미세소관이 성장과 붕괴 과정에 필요한 다양한 곡면을 오직 한 종류의 단위체인 튜불린 단백질만으로 구현하기 때문이다.
☞ 미세소관 (Microtubule): 튜불린 단백질로 이루어진 긴 튜브 형태의 나노 구조물이다. 물질 수송의 고속도로, 세포 분열 과정의 분자기계 역할을 수행한다.
연구팀은 튜불린이 수직한 두 방향으로 접히는 독특한 성질에 핵심이 있다고 판단, 튜불린의 형태 변형을 인공적으로 제어하겠다는 점에 아이디어를 얻은 후 곧장 연구를 시작했다. 튜불린 단백질의 접힘을 제어하는 분자스위치를 찾고자 한 것이다.
튜불린이 강한 음전하를 띤 단백질이라는 점을 감안해 양전하 중합체인 폴리라이신(poly-L-lysine)이 미세소관의 구조를 변형하는 과정을 관찰했다. 가속기 X선 산란장치를 이용해 옹스트롱(Å, 100억 분의 1미터)의 정확도로 측정하자 DNA 이중나선 구조의 결정적 증거가 된 로절린드 프랭클린의 *`포토 51'과 유사한 결과를 확인했다.
☞ 포토 51 (photo 51): 로절린드 프랭클린이 촬영한 DNA의 엑스선 회절 이미지로, 프랜시스 크릭과 제임스 왓슨이 DNA 이중나선 구조를 밝히는데 결정적인 증거가 되었다.
이 결과는 튜불린들이 꼭 두 줄씩 길게 늘어선 `튜불린 이중나선' 구조의 형성을 의미하는 것으로 연구팀은 튜불린을 두 방향으로 접을 수 있는 분자스위치를 찾아낸 것이다.
분자스위치의 크기와 개수를 조절함에 따라, 최 교수 연구팀은 단일 벽 나노튜브에서 이중벽 나노튜브로 변환하거나 이중나선의 간격을 자유자재로 조절이 가능한 성과를 거둘 수 있었다.
연구팀 관계자는 "우리 몸속 세포물질을 그대로 이용하되, 자연의 설계를 뛰어넘어 혁신적인 나노건축물을 구현해낸 것ˮ이라고 의미를 부여했다. 최 교수 연구팀의 이번 연구 결과는 튜불린 단백질을 나노소재의 기초물질로 활용하게 해줄 핵심 전략을 제시했다는 점에서 의미가 있다.
최명철 교수는 "이 논문을 계기로 튜불린을 나노소재로 활용하는 연구들이 본격적으로 시작될 것ˮ 이라면서 "새로운 바이오-나노기술의 특이점이 될 선도적 연구ˮ라고 이번 연구에 대한 의미를 부여했다.
최 교수는 이어 "나노미터 크기의 광학/전기/의료 소재를 개발하는 플랫폼으로는 물론 모터 단백질 키네신과 결합해 분자기계를 개발하는 등 활용 가능성이 무궁무진하다ˮ고 강조하면서 "향후 다양한 형태와 특성을 가진 나노소재를 만들어낼 `튜불린 나노공학'의 발전 기반 조성과 함께 이번 연구를 통해 발견한 분자스위치는 알츠하이머병 등 뇌질환의 새로운 치료 전략으로 활용될 것ˮ이라고 기대감을 내비쳤다.
앞서 연구팀은 이 분자스위치를 이용한 튜불린 나노소재의 의료적 가치를 입증한 바 있다. 튜불린 나노튜브를 항암 약물의 일종인 미세소관 표적 치료제의 만능 전달체로 활용할 수 있다는 결과를 지난 8월 20일 字 `어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)'誌에 표지논문으로 발표했다.
미국 산타바바라 캘리포니아대와 공동으로 진행된 이번 연구는 한국연구재단 (중견연구, 방사선기술)과 한국원자력연구원·KAIST의 지원을 받았으며 포항 방사광 가속기의 소각 X선 산란 장치를 이용해 실험을 수행했다.
2020.10.30 조회수 20172 -
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 조회수 19009 -
인공지능으로 자폐 증상과 심각도 예측한다
뇌영상 빅데이터를 활용한 딥러닝(Deep Learning)으로 자폐 스펙트럼 장애(ASD)의 증상과 심각도를 예측할 수 있다는 것이 확인됐다. 이번 연구에 따라 ASD 환자들 진단과 예후에 따른 맞춤형 치료가 가능할 것으로 기대되고 있다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장)와 세브란스병원 소아정신과 천근아 교수(연세자폐증연구소장) 연구팀은 ASD의 뇌영상 빅데이터를 활용해 자폐의 증상과 예후를 예측할 수 있다고 28일 밝혔다.
이번 연구결과는 ASD 아동들의 뇌영상 빅데이터를 이용한 국내 최초의 AI연구성과로, 국제전기전자기술자협회(IEEE)에서 발행하는 저널인 IEEE 엑세스(Access) 온라인판에 게재됐다.
ASD는 뇌 발달 장애의 하나로 사회적 의사소통의 결함과 제한된 관심사 및 반복적인 행동이 대표적인 특징이다. 2020년도 미국 CDC(미국질병통제예방센터)의 통계자료에 따르면 ASD의 유병률은 54명당 1명으로 매년 증가하는 추세이다. 국내 유병률도 약 2% 내외이다.
ASD는 아동 행동 관찰 및 상담과 정신질환 진단분류매뉴얼(DSM-5)에 근거해 진단한다. 하지만 환자 개인차가 심해 자폐에 대한 정확한 진단이 어렵고 예후를 예측하기도 힘들다.
이상완·천근아 교수 연구팀은 세브란스병원에 구축된 3~11세 ASD 환자 84건의 MRI 빅데이터와 국제컨소시엄으로 구축된 1000여 건의 자폐증 환자 MRI 빅데이터를 활용해 MRI 영상으로 자폐의 진단과 예후를 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다.
연구팀은 공간 변경 네트워크(Spartial Transformer Network, STN)와 3D 컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN)을 활용한 모델을 구축하고, MRI 빅데이터를 학습시켰다.
이렇게 구축된 모델에 클래스 활성화 매핑(class activation mapping) 기법을 적용해 형태학적인 특징을 추출하고 이를 뇌영상에 투영시키는 방식으로 분석했다. 더 나아가 인자들간의 관계 분석을 위해 강화학습 모델의 일종인 회귀형 주의집중 모델(recurrent attention model)을 학습시켰다.
분석결과 뇌의 기저핵을 포함한 피질 하 구조가 자폐 심각도와 관련이 있음을 확인했다.
이상완 교수는 “진료 현장에서 자폐를 진단하고 연구하는데 구조적 연관 후보를 제공할 수 있게 됐다”며 “이번 연구결과로 자폐 진단에서뿐만 아니라 앞으로 의사나 관련 전문가들이 인공지능을 활용해 복잡한 질병을 이해하고 더 많이 활용할 수 있게 될 것”이라고 설명했다.
천근아 교수도 “자폐스펙트럼장애를 진단함에 있어 뇌 영상 자료는 아직까지 의사들 사이에서 활용가치가 높지 않다는 인식이 보편적인데 이번 연구를 통해 자폐의 하위 증상과 심각도 사이에 뇌영상에서 차이가 있다는 것을 확인했다”며 “이번 연구는 다양한 임상표현형과 심각도를 지닌 자폐증 환자들에게 개별 맞춤 진단과 예후를 예측하는데 의미를 가진다”고 말했다. [보도자료 출처: 세브란스병원 홍보팀]
2020.08.28 조회수 18163 -
항암제 표적 단백질을 약물 전달체로 쓴다?
우리 대학 바이오및뇌공학과와 생명과학과 공동연구팀이 항암제의 표적 단백질을 전달체로 이용하는 역발상 연구결과를 내놨다. 항암제를 이용한 암 치료에 새로운 가능성이 열릴 전망이다.
우리 대학 생명과학과 김진주 박사·바이오및뇌공학과 이준철 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 그리고 생명과학과 전상용·바이오및뇌공학과 최명철 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials, IF=27.4)’ 8월 20일 字 표지논문으로 게재됐다. (논문명: Tubulin-based Nanotubes as Delivery Platform for Microtubule-Targeting Agents)
우리 몸속 세포가 분열할 때 염색체*들은 세포 한가운데에 정렬해 두 개의 딸세포로 나눠지는데 이 염색체들을 끌어당기는 끈이 바로 `미세소관(microtubule)'이다. 미세소관은 `튜불린(tubulin)' 단백질로 이루어진 긴 튜브 형태의 나노 구조물이다.
☞ 염색체(Chromosome): DNA와 단백질이 응축하여 만드는 막대 형태의 구조체로 생명체의 모든 유전 정보를 지니고 있다.
미세소관을 표적으로 하는 항암 약물인 ‘미세소관 표적 치료제(microtubule-targeting agents)’는 임상에서 다양한 암의 치료에 활용되고 있다. 이들은 암세포 미세소관에 결합해 앞서 언급한 끈 역할을 방해함으로써, 암세포의 분열을 억제, 결국 사멸을 유도한다.
튜불린 단백질에는 이 약물이 강하게 결합하는 고유의 결합 자리(binding site)가 여럿 존재한다. 연구진은 이 점에 착안해 표적 물질인 튜불린 단백질을 약물 전달체로 사용한다는 획기적인 아이디어를 세계 최초로 구현했다. 공동연구팀은 튜불린 나노 튜브(Tubulin-based NanoTube), 약자로 TNT로 명명한 전달체를 개발하고 항암 효능을 실험으로 확인한 것이다. TNT라는 이름에는 암 치료를 위한 폭발물이라는 의미도 담고 있다.
미세소관 표적 치료제는 TNT에 자발적으로 탑재된다. 약물 입장에서는 세포 내 미세소관에 결합하는 것과 다를 바가 없기 때문이다. 이는 항암제마다 적합한 전달체를 찾아야 했던 기존의 어려움을 해소해준다. 즉 TNT는 미세소관을 표적으로 하는 모든 약물을 탑재할 수 있는 잠재력을 가진‘만능 전달체’인 셈이다.
연구진은 먼저 튜불린 단백질에 블록 혼성 중합체*인 PEG-PLL(pegylated poly-L-lysine)을 섞어 기본적인 TNT 구조를 만들었다. 여기서 튜불린은 빌딩 블록, PEG-PLL은 이들을 붙여주는 접착제이다. 그 다음, 도세탁셀(docetaxel), 라우리말라이드(laulimalide), 그리고 모노메틸아우리스타틴 E(monomethyl auristatin E) 3종의 약물이 TNT에 탑재됨을 보였다. 이 약물들은 실제 유방암, 두경부암, 위암, 방광암 등의 화학요법에 활용되고 있는 항암제들이다.
☞ 블록 혼성 중합체(Block copolymer): 두 종류 이상의 단위체로 이루어진 고분자 화합물로, 각 단위체들이 길게 반복되는 특징이 있다.
연구팀은 또 탑재되는 약물의 종류와 개수에 따라 TNT의 구조가 변할 뿐 아니라 약물 전달체로서의 물리·화학적 특성도 달라진다는 사실을 밝혀냈다. 이는 TNT가 탑재하려는 약물에 맞춰 자발적으로 형태를 변형하는‘적응형 전달체’임을 보여주고 있다.
연구팀은 특히 항암제가 탑재된 TNT가 엔도좀-리소좀 경로(endo-lysosomal pathway)로 암세포에 들어가 뛰어난 항암 및 혈관 형성 억제 효과를 보인다는 점을 세포 및 동물을 대상으로 한 실험을 통해 확인했다.
적응형 만능 약물 전달체가 성공적으로 구현이 가능했던 배경에는 연구진이 보유한 튜불린 분자 제어 기술력 때문이다. 연구진은 튜불린 단백질을 일종의 레고 블록으로 보았다. 블록의 형태를 변형하고 쌓아 올리는 방식을 제어하여, 튜브 형태의 구조체를 조립하는 노하우를 축적해왔다. 연구팀은 이번 연구에서 포항 방사광 가속기의 소각 X-선 산란 장치를 이용해 TNT 구조를 나노미터(nm, 10억 분의 1미터) 이하의 정확도로 분석했다.
공동연구팀은 "이번 연구결과는 지금까지 학계에 보고되지 않은 완전히 새로운 방식의 약물 전달체를 구현했다는 점에서 의미가 크다ˮ고 밝혔다. 연구팀은 이어 "TNT는 현재까지 개발된, 또 향후 개발예정인 미세소관 표적 치료제까지 운송할 수 있는 범용적인 전달체이며, 다양한 항암제들의 시너지 효과(synergy effect)를 기대할 수 있는 `플랫폼 전달체'가 될 것ˮ이라고 강조했다.
이번 연구는 한국연구재단 (중견연구, 리더연구, 방사선기술, 바이오의료기술개발사업) 한국원자력연구원, KUSTAR-KAIST의 지원으로 수행됐다.
2020.08.25 조회수 20993 -
바이오및뇌공학과 김진우 학사과정, 국제 학술지 표지 논문 게재
우리 대학 바이오및뇌공학과 백세범 교수 연구팀에 소속된 대학생(학사과정)의 연구논문이 뇌신경과학 분야 저명 국제학술지에 게재됐음은 물론 해당 저널의 표지 논문으로 선정돼 화제가 되고 있다.
바이오및뇌공학과 4학년에 재학 중인 김진우 학생(22세)이 백세범 교수의 지도하에 수행한 학부생 개별연구 프로젝트에서 두뇌의 *시각 피질에서 관측되는 주요 신경망 연결 구조 중 하나인 '장거리 수평 연결(Long-range horizontal connection)'이 두뇌 발생 초기에 형성되는 원리를 규명한 연구결과가 뇌신경과학 분야 '저널 오브 뉴로사이언스'의 표지 논문으로 선정됐다.
☞ 시각 피질(Visual Cortex): 두뇌에서 시각 정보처리를 담당하는 영역. 망막 신경망 영역을 통해 입력받은 외부 공간에 대한 시각 정보를 처리하여 인지 과정을 구현하는 기능성 신경망 구조로 이루어져 있다.
연구팀은 이번 연구를 통해 어린 포유류 동물이 눈을 뜨기 전, 시각적인 학습이 전혀 이뤄지지 않은 상태, 즉 두뇌 발생 초기 상태에서 *망막 내 신경세포들의 자발적인 활동으로부터 발생하는 '*망막 파동'이 두뇌 시각 피질의 신경세포들을 특정한 공간적 패턴으로 자극하고, 이를 통해 시각 정보 처리에서 중요한 역할을 담당하는 '장거리 수평 연결'을 형성한다는 사실을 밝혀냈다.
☞ 망막(Retina): 눈의 안쪽을 둘러싸고 있는 신경세포의 얇은 층으로, 시각 시스템에서 외부 시각 정보가 신경세포 신호로 처음 변환되는 영역
☞ 망막 파동(Retinal Wave): 포유류의 초기 발달과정의 망막에서 나타나는, 신경절 세포들이 차례대로 발화하며 파도와 같은 파형으로 활동패턴이 확산하는 현상
김진우 학생과 송민 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 뇌신경과학 분야의 대표 국제학술지인 '저널 오브 뉴로사이언스 (Journal of Neuroscience)' 19일 字에 게재되는 한편 해당 호 표지 논문으로 선정됐다. (논문명: Spontaneous retinal waves generate long-range horizontal connectivity in visual cortex)
포유류의 시각 피질에서는 신경세포들이 외부 시각 자극의 특정 요소에만 선택적으로 반응하는 신경 선택성(neural tuning)을 보이는데, 비슷한 신경 선택성을 가지는 세포들은 공간적으로 멀리 떨어져 있어도 '장거리 수평 연결'이라는 특별한 상호 연결망 회로로 이어져 있다. 이처럼 특이한 신경망 연결 구조는 포유류의 시각 인지기능에 중요한 역할을 하는 것으로 생각돼왔지만, 이러한 회로가 뇌의 발생 초기 단계에서 외부 시각 정보에 의한 자극 없이 어떻게 자발적으로 발생하는지는 아직까진 명확히 알려진 바가 없었다.
백 교수 연구팀은 망막 내 신경망 구조를 모델화하고, 이를 통해 망막 파동의 패턴이 시각 피질 내 구조 형성에 미치는 영향을 시뮬레이션했다. 그 결과, 연구팀은 망막의 신경절에서 자발적으로 발생하는 망막 파동이 시각 피질로 전달되는 과정에서 형성되는 선택적 활동 패턴이 시각 피질 내의 장거리 연결 구조를 형성함을 밝혀냈고, 이 모델을 기반으로 동물실험에서 관측되는 초기 시각 피질의 특징적인 신경 활동 패턴을 재현하는 데 성공했다.
이 연구를 통해 연구팀은 동물실험에서 관측된 시각 피질의 장거리 수평 연결이 형성되는 과정과 주요 인자들을 정확히 확인했다. 이 결과를 기반으로 연구팀은 뇌 피질 내에서의 활동 패턴이 피질 구조를 결정한다는 기존 모델의 오류를 지적하는 한편, 망막에서 전달된 활동 패턴이 시각 피질의 구조를 형성하는 데 결정적인 영향을 끼친다는 새로운 발생 모델을 제시했다.
백세범 교수는 "외부의 정보를 학습할 수 없는 감각 신경망의 발생 초기 단계에서, 감각기관 말단의 신경 활동 패턴이 뇌 신경망의 주요 구조 형성에 결정적으로 기여한다는 새로운 뇌 구조 발생 모델을 제시한 연구라는 점에서 의미가 크다ˮ고 설명했다.
김진우 학생은 "이번 연구는 뇌가 외부 세계에 대한 감각 정보를 처음으로 경험하기 이전에 어떻게 비 지도적으로 학습을 하는지에 대해, 알려진 실험 데이터에 기반한 명확한 이론적 설명을 제공한다는 점에서 흥미롭다ˮ고 말했다. 그는 이어 "이와 같은 방향의 연구가 향후 데이터 학습에 의존하지 않는 새로운 형태의 인공신경망 연구에도 큰 도움이 될 것으로 기대가 된다ˮ고 덧붙였다.
이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 및 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.08.23 조회수 19907 -
뇌 구조를 정확히 볼 수 있는 3차원 분석기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 백세범 교수 연구팀이 뇌신경과학 연구에서 광범위하게 사용되는 실험용 쥐의 뇌 절편 영상을 자동으로 보정하고 규격화하여 신경세포의 3차원 분포정보를 정확하게 얻을 수 있는 핵심 분석 기술을 개발했다.
이 기술은 실험자의 경험에 의존하던 기존 분석 방식의 문제점을 해결하는 한편 여러 개체에서 얻은 뇌 이미지를 표준적인 3차원 지도상에서 비교 분석할 수 있도록 한다. 이는 기존의 개체별 분석에서는 관측하기 힘든 뇌세포 간 상호 연결 형태의 정확한 공간적 분포를 발견할 수 있는 길을 열었다는 점에서 의미가 크다.
연구팀은 생명과학과 이승희 교수팀과의 협력 연구를 통해 실험에서 얻어진 쥐의 뇌 절편 데이터를 분석했는데, 이 기술을 적용한 결과 시각시스템의 초기구조인 외측 슬상핵(Lateral geniculate nucleus)과 시각피질 (Visual cortex) 사이의 정확한 연결 구조 분포를 측정할 수 있었다. 기존 분석 방식으로는 불가능했던 다중 개체로부터 얻어진 데이터의 표준화를 통해 뇌 전역에 걸친 신경세포의 연결성을 분석할 수 있음을 확인한 것이다.
뇌인지공학프로그램 최우철 박사과정과 송준호 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 `셀(cell)'의 온라인 자매지 `셀 리포츠(Cell Reports)' 5월 26일 자에 게재됐다. (논문명 : Precise mapping of single neurons by calibrated 3-D reconstruction of brain slices reveals topographic projection in mouse visual cortex).
이에 앞서 연구팀은 이 기술을 활용해 UC 버클리대학의 양단(Yang Dan) 교수와의 공동연구에도 참여했고 그 결과를 국제 학술지 `사이언스 (Science)' 1월 24일 자에 발표했다. (논문명: A Common Hub for Sleep and Motor Control in the Substantia Nigra).
통상 쥐의 뇌 절편 영상을 이용한 연구에서는 특정 단백질에 형광물질을 발현시킨 뇌를 잘라 신경세포의 분포 등을 분석하는 방법이 광범위하게 사용된다. 이때 형광을 발현하는 신경세포를 현미경을 통해 연구자의 육안으로 관측하고, 얼마나 많은 신경세포가 뇌의 어느 특정 영역에 위치하는지 일일이 수동적으로 분석한다. 이런 방법은 연구자의 경험에 크게 의존하여 오차가 클 수밖에 없고, 각각의 개체에서 관측된 신경세포의 위치나 수량을 표준적인 공통의 방법으로 동시에 분석할 수 없다는 한계를 갖고 있다.
백 교수 연구팀은 미국의 Allen Brain Atlas 프로젝트에서 제공한 쥐 두뇌의 3차원 표준 데이터에 기반하여, 임의의 각도에서 잘라낸 뇌 절편 이미지들을 SURF(Speeded Up Robust Feature Points) 특징점과 HOG(Histogram of Oriented Gradients descriptor) 형상 기술자를 이용하여 데이터베이스와 비교하는 계산적인 분석 방법을 사용했다.
그 결과, 실험에서 얻은 뇌 이미지와 가장 잘 일치하는 데이터베이스의 3차원 위치를 100마이크로미터(μm), 1도 이내의 오차로 찾아낼 수 있었다. 연구팀은 이를 통해 각 2차원 뇌 이미지의 위치 정보를 3차원 공간상의 위치로 정확히 계산하고, 여러 개체에서 얻어진 신경 세포의 위치를 동일한 3차원 공간에 투영해 정확하게 분석할 수 있음을 확인했다.
따라서 이 기술을 활용하면 다양한 기법으로 생성된 뇌 슬라이스 이미지를 이용해 신경세포의 3차원 위치를 뇌 전체에서 자동적으로 계산할 수 있어, 기존의 방법으로는 분석하기 어려운 수천~수만 개의 신경세포들의 정확한 뇌 내 분포 위치 및 상대적 공간 배열을 한번에 분석하는 것이 가능하다.
또 신경세포들의 연결성을 표준적으로 보정된 3차원 공간에서 표현할 수 있어 특정 뇌 영역 간의 연결은 물론 뇌 전역의 네트워크 분포를 여러 개체의 데이터를 사용해 동시분석도 가능하다. 따라서 기존 방식의 동물실험 분석에서 요구되던 시간과 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
올 6월 현재 백 교수 연구팀의 이 기술은 KAIST내 여러 실험실과 미국 MIT, 하버드(Harvard), 칼텍(Caltech), UC 샌디에고(San Diego) 등 세계 유수 대학의 연구 그룹에서 진행하는 뇌 신경 세포의 네트워크 분석에 활용되고 있다.
백세범 교수는 "이번 연구를 통해 개발된 기술은 형광 뇌 이미지를 이용하는 모든 연구에 바로 적용할 수 있을 뿐만 아니라 그 밖에 다양한 종류의 이미지 데이터에도 광범위하게 적용 가능하다ˮ면서 "향후 쥐의 뇌 슬라이스를 이용하는 다양한 분석에 표준적인 기법으로 자리 잡을 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 및 원천기술개발사업, KAIST의 모험연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.08 조회수 7666 -
동맥경화증을 효과적으로 치료할 수 있는 혈관 내 플라크 제거 나노기술 개발
국내 연구진이 만성 혈관염증 질환인 죽상 동맥경화증을 나노 기술을 이용해 기존 치료법보다 효과적으로 치료할 수 있는 기술개발에 성공해 전 세계 사망원인 1위로 꼽히는 심혈관질환을 정복하는데 한 걸음 더 성큼 다가섰다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박지호 교수 연구팀이 나노 기술을 이용해 죽상 동맥경화증(atherosclerosis) 치료를 위한 체내 약물전달 기술을 개발했다.
죽상 동맥경화증이란 오래된 수도관이 녹슬고 각종 이물질이 가라앉아 들러붙으면 좁아지듯이, 혈관 안쪽에 콜레스테롤과 같은 지방질로 이뤄진 퇴적물인 `플라크(plaque)'가 쌓여 혈류 장애를 일으키는 만성 혈관염증 질환이다. 플라크가 혈관을 막게 되면 심근경색, 뇌졸중 등 심각한 병을 유발한다.
KAIST 바이오및뇌공학과 졸업생 김희곤 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `제어 방출 저널 (Journal of Controlled Release)' 3월 10일 字 및 `ACS 나노 (ACS Nano)' 4월 28일 字 온라인판에 각각 게재됐다. (논문명: Cyclodextrin polymer improves atherosclerosis therapy and reduces ototoxicity / Affinity-Driven Design of Cargo-Switching Nanoparticles to Leverage a Cholesterol-Rich Microenvironment for Atherosclerosis Therapy)
일반적으로 약물치료의 경우 대표적 고지혈증 약물인 스타틴(statin)을 경구투여한다. 이 방법은 혈액 내 콜레스테롤 농도를 낮춰 콜레스테롤이 플라크에 쌓이는 것을 억제하기엔 효과적이나 이미 형성된 플라크를 제거하는 데에는 한계가 있다. 따라서 환자들은 평생 스타틴을 복용해야 하며 플라크라는 잠재적인 위험요소를 안고 살아가야 한다.
연구팀은 문제 해결을 위해 콜레스테롤과 결합하면 이를 녹일 수 있어 제거하기가 쉽다고 알려진 일종의 당 화합물인 `사이클로덱스트린(cyclodextrin)'을 연구에 사용했다.
박지호 교수 연구팀은 사이클로덱스트린을 약 10 nm(나노미터) 크기의 폴리머(polymer, 중합체) 나노입자 형태로 제조, 정맥 주입을 하면 기존 사이클로덱스트린보다 약 14배 효과적으로 플라크에 축적되어 보다 효과적으로 플라크를 제거할 수 있다는 결과를 얻었다고 학술지 `제어 방출 저널'에 게재했다. 연구팀은 또 사이클로덱스트린은 귀 내이의 유모세포(hair cell)를 손상시켜 청력손실을 일으킨다고 알려졌으나 이를 폴리머 나노입자 형태로 제조하면 체내분포양상을 변화시켜 귀 내이에 잘 축적되지 않기 때문에 청력손실을 방지할 수 있다는 사실을 알아냈다.
이와 함께 사이클로덱스트린과 스타틴을 자기조립(self-assembly)을 통해 약 100nm(나노미터) 크기의 나노입자 형태로 제조, 정맥 주입하자 사이클로덱스트린은 플라크 내에서 콜레스테롤을 제거하며 스타틴은 혈관을 좁게 만들었던 주요 원인인 염증성 대식거품세포(macrophage foam cell)를 줄이는 현상을 찾아냈다. 연구팀은 이같이 사이클로덱스트린과 스타틴의 동시 전달은 각각의 약물을 따로 전달했을 때보다 월등하게 효과적이기 때문에 시너지 효과를 가질 수 있는 약물들을 이용한 복합치료(combination therapy)의 필요성을 `ACS 나노 저널'을 통해 제시했다.
박지호 교수는 "이번 연구 결과를 계기로 평생 약물을 복용해야 하는 환자들의 삶의 질을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대가 된다ˮ며 "종양 치료를 위해서 주로 개발되었던 약물전달 나노 기술이 전 세계 사망원인 1위인 심혈관질환을 효과적으로 치료하는 데도 기여할 수 있음을 보여준 연구”라고 의미를 부여했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단과 KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2020.05.29 조회수 6436 -
정확성이 획기적으로 향상된 코로나19 영상 진단 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 흉부 단순 방사선 촬영 영상으로 신종 코로나바이러스 감염증(이하 코로나19) 진단의 정확성을 획기적으로 개선한 인공지능(AI) 기술을 개발했다.
예 교수 연구팀이 개발한 인공지능 기술을 사용해 코로나19 감염 여부를 진단한 결과, 영상 판독 전문가의 69%보다 17%가 향상된 86%이상의 우수한 정확성을 보였다고 KAIST 관계자는 설명했다.
이 기술을 세계적으로 대유행하는 코로나19 선별 진료(Triage)체계에 도입하면 상시 신속한 진단이 가능할 뿐만 아니라 한정된 의료 자원의 효율적인 사용에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
오유진 박사과정과 박상준 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이 연구 결과는 국제 학술지 `아이트리플이 트랜잭션 온 메디컬 이미징(IEEE transactions on medical imaging)'의 `영상기반 코로나19 진단 인공지능기술' 특집호 5월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep Learning COVID-19 Features on CXR using Limited Training Data Sets)
현재 전 세계적으로 확진자 500만 명을 넘긴 코로나19 진단검사에는 통상 역전사 중합 효소 연쇄 반응(RT-PCR, Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction)을 이용한 장비가 사용된다. RT-PCR 검사의 정확성은 90% 이상으로 알려져 있으나, 검사 결과가 나오기까지는 많은 시간이 걸리며 모든 환자에게 시행하기에 비용이 많이 든다는 단점이 있다.
컴퓨터 단층촬영(CT, Computed Tomography)을 이용한 검사도 비교적 높은 정확성을 보이지만 일반적인 X선 단순촬영 검사에 비해 많은 시간이 소요되고 바이러스에 의한 장비의 오염 가능성 때문에 선별 진료에 사용되기 어렵다.
흉부 단순 방사선 촬영(CXR, Chest X-ray)은 여러 폐 질환에서 표준 선별 검사로 활용되고 있지만 코로나19에는 RT-PCR와 CT 검사에 비해 정확성이 현저하게 떨어진다. 그러나, 최근 팬데믹으로 세계 각국에서 확진자 수가 급증함에 따라 비용이 적게 들어가고 검사방법이 용이한 CXR 검사를 정확성을 높여 활용하자는 요구가 증가하고 있다.
그동안 심층 학습(Deep Learning) 기법을 적용해 CXR 영상을 통해 코로나19를 진단하는 여러 연구사례가 보고되고 있지만 진단 정확성을 높이기 위해서는 많은 양의 데이터 확보가 필수적이며 현재와 같은 비상 상황에서는 일관되게 정제된 대량의 데이터를 수집하기가 극히 어렵다.
예 교수 연구팀은 자체 개발한 전처리(Preprocessing)와 국소 패치 기반 방식(Local Patch-based Approach)을 통해 이런 문제점을 해결했다. 적은 데이터 세트에서 발생할 수 있는 영상 간 이질성(Heterogeneity)을 일관된 전처리 과정으로 정규화한 뒤, 국소 패치 기반 방식으로 하나의 영상에서 다양한 패치 영상들을 얻어냄으로써 이미지의 다양성을 확보했다.
또 국소 패치 기반 방식의 장점을 활용한 새로운 인공지능 기술인 `확률적 특징 지도 시각화(Probabilistic Saliency Map Visualization)' 방식을 활용해 CXR 영상에서 코로나19 진단에 중요한 부분을 고화질로 강조해주는 특징 지도를 만들었는데 이 지도가 진단 영상학적 특징과 일치하는 것을 확인했다.
예종철 교수는 "인공지능 알고리즘 기술을 환자의 선별 진료에 활용하면 코로나19 감염 여부를 상시 신속하게 진단할 수 있고 이를 통해 가능성이 낮은 환자를 배제함으로써 한정된 의료 자원을 보다 우선순위가 높은 대상에게 효율적으로 배분할 수 있게 해줄 것ˮ 이라고 말했다.
한편, 이 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.05.25 조회수 8154