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RNA 유전자 가위 기술로 코로나바이러스 싹둑
엔데믹(endemic)으로 지정된 코로나 19 바이러스(이하 SARS-CoV-2)는 변이가 매우 빈번하고 빠른 RNA 바이러스이다. 따라서 전 세계 연구자들은 신·변종 바이러스 출현에 따른 새로운 팬데믹에 대비하기 위해 범용 코로나 바이러스 감염병 치료제 개발에 몰두하고 있다.
우리 대학 생명과학과 허원도 교수 연구팀과 전북대 강상민 교수 연구팀이 공동연구를 통해 세계 최초로 RNA 유전자 가위 기술을 이용해 RNA 바이러스 유전체 내 슈도낫 부위를 타겟해 바이러스 증식을 강력하게 차단할 수 있는 핵심 타겟부위를 발견했고, 전북대학교 인수공통감염병 연구소와의 협업을 통해 동물모델에서 COVID-19 치료 효과를 입증했다고 1일 밝혔다.
우리 대학 자연과학연구소 유다슬이 연구조교수, 전북대학교 한희정 박사과정, KAIST 생명과학과 유정혜 박사과정, KAIST 생명과학과 김지혜 선임연구원이 공동 제 1저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 ‘몰레큘러 테라피 (Molecular Therapy)’ 2023년 3월호에 온라인으로 출판됐다. (논문명: Pseudoknot-targeting Cas13b combats SARS-CoV-2 infection by suppressing viral replication). (Impact Factor: 12.91). (DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymthe.2023.03.018)
SARS-CoV-2 바이러스는 세포 내 감염 후 매우 빠른 속도로 바이러스 단백질을 복제하고 증식하여 숙주 세포의 기능을 완전히 망가뜨린다. RNA 바이러스 유전체를 직접 분해해 바이러스 증식을 억제하는 시도는 이전부터 있어왔으나 이런 빠른 코로나 증식을 완전히 막기에는 역부족이었다.
연구팀은 RNA 유전자 가위 기술로 코로나 바이러스 내 유전자 발현 조절 중추 역할을 하는 슈도낫 부위를 타겟함으로써 99.9퍼센트의 바이러스 증식 억제 효과가 있음을 입증했다. 이는 슈도낫 부위가 코로나 바이러스의 가장 취약한 급소임을 보여주는 결과이기도 하다.
본 기술은 mRNA 기반 유전자 치료제 전달하는 방식으로 DNA 기반 유전자 치료제에 비해 전달 효율이 매우 높으며 치료제 발현 시간 또한 매우 빠르다. 연구진이 제작한 mRNA 기반 치료제 전달로 감염 세포에 2시간 이내, 감염 동물에 6시간 이내에 RNA 유전자 가위 기술 발현을 유도할 수 있었다.
연구진이 타겟한 슈도낫 부위는 MERS, SARS-CoV 유전체 내에서도 보존성이 높은 염기서열을 가졌으며, SARS-CoV-2 변이체 (알파, 베타, 감마, 델타, 오미크론) 모두에서 동일한 염기서열을 가졌다. 연구진은 전북대학교 인수공통연구소와의 공동연구를 통해 SARS-CoV-2 (Hu-1) 뿐만 아니라 변이체 증식 또한 매우 효과적으로 억제됨을 보여주며 해당 기술의 범용성을 증명하였다. 또한 SARS-CoV-2 감염 쥐 모델에 해당 치료제 기술이 투여된 쥐에서 뚜렷한 COVID-19 치료 효과를 입증했다.
유다슬이 연구조교수는 “이번 연구 결과는 바이러스 유전체 중 단백질을 구성하는 유전자가 아닌 단백질 발현을 조절하는 유전자를 세계 최초로 타겟 했다는 점과, 그것이 다른 유전자 타겟 부위보다 바이러스 증식 억제 효율이 뛰어났다는 점에서 중요한 의미를 갖는다”고 말했다.
허원도 교수는 “우리 RNA유전자가위 연구는 본래 바이러스 감염병 치료 목적으로 시작하지는 않았지만 팬데믹이라는 세계적 재난 상황에서 기여하고자 연구를 시작했고, 전북대 인수공통감염병연구소와 공동연구를 통해 치료 효과를 입증할 수 있었다. 또한 mRNA 백신으로 인류가 빠르게 팬데믹을 극복했듯이 mRNA 치료제 개발로 미래에 출현할 바이러스 감염병에 신속한 대응을 하도록 본 기술을 발전시키겠다”며 앞으로의 계획을 밝혔다.
한편, 이번 연구는 KAIST 코로나대응 과학기술뉴딜사업과 보건복지부 감염병 예방 치료기술개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.05.02
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천식 등 만성질환 염증 조절 실마리 풀어
우리 몸에 침입한 병원균이나 암세포를 치료할 수 있는 면역세포인 T세포 중 CD4+ T세포는 적응면역계의 지휘관과 같은 역할을 하며, 이러한 CD4+ T세포의 활성 정도에 따라서 천식과 같은 만성질환의 진행 양상과 예후가 달라지게 된다. T세포의 활성화 증폭을 위해서는 마치 과녁 모양처럼 면역학적 시냅스 형성이 필요하다는 보고들이 있으나 어떠한 메커니즘으로 면역학적 시냅스가 형성이 되는지는 잘 알려져 있지 않았다.
우리 대학 의과학대학원 이흥규 교수 연구팀이 면역학적 시냅스 형성에 섬모 형성 단백질(IFT20)과 엔도솜 형성 단백질(TSG101)의 결합이 중요한 역할을 한다고 26일 밝혔다.
의과학대학원 정지웅 박사(현, 서울대병원 알레르기내과 임상강사), 강인 박사과정, 생명과학과 김유민 박사과정 등이 주도한 이번 연구에서 연구팀은 단일세포 전사체 분석법을 활용해 활성화된 CD4+ T세포에서 섬모 형성 단백질(IFT20)의 발현이 증가해 있음을 확인했다.
연구팀은 T세포에 국한되어 섬모 형성 단백질(IFT20)이 결핍된 마우스를 제작해 해당 마우스가 정상 마우스보다 천식 증상의 특징이 감소함을 확인했고, 이는 정상 CD4+ T세포와 비교했을 때 섬모 형성 단백질(IFT20) 결핍 CD4+ T세포가 면역학적 시냅스 형성을 감소시켜 T세포 증식, 해당작용 및 세포호흡이 감소하기 때문임을 확인했다.
또한, 연구팀은 섬모 형성 단백질(IFT20)에 결합하는 단백질을 찾기 위해 효모단백질잡종법과 면역침강법을 이용함으로써 섬모 형성 단백질(IFT20)이 엔도솜 형성단백질(TSG101)과 서로 결합한다는 것을 세계 최초로 규명했다.
이를 입증하기 위해 연구팀은 T세포에 국한되어 엔도솜 형성단백질(TSG101)이 결핍된 마우스를 제작해 엔도솜 형성단백질(TSG101)이 결핍된 CD4+ T세포가 정상 CD4+ T세포에 비해 면역학적 시냅스 형성이 감소함을 확인했다. 결과적으로 기존에 알려지지 않았던 면역학적 시냅스 형성에 기여하는 섬모형성 단백질(IFT20)과 엔도솜 형성단백질(TSG101)의 역할을 밝힘으로써 T세포 활성화를 조절할 수 있는 단서를 제공했다는 점에서 큰 의의가 있다.
이번 연구를 주도한 정지웅 박사는 "그동안 잘 알려지지 않은 면역학적 시냅스 형성을 조절하는 단백질을 확인하는 중요한 연구”라고 설명했다. 이흥규 교수는 “면역학적 시냅스 형성의 변화를 통해 천식의 염증 정도가 변화할 수 있음을 확인했고, 향후 면역학적 시냅스를 조절함으로써 천식을 비롯한 다양한 면역 질환 등에서 질환의 염증을 조절하는 실마리를 제공할 것으로 기대한다ˮ 라고 연구 결과를 소개했다.
의과학대학원 정지웅 박사(현, 서울대병원 알레르기내과 임상강사)가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 면역학 분야 국제 학술지 `세포 및 분자 면역학(Cellular & Molecular Immunology, JCR IF = 22.10)'에 4월 7일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Regulation of c-SMAC formation and AKT-mTOR signaling by the TSG101-IFT20 axis in CD4+ T cells)
한편 이번 연구는 한국연구재단 바이오의료기술개발사업 및 글로벌박사양성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.04.26
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강수 관측 오차범위 42.5% 줄인 알고리즘 개발
강수량의 정확한 파악은 지구의 물 순환을 이해하고 수자원과 재해 대응을 위해 중요하다. 강수량 추정을 위한 알고리즘에는 다양한 방법들이 제안되어 왔으며, 최근에는 기계학습을 이용한 방법들이 많이 제안되고 있다.
우리 대학 문술미래전략대학원(건설및환경공학과 및 녹색성장지속가능대학원 겸임) 김형준 교수와 도쿄대 등으로 구성된 국제 공동연구팀이 인공위성에 탑재된 마이크로파 라디오미터의 관측값을 이용해 지상 강수량을 추정하는 새로운 기계학습 방법을 제안했다고 25일 밝혔다. 연구팀은 기존의 방법과 비교해 전 강수량에 대해 오차(RMSE)를 최소 15.9%에서 최대 42.5%까지 줄이는 데 성공했다.
단순한 데이터 주도(data-driven)모델은 대량의 훈련 데이터가 필요하고 물리적인 일관성이 보장되지 않으며 결과의 원인 분석이 어렵다는 등의 문제가 있었다. 연구팀은 이번 연구에서 위성 강수량 추정에 대한 분야 지식을 명시적으로 포함함으로써 학습 모델 내의 상호 의존적인 지식 교환을 구현했다. 구체적으로, 멀티태스크 학습(multitask learning)이라는 심층 학습 기법을 사용해 강수 여부를 인식하는 분류 모델과 강수 강도를 추정하는 회귀 모델을 통합하고 동시에 학습시켰다.
이번 연구에서 제안한 기계학습 모델에는 이번에 포함된 메커니즘 외에도 다양한 물리적 메커니즘을 포함할 수 있다. 예를 들어, 비 또는 눈, 진눈깨비 등 강수 종류의 분류 및 상승 기류 또는 층상 구름 유형 등 강수를 일으키는 구름 유형의 분류를 포함함으로써 앞으로 추정의 정확도가 더욱 향상될 것으로 기대된다.
김형준 교수의 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘지구물리 연구 레터(Geophysical Research Letters)’에 지난 4월 16일 출판됐다. (논문명: Multi-Task Learning for Simultaneous Retrievals of Passive Microwave Precipitation Estimates and Rain/No-Rain Classification; doi:10.1029/2022GL102283)
한편 이번 연구는 한국연구재단 해외우수과학자유치사업(BP+)와 정보통신기획평가원 인공지능대학원지원(한국과학기술원)지원을 받아 수행됐다.
2023.04.25
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김재철AI대학원 이신의 박사과정, 2023 애플 머신러닝 연구 장학생 선정
우리 대학 김재철AI대학원의 박사과정 이신의 씨(지도교수 황성주, 이주호)가 2023 애플 머신러닝 연구 장학생(Apple Scholars in AI/ML PhD fellowship program)에 선정됐다. 애플의 머신러닝 연구 장학생 프로그램은 컴퓨터공학 분야에서 미래가 유망한 신진 연구자들을 발굴하고 지원하기 위해 2020년 시작됐다. 매년 전 세계 관련 분야 대학원생 중 소수의 인원을 선발해 2년간 연구 및 학술대회 참여를 위한 지원금 및 인턴십 기회를 제공한다. 또한, 현직 애플 엔지니어의 멘토링도 받게 된다. 올해는 미국 존스홉킨스대 · MIT · 스탠퍼드대, 영국의 임페리얼 컬리지 런던 · 에딘버러대, 중국 칭화대, 홍콩의 홍공과기대, 이스라엘 테크니온공대 등 유수의 대학에서 22명의 박사과정 학생이 선발됐다. 아시아에서는 이신의 씨를 포함해 중국 2명, 홍콩 1명 등 총 4명이 선발됐으며, 이 씨는 국내 최초의 애플 머신러닝 연구 장학생으로 이름을 올렸다.
이신의 씨는 이미지 또는 말뭉치* 같은 대규모 데이터의 학습을 이미 끝낸 거대 인공지능 모델을 새로운 목적에 맞게 다시 학습시키는 '전이학습(transfer learning)' 분야의 연구자다. * 말뭉치: 텍스트를 컴퓨터가 읽을 수 있는 형태로 모아 놓은 언어 자료적은 양의 데이터로도 효과적인 재학습을 가능하게 하는 데이터 증강 방법 및 거대 인공지능 모델이 학습 데이터에 과적합(overfitting) 되는 것을 방지하는 정규화 방법(regularization) 등을 제안해 전이학습의 성능을 향상하는 연구를 수행했다. 또한, 해당 연구 결과를 인공지능 분야에서 세계적인 권위를 인정받는 '컴퓨터언어 학회(ACL)', '표현학습 국제학회(ICLR)', '신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 등에 총 11편의 논문으로 게재했다. 이신의 씨는 "이번 애플의 연구 장학생 선정이 큰 동기부여가 되었다"라며, "지금까지의 인공지능 연구는 주로 컴퓨터 비전 분야와 자연어 처리에 집중되어왔지만, 앞으로 인공지능 기술을 물리학과 같은 자연과학에 활용해 다양한 과학 분야를 지원하는 연구를 하고 싶다"라고 포부를 밝혔다.
2023.03.17
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왼쪽 눈이 본 것을 오른쪽 뇌가 알게 하라
인간을 비롯한 대부분 동물의 신체 기관들은 대칭적 구조를 가지고 있다. 이를 통해 몸의 좌우 균형을 맞추고, 움직이고, 반응을 할 수 있게 된다. 동물의 시각이 시작되는 안구 역시 머리의 양쪽에 하나씩 위치하며 한쪽 눈으로 볼 때 보다 더 넓은 영역의 물체를 인식할 수 있게 된다. 사람이나 고양이 같은 경우는 양쪽 눈이 정면을 향하고 있고, 개나 쥐 같은 동물은 눈이 사람보다 측면부를 향해 있고, 많은 물고기의 경우는 두 눈이 완전히 반대쪽을 향하고 있다. 이로 인해 좌우측 눈이 받아들이는 이미지 역시 차이를 보이게 된다. 인간의 경우 좌측과 우측 눈이 인식하는 이미지의 50%에 가까운 영역이 겹치는 반면, 생쥐의 경우는 5% 이하의 영역이 중복이 되며, 물고기는 중복된 영역이 거의 없다. 이들 겹치는 시각 영역 이미지의 위상차를 뇌가 인식해 동물은 물체의 입체감을 느낄 수 있다. 또, 물체가 움직이는 경우에는 좌측 눈과 우측 눈에 감지된 물체의 이미지의 시간차 정보가 뇌에서 처리되어 물체의 이동 경로를 감지하고 예측할 수 있게 된다. 결국, 중복된 시각 영역이 넓을수록 외부 물체의 입체감과 이동을 더 잘 감지할 수 있게 되어, 대부분 포식 동물들이 넓은 중복 영역을 확보하기 위해 안구를 정면에 위치하는 경우가 많다.
이렇게 좌우 안구에서 인식된 이미지를 뇌의 특정 영역에 전달하기 위해 눈에서 나온 시신경은 뇌의 좌우 반구에 모두 연결이 되어 있다. 흥미롭게 좌우 반구로 연결되는 시신경 비율은 좌우 안구 이미지의 중복 비율에 역비례해서, 인간의 경우 50% 시신경이 반대쪽 뇌로 연결되고, 생쥐의 경우 95% 내외, 물고기는 100% 반대쪽으로 연결된다. 시신경이 좌측 또는 우측 중 어느 쪽 뇌로 뻗어 나갈 것인지를 결정하는 과정은 시신경이 눈에서 출발해 시상하부 영역에 도달할 때 시상하부 중간선에 존재하는 경로 결정자(pathway selection cue)에 의해 일어난다고 알려져 있다. 오랜 동안 이러한 동물의 양안 시각계 (binocular visual system)의 핵심인 시상하부 중간선에서 경로 결정에 관련된 메커니즘을 이해하려는 시도가 있어 왔고 일부 경로 결정 인자들이 밝혀진 바도 있다. 하지만, 핵심인자의 부재로 이 과정에 대한 명확한 이해는 부족한 상황이었다.
생명과학과 김진우 교수 연구실에서는 시신경 및 시상하부 중간선에 많이 발현되는 VAX1 유전자에 대한 연구를 수행해 오고 있다. 이 유전자가 결핍된 생쥐와 사람은 시신경이 제대로 성장하지 못하고 시신경이 시상하부에서 교차하지 못하는 발달 이상을 보였다. VAX1이 호메오도메인을 가지는 전사인자의 특성을 가지고 있기 때문에 당연히 시상하부에서 경로 결정자의 유전자 발현을 조절해 시신경 교차(optic chiasm)를 생성할 것이라고 추정하였으나, 김교수 연구팀에서는 VAX1이 시상하부 세포에서 전사인자로 기능하기 보다는 눈의 망막신경절세포에서 뻗어 나온 시신경 축삭(axon)에서 mRNA 번역인자로 작용하여 시신경의 성장을 유도한다는 놀라운 사실을 발견하여 2014년 발표한 바 있다. 하지만, VAX1이 전혀 없는 동물은 두개골 기형 때문에 생존하기 어려워 이러한 VAX1 이상으로 인해 시신경 교차가 없는 동물의 시각 반응 및 행동에 대한 이해는 이루어지지 못하고 있었다.
김 교수 연구실에서 VAX1의 전사인자 기능은 유지한 채 시신경 축삭에 작용하지 못하는 VAX1(AA) 생쥐를 제작하였고, 이 생쥐는 외형적 이상이 전혀 없이 정상적으로 태어나 성장하였다. 다만, VAX1(AA) 생쥐는 모든 시신경이 안구와 같은 쪽 뇌에만 연결되는 시신경 교차 결핍증(agenesis of optic chiasm, AOC)을 나타냈다. 이 생쥐의 시각을 다양한 방법을 통해 검증한 결과, 눈 속의 신경 조직인 망막이 빛을 감지하는 기능은 정상이나 입체 시각이 전혀 없었고, 시력 역시 저하되어 있었다.
흥미로운 점은 VAX1(AA) 생쥐의 눈이 아무런 자극이 없는 상태에서도 지속적으로 상하궤도 운동을 하는 시소안구진탕증(Seesaw Nystagmus)를 보인다는 것이었다. 이러한 시소안구진탕증은 시신경 교차에 이상이 있는 사람과 벨지안쉽도그(Belgian sheepdog)에서도 관찰이 된 바 있어서 시신경 교차 결여가 VAX1(AA) 생쥐의 안구 운동 이상의 원인임을 알 수 있었다.
더욱 흥미로운 점은 VAX1(AA) 생쥐의 시각 운동 반응이 반전되어 있다는 점이었다. 왼쪽 눈에 빛을 주면 오른쪽 동공이 먼저 축소되고, 물체 이동을 감지한 후에는 움직이던 눈이 오히려 정면을 응시하는 등, 시각 정보와 반대되는 안구의 움직임을 보였다. VAX1(AA) 생쥐는 시신경 교차에만 이상이 있고 시각을 처리하는 뇌 부위는 정상적으로 형성이 되어 있기 때문에, 이 결과는 우측 눈에서 오는 신호를 처리해 우측 눈으로 운동 정보를 보내야 할 좌측뇌가 정작 좌측 눈에서 오는 신호를 받아 우측 눈을 자극하는 입력-출력 반전(input-output inversion) 현상 때문으로 해석되었다. 하지만, 아직 VAX1(AA) 생쥐의 좌측 눈에서 들어 온 시각 신호가 어떤 뇌 부위를 안구로 다시 전달되는지에 대한 정보가 거의 전무하기 때문에 이러한 반전된 시각-운동 신경망에 대한 이해는 부족한 상황이다. 이를 해결하기 위해 김교수팀은 시각 자극을 받은 VAX1(AA) 생쥐의 뇌를 자기 공명 영상 분석하는 공동 연구를 시작하였다. 이 연구를 통해 동물의 시각 정보가 어떤 경로로 뇌에서 처리되어 운동 신경을 활성화 할 수 있는지에 대한 이해를 심화할 수 있을 것으로 기대한다.
이번 연구는 국제학술지인 Experimental & Molecular Medicine (https://doi.org/10.1038/s12276-023-00930-4) 2월3일자로 발표됐다. KAIST 생명과학과 김진우 교수 연구팀 민광욱 박사가 제1저자로 연구를 주도하였고, 생명과학과 이승희 교수 연구팀, 바이오및뇌공학과 박영균 교수 연구팀, 연세대학교 이한웅 교수 연구팀, 한국뇌연구원 김남석 박사, 기초과학연구원 이창준 박사 연구팀이 함께 참여하였다. 본 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자연구지원사업과 선도연구센터사업, 그리고 KAIST 국제공동연구지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.02
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암세포만 공략하는 스마트 면역세포 시스템 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 최정균 교수와 의과학대학원 박종은 교수 공동연구팀이 인공지능과 빅데이터 분석을 기반으로 스마트 면역세포를 통한 암 치료의 핵심 기술을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 키메라 항원 수용체(Chimeric antigen receptor, CAR)가 논리회로를 통해 작동하게 함으로써 정확하게 암세포만 공략할 수 있도록 하는 차세대 면역항암 치료법으로 기대가 모아진다. 이번 연구는 분당차병원 안희정 교수와 가톨릭의대 이혜옥 교수가 공동연구로 참여했다.
최정균 교수 연구팀은 수백만개의 세포에 대한 유전자 발현 데이터베이스를 구축하고 이를 이용해 종양세포와 정상세포 간의 유전자 발현 양상 차이를 논리회로 기반으로 찾아낼 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하고 검증하는 데 성공했다. 이 방법론으로 찾아진 논리회로를 장착한 CAR 면역세포는 마치 컴퓨터처럼 암과 정상 세포를 구별하여 작동함으로써 부작용없이 암세포만 정확하게 공략하는 것이 가능하다.
바이오및뇌공학과 권준하 박사, 의과학대학원 강준호 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 '네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)'에 지난 2월 16일 출판됐다. (논문명: Single-cell mapping of combinatorial target antigens for CAR switches using logic gates)
최근의 암 연구에서 가장 많은 시도와 진전이 있었던 분야는 바로 면역항암치료이다. 암환자가 갖고 있는 면역체계를 활용하여 암을 극복하는 이 치료 분야에는 몇 가지 방법이 있는데, 면역관문억제제 및 암백신과 더불어 세포치료 또한 해당된다. 특히, 키메라 항원 수용체를 장착한 CAR-T 혹은 CAR-NK라고 하는 면역세포들은 암항원을 인식하여 암세포를 직접 파괴할 수 있다.
CAR 세포치료는 현재 혈액암에서의 성공을 시작으로 고형암으로 그 적용 범위를 넓히고자 하는 중인데, 혈액암과 달리 고형암에서는 부작용을 최소화하면서 효과적인 암 살상 능력을 보유하는 CAR 세포 개발에 어려움이 있었다. 이에 따라 최근에는 한 단계 진보된 CAR 엔지니어링 기술, 즉 AND, OR, NOT 과 같은 컴퓨터 연산 논리회로를 활용해 효과적으로 암세포를 공략할 수 있는 스마트 면역세포 개발이 활발히 진행되고 있다.
이러한 시점에서, 연구진은 세포 단위에서 정확히 암세포들에서만 발현하는 유전자들을 발굴하기 위해 대규모 암 및 정상 단일세포 데이터베이스를 구축했다. 이어서 연구진은 암세포들과 정상세포들을 가장 잘 구별할 수 있는 유전자 조합을 검색하는 인공지능 알고리즘을 개발했다. 특히 이 알고리즘은, 모든 유전자 조합에 대한 세포 단위 시뮬레이션을 통해 암세포만을 특이적으로 공략할 수 있는 논리회로를 찾아내는데 사용되었다. 이 방법론으로 찾아진 논리회로를 장착한 CAR 면역세포는 마치 컴퓨터처럼 암과 정상 세포를 구별하여 작동함으로써 부작용은 최소화하면서도 항암치료의 효과는 극대화시킬 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 권준하 박사는 "이번 연구는 이전에 시도된 적이 없는 방법론을 제시했는데, 특히 주목할 점은 수백만개의 개별 암세포 및 정상세포들에 대한 시뮬레이션을 통해 최적의 CAR 세포용 회로들을 찾아낸 과정이다ˮ라며 "인공지능과 컴퓨터 논리회로를 면역세포 엔지니어링에 적용하는 획기적인 기술로서 혈액암에서 성공적으로 사용되고 있는 CAR 세포치료가 고형암으로 확대되는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다"고 설명했다.ᅠ
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업-차세대응용오믹스사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.02
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2023 학위수여식 개최
우리 대학이 17일 오후 2시 대전 본원 스포츠 컴플렉스에서 2023년도 학위수여식을 개최했다. 코로나19 대유행 이후 처음으로 졸업생 전체가 참여하는 행사로 진행했다.
박사 691명, 석사 1천464명, 학사 715명 등 총 2천870명이 학위를 받으며, 1971년 설립 이래 박사 1만 5천772명을 포함해 석사 3만 8천360명, 학사 2만 867명 등 총 7만 4천999명의 졸업생을 배출하게 된다. 류가빈(23, 기계공학과) 씨는 학사과정 수석졸업자로 과학기술정보통신부 장관상을 받는다. 이사장상은 이승주(24, 전산학부) 씨, 총장상은 태국 유학생인 잔타칸 네생팁(23, 화학과) 씨가 받는다. 동문회장상과 발전재단 이사장상은 각각 황재용(25, 물리학과) 씨와 이준모(23, 산업및시스템공학과) 씨가 수상한다. 이종호 과학기술정보통신부 장관은 우수 졸업자를 시상하고 축사했다.
또한, 2004년도에 학부에 입학한 뒤, 19년 만에 박사학위를 받는 차유진(38, 바이오및뇌공학과) 씨가 졸업생 대표연설을 맡는다. 차 씨는 원자력및양자공학과를 졸업한 뒤 의학전문대학원에 진학해 방사선종양학과 전문의가 되었지만, 골육종을 앓던 어린 환자의 죽음을 계기로 다시 과학자의 길을 걷기 위해 모교로 돌아왔다. 현대의학의 한계를 극복하는 길은 결국 과학기술에 있으며, 과학자가 되어 그 답을 찾아가겠다는 꿈과 함께 2018년 바이오및뇌공학과 박사과정에 입학했다.
의사가 환자의 병을 진단하는 과정에서 발생하는 의사결정의 특성을 뇌과학적인 관점에서 규명하고 이를 활용한 뇌 기반 인공지능 알고리즘을 개발했다. 다양한 전공 분야의 임상 의사 약 200명을 피험자로 참여시켜 수집한 데이터로 본질적인 기계학습 이론 개발을 시도한 독창적이고 도전적인 연구다.
차 씨는 "인간은 인공지능이 가진 고유한 학습 능력을 활용해 자신의 전문성을 계발하고, 인공지능은 인간의 학습 능력을 모사해 성장하는 방식으로 협력할 수 있다"라고 말했다. 이어 "인간과 기계가 상대에게 미치는 영향에 반응하면서 진화하는 '공진화(共進化, coevolution)'의 단계까지 기술을 발전시켜 의료뿐만 아니라 모든 분야에 활용하는 것이 궁극적인 목표"라고 말했다.
현재 KAIST 의과학연구센터 연구 조교수로 재직 중인 차 씨는 의료인이 임상 현장에서 인공지능을 활용하는 것을 돕기 위해 2017년 『의사를 위한 실전 인공지능』을 저술했으며, 이 책은 '2018 세종도서' 학술부문 우수도서로 선정되기도 했다. 17일 열리는 학위수여식에서는 "세상에는 해결하기 어려운 일들이 너무나 많지만, 세상의 지평을 넓히고 당면한 문제들을 해결할 수 있는 길은 과학기술이라고 믿는다"라는 메시지를 담은 대표연설을 할 예정이다.
또한, 싱어송라이터 박새별(38, 문화기술대학원) 씨가 박사학위를 받는다. 최근 화제가 된 챗GPT처럼 인공지능 분야에서는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석하게 만드는 ’'자연어 처리'가 활발하게 연구되고 있다. 박 씨는 이 기술을 활용해 언어 대신 음악을 인공지능으로 분석하는 연구를 수행했다. 소리의 형태인 음악을 자연어 처리 방식으로 분석하기 위해서는 음표와 박자 등을 마치 언어처럼 문장이나 단어의 형태로 구현하는 작업이 필요한데, 이 과정에서 멜투워드(Mel2Word)라는 알고리즘을 직접 고안해 연구에 적용했다. 또한, 멜로디를 텍스트로 바꿔 분석하면 단순하게 음정을 표현하는 소릿값이 아니라 단어 혹은 문장으로서 의미와 맥락을 가진 수치들로 표현할 수 있다고 제안했다. 박 씨는 "그동안 주관적인 감상과 정서의 산물로 여겨지던 음악을 객관적인 수치로 계산해 분석할 수 있는 정량적 틀을 개발한 연구다"라고 설명했다. 박 씨의 연구 결과는 향후 음악의 유사성은 물론 독창성·예술성·대중성까지 측정할 수 있는 도구로 발전할 수 있으며, 인지과학적 측면에서 인간이 음악에 반응하는 근본 원리를 탐구하는 실마리로 활용될 수 있다.
2014년 박사과정에 입학한 박 씨는 학업과 함께 본업인 음악 활동은 물론 대중 강연과 대학 강의를 병행하고 결혼과 출산이라는 개인적인 중대사도 치렀다. 2019년 학위 이수 요건을 갖췄지만, 연구의 완성도를 위해 졸업을 늦춘 끝에 9년 만의 결실을 얻게 됐다. 박 씨를 지도한 남주한 문화기술대학원 교수는 "학부에서 심리학을 전공한 박새별 씨는 석박사 연구를 위해 늦게 배운 코딩으로 인공지능 분야에서 수준 있는 연구를 마무리해냈다"라고 전했다. 이어, 남 교수는 "오랜 시간이 걸렸지만, 연구자로서 끝까지 포기하지 않는 자세 또한 훌륭하다"라고 덧붙였다.박새별 씨는 현재 연세대 언더우드 국제학부에서 문화기술(Culture Technology) 과목과 음악 정보 검색(Music Information Retrieval) 과목을 강의하고 있다. 박 씨는 "KAIST에서 석박사를 했던 10년여의 기간은 학문적 지식뿐만 아니라 인생의 모든 면에서 배우고 성장할 수 있었던 시간이었다"라며, "박사는 끝이 아니라 시작(Commencement)이기 때문에 이제 뿌려진 작은 씨앗을 더 뿌리 깊게 내리며 좋은 학자로서, 그리고 아티스트로서 더 열심히 살아 나가겠다"라고 소감을 전했다.
이뿐만 아니라, 사회문제 해결을 꿈꾸는 청년 창업가들도 학사모를 쓴다. 경영공학부 사회적기업가 MBA 과정에서 석사학위를 취득하는 문준석(40), 서인아(31) 씨다.문준석 씨는 입학 전 아프리카 난민의 자립을 돕는 카페를 운영했다. 이후 사업의 규모를 확대하고 복지와 인권의 사각지대에 놓인 난민을 지속 가능한 방식으로 돕는 사회적기업 경영을 배우기 위해 KAIST에 진학했다.
문 씨는 학위 과정 중 커피를 바꾸는 것만으로도 적극적인 탄소 저감을 이뤄낼 수 있다는 아이디어로 사업 분야를 전환하고 ㈜이퀄테이블을 창업했다. 개인이 종이컵 한 개의 사용을 줄여서 저감할 수 있는 탄소의 양은 10g이지만 커피 자체를 바꾸면 300g의 탄소를 줄일 수 있기 때문이다.
커피는 농장에서의 생산부터, 유통, 가공, 소비에서 커피 1kg당 15kg의 탄소가 배출되는데 문 씨는 이 전체 과정의 혁신을 통해 탄소중립에 가까운 커피 원두를 생산하고 있다. 특히, 탄소중립인증 농장의 생두를 100% 재생에너지로 로스팅한 탄소저감커피를 기업에 제공하고 탄소저감량을 함께 보여주는 기업 대 기업 ESG 비즈니스 솔루션이 문 씨의 새로운 창업 분야다. 첫 파트너인 SK텔레콤과 협력해 이달 중 서비스를 시작한다.
함께 졸업하는 서인아 씨는 환경오염을 줄이는 방식의 패션 사업을 하기 위해 ㈜컨셔스웨어를 창업했다. 사명감을 실현하기 위해서는 그와 부합하는 경영 전문성이 필요하다는 생각에 사회적기업가 MBA 과정을 시작했다.
서 씨는 의류 산업 중에서도 80조 원 규모의 가죽 시장에 주목했다. 동물 가죽은 두께나 오염 문제로 원단의 60%만 사용하고 나머지는 버려진다. 가공하는 과정에서 중금속을 사용해 환경에 직접적인 영향을 미친다.
서 씨는 사회적기업가 MBA 과정을 통해 연계된 SK케미칼과 협력해 친환경 가죽 가방을 출시했다. 폐기된 가죽을 갈아서 재가공한 재생 가죽을 바이오소재(PO3G)로 가공한 제품이다. 90% 이상 생분해 가능한 PO3G를 재생 가죽에 적용한 최초의 사례로, 가공과 폐기 단계에서 환경오염을 줄이는 동시에 기존 소가죽 제품 대비 탄소배출량과 물 사용량도 10분의 1 수준으로 감축할 수 있다. 문준석 씨와 서인아 씨가 졸업한 사회적기업가 MBA 과정은 올해부터 녹색경영정책 프로그램과 통합된 임팩트(Impact) MBA 과정으로 운영된다. KAIST는 혁신적인 기술과 아이디어로 경제적 가치는 물론 환경과 사회에 의미 있는 변화를 주도하는 창업가들을 꾸준히 육성하겠다는 방침이다.
한편, 이날 학위수여식에서는 존 섹스턴(John Edward Sexton) 뉴욕대 명예총장에게 명예이학박사 학위를 수여했다.
우리 대학 관계자는 "섹스턴 총장의 오랜 고등교육 리더십과 KAIST가 NYU와의 협업을 통해 글로벌 가치창출 선도대학으로 도약하기 위한 기틀을 마련하는 과정에 기여한 공로를 인정해 명예이학박사 학위를 수여한다"라고 설명했다.
섹스턴 명예총장은 2002년부터 2016년까지 총장으로 재직하며, 2개의 해외 캠퍼스 및 다양한 해외 분원(Global Academic Sites)을 세계 각국에 설립했다. NYU의 랭킹 상승을 도모해 의대를 미국 전체 Top 2로 올려놓는 등 NYU를 초일류 대학의 반열에 올린 것은 물론 학생 수를 2만 9천 명에서 6만 명으로 파격적으로 늘리는 등 대학의 혁혁한 성장을 이뤄냈다.
또한, 섹스턴 명예총장은 재임 기간에 대학의 학업 목표를 지원하기 위한 기금 모금 활동을 활발하게 벌였다. 14년의 총장 재임 기간 중 '매일 100만 달러를 모금' 및 즉각적인 기부를 독려하는 '콜 투 액션(Call to Action)'과 같은 계획을 수립해 49억 달러의 기부금을 모금했으며, 이는 NYU 역사상 가장 큰 규모로 기록되고 있다.
섹스턴 명예총장은 총장 재임 시절에도 강의를 병행하고 학교 구성원들을 '가족'으로 표현하는 등 학생들을 특별히 아낀 일화들이 널리 알려져 있다. 특히, 학위수여식에서는 졸업생 모두를 안아주는 것으로 유명한데, 1999년 NYU 로스쿨에서 법학석사를 마친 박진 외교부 장관도 섹스턴 총장의 포옹을 받은 졸업생 중 하나다. 1942년생인 섹스턴 명예총장은 자신이 기틀을 마련한 KAIST-NYU 조인트 캠퍼스의 발전을 독려하기 위해 KAIST에 직접 방문해 명예이학박사 학위를 받았다. 또한, 섹스톤 명예총장의 명예박사학위 수여를 축하하기 위해 필립 골드버그(Philip Goldberg) 주한미국대사도 이날 KAIST 학위수여식에 참석했다. 골드버그 대사는 지난해 7월부터 주한미국대사직을 수행하고 있다.
섹스턴 명예총장은 "'함께 힘을 합쳐서 앞으로 위로 전진하자(Onward and upward together)'라는 슬로건을 좋아한다"라며, "KAIST-NYU 조인트 캠퍼스를 구축하기 위한 협력을 통해 양교가 세계 초일류의 대학으로 성장하는 비전을 달성하기를 기대한다"라고 말했다.이광형 총장은 "섹스턴 명예총장은 일생을 바쳐 교육의 다양성을 촉진하고 학문적 우수성을 추구한 인물이자 혁신과 가장 잘 어울리는 이미지를 갖춘 총장"이라고 소개했다. 이어, "섹스턴 명예총장이 마련한 기반 위에서 완성될 KAIST-NYU 조인트 캠퍼스는 양교의 시너지를 원동력 삼아 뉴욕으로 몰리는 글로벌 인재들을 흡인하는 구심점이자 KAIST 우수한 인재들이 세계를 향해 꿈을 펼쳐나갈 시작점이 될 것"이라고 말했다. 또한, 이 총장은 학위수여식사를 통해 "목표를 향하여 미래를 그려보고 노력해간다면, 미래는 내 손으로 직접 만드는 작품일 수 있다"라고 졸업생들을 격려하며, "꿈의 여정을 멈추지 말고 실패를 만나더라도 포기하지 않을 것"을 당부했다.
2023.02.17
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폐암 전이를 막고 치료 가능한 세포로 되돌리는 원천기술 개발
고령화에 따라 암의 발생이 늘어나면서 암은 인류의 건강수명을 위협하는 가장 치명적인 질환이 됐다. 특히 조기 발견을 놓쳐 여러 장기로 전이될 때 암의 치명률은 높아진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 암세포의 전이 능력을 제거하거나 낮추려는 시도가 이어졌으나 오히려 중간상태의 불안정한 암세포 상태가 되면서 더욱 악성을 보이게 되어 암 치료의 난제로 남아 있었다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 시스템생물학 연구를 통해 폐암 세포의 성질을 변환시켜 암세포의 전이를 막고 약물에 대한 저항성을 제거할 수 있는 기술을 개발하는 데 성공했다고 30일 밝혔다.
조광현 교수 연구팀은 폐암 세포의 전이능력이 없는 상피(epithelial, 세포 방향성이 있어 유동성 없이 표면조직을 이루는 상태)세포에서 전이가 가능한 중간엽(mesenchymal, 방향성없이 개별적인 이동성을 가진 상태)세포로 변화되는 천이 과정(epithelial-to-mesenchymal transition, 이하 EMT)에서 나타나는 다양한 암세포 상태들을 나타낼 수 있는 세포의 분자 네트워크 수학모델을 만들었다. 컴퓨터 시뮬레이션 분석과 분자 세포실험을 통해 악성종양으로 증식하여 인접한 조직이나 세포로 침입하거나 약물에 내성을 가진 중간엽세포 상태에서 전이가 되지 않은 상피세포 상태로 다시 바뀔수 있도록 세포의 성질을 변환시켜주는 핵심 조절인자들을 발굴했다.
특히 이 과정에서 그동안 난제로 남아 있었던 중간과정의 불안정한 암세포 상태(EMT 하이브리드 세포 상태)를 피하는 동시에 항암 화학요법(chemotherapy) 치료가 잘 되는 상피세포 상태로 온전히 역전하는 데 성공했다.
우리 대학 김남희 박사과정, 황채영 박사, 김태영 연구원, 김현진 박사과정이 참여한 이번 연구 결과는 미국암학회(AACR)에서 출간하는 국제저널 `캔서 리서치(Cancer Research)' 1월 30일 字 온라인판 논문으로 출판됐다. (논문명: A cell fate reprogramming strategy reverses epithelial-to-mesenchymal transition of lung cancer cells while avoiding hybrid states)
암세포의 EMT 과정에서 불완전한 천이(변화과정)로 인해 발생하는 EMT 하이브리드 상태의 세포들은 상피세포와 중간엽세포의 특성을 모두 갖고 있으며, 높은 줄기세포능*을 획득해 약물저항성 및 전이 잠재성이 큰 것으로 알려져 있다. 불안정한 암세포 상태(EMT)는 매우 복잡하여 높은 전이 능력과 약물저항성을 가지는 EMT 하이브리드 세포 상태를 회피하면서 암세포를 전이 능력과 약물저항성이 제거된 상피세포 상태로 온전히 역전시키는 것은 매우 어려운 일이었다.
*줄기세포능: 줄기세포가 지속적 자가복제를 할 수 있도록 하는 세포내 신호전달체계
조광현 교수 연구팀은 복잡한 EMT를 지배하는 유전자 조절 네트워크의 수학모델을 정립한 후, 대규모 컴퓨터 시뮬레이션 분석 및 복잡계 네트워크 제어기술을 적용해 중간엽세포 상태인 폐암 세포를 EMT 하이브리드 세포 상태를 회피하면서 전이 능력이 상실된 상피세포 상태로 역전시킬 수 있는 세 개의 핵심 분자 타깃인 ‘p53 (암 억제 단백질)’, ‘SMAD4 (EMT를 조절하는 대표적 신호전달을 매개하는 중심물질로 SMAD 그룹에 포함된 단백질)’와 ‘ERK1/2 (세포의 성장 및 분화에 관여하는 조절인자)’를 발굴하고 이를 분자 세포실험을 통해 검증했다. 이러한 발견은 실제 인체 내 암 조직의 환경에서처럼 자극이 주어진 상황에서 중간엽세포 상태가 상피세포 상태로 역전될 수 있음을 증명해 그 의미가 크다.
암세포의 비정상적인 EMT는 암세포의 이동과 침윤, 화학요법 치료에 대한 반응성 변화, 강화된 줄기세포능, 암의 전이 등 다양한 악성 형질로 이어지게 된다. 특히 암세포의 전이 능력 획득은 암 환자의 예후를 결정짓는 매우 중요한 요소다. 이번에 개발된 폐암 세포의 EMT 역전 기술은 암세포를 리프로그래밍해 높은 가소성과 전이 능력을 제거하고 항암 화학치료의 반응성을 높이도록 하는 새로운 항암 치료 전략이다.
조광현 교수는 "높은 전이 능력과 약물저항성을 획득한 폐암 세포를 전이 능력이 제거되고 항암 화학요법치료에 민감한 상피세포 상태로 온전히 역전시키는 데 성공함으로써 암 환자의 예후를 증진할 수 있는 새로운 치료전략을 제시했다ˮ라고 말했다.
조광현 교수 연구팀은 암세포를 정상세포로 되돌리는 가역 치료원리를 최초로 제시한 뒤 2020년 1월에 대장암세포를 정상 대장 세포로 되돌리는 연구 결과를 발표했고, 2022년 1월에는 가장 악성인 유방암세포를 호르몬 치료가 가능한 유방암세포로 리프로그래밍하는 연구에 성공한 바 있다. 이번 연구 결과는 전이 능력을 획득한 폐암 세포 상태를 전이 능력이 제거되고 약물 반응성이 증진된 세포 상태로 되돌리는 가역화 기술 개발의 세 번째 성과다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업 등의 지원으로 수행됐다.
2023.01.30
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약물 상호작용 예측하는 美 FDA 수식, 틀렸다
여러 약물을 동시에 복용하면, 약물간의 상호작용에 의해 약효가 달라질 수 있다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수 연구팀(기초과학연구원 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI)은 채정우‧김상겸 충남대약대 교수팀과 공동으로 미국 식품의약국(FDA)이 사용을 권장하는 약물 상호작용 예측 수식이 부정확했던 원인을 규명하고, 정확도를 2배 이상 높인 새로운 수식을 제시했다.
체내 흡수된 약물은 간을 비롯한 여러 장기의 효소에 의해 대사되어 체내에서 사라진다. 두 가지 이상의 약을 함께 복용할 경우, 하나의 약이 다른 약의 대사를 변화시켜 체외 배설을 촉진하거나 억제할 수 있다. 목표로 한 치료 효과를 내지 못하거나 부작용이 발생할 가능성이 있다. 이를 ‘약물 상호작용(DDI)’이라고 한다.
약물 상호작용에 따라 약물의 제거 속도를 정확하게 예측하는 것은 의약품 처방 및 신약 개발에 있어 매우 중요하다. 의료진은 약물을 복합처방할 때 의약품 사용설명서에 명시된 약물 상호작용 정보를 토대로 처방을 내린다. 신약 개발 과정에서도 약물 상호작용을 필수로 연구하여 표시하도록 되어 있다.
FDA는 약물 상호작용을 평가하고, 다약제 복용 과정의 부작용을 최소화하기 위한 가이던스(Guidance‧지침서)를 1997년 처음 발행했다(2020년 1월 개정). 신약 개발과정에서 신약 후보물질과 시판된 모든 약물의 상호작용을 모두 평가하는 것이 현실적으로 불가능하기 때문에 FDA는 가이던스에서 제시한 수식을 활용해 약물 상호작용을 간접적으로 평가하도록 권고하고 있다.
문제는 이 수식의 정확도가 떨어진다는 점이다. FDA가 제시하는 수식은 효소의 반응속도를 설명하는 ‘미카엘레스-멘텐 식’을 기반으로 한다. 이 수식은 약물 대사에 관여하는 체내 효소의 농도가 낮다는 것을 전재로 한다. 연구진은 실제 간에서 약물 대사에 관여하는 효소 농도는 예측에 사용돼온 값보다 1000배 이상 높은 것으로 확인함으로써 기존 FDA 수식이 부정확한 원인을 찾았다.
채정우 충남대약대 교수는 “연구자들은 과학적인 근거가 부족한 인위적인 수를 곱하는 식으로 FDA의 수식을 보정해서 사용해왔다”며 “과거의 과학자들이 당시의 정설이던 천동설을 기반으로 행성의 움직임을 설명하기 위해 복잡한 궤도를 도입했던 것과 유사한 상황”이라고 말했다.
연구진은 수학-약학 협력연구를 통해 약물 상호작용을 설명할 수 있는 새로운 수식을 개발했다. 의심 없이 사용돼 온 기존 식 대신 효소의 농도에 상관없이 정확하게 약물의 대사 속도를 예측할 수 있는 새로운 수식을 유도했다.
이후, 새로 쓰인 수식을 이용해 약물 상호작용을 예측하고, 실제 실험으로 측정된 값과 비교했다. 그 결과, 인위적인 보정 없이도 예측 정확도가 2배 이상 증가한 것으로 확인됐다. 기존 FDA 수식은 약물 상호작용을 2배의 오차범위 내에서 예측한 비율이 38%인데 반해, 수정된 식은 80%에 달했다.
생물학적 제제를 제외한 대부분의 의약품은 FDA 가이던스에 따라 약물의 상호작용을 평가한다. 이 결과는 약효와 부작용에 직결된다. 정확한 수식을 활용한 약물 상호작용 연구 및 약물 처방이 필요한 이유다.
김상겸 충남대약대 교수는 “약물 상호작용 예측 정확도의 개선은 신약개발의 성공률과 임상에서의 약물 효율을 높이는데 기여할 것”이라며 “임상약리학 분야 최고의 저널에 논문을 발표한 만큼, 이번 연구결과에 따라 FDA 가이던스가 수정될 것으로 기대한다”고 말했다.
김재경 교수는 “수학과 약학의 협력 연구 덕분에 당연히 정답이라고 생각했던 수식을 수정하고, 인류의 건강한 삶을 위한 단서를 찾을 수 있었다”며 “미국 FDA 가이던스에 ‘K-수식’이 들어가길 꿈꿔본다”고 말했다.
이번 연구결과는 2022년 12월 15일(한국시간) 임상약리학 분야 권위지인 ‘임상약리학 및 약물치료학(Clinical Pharmacology and Therapeutics, IF 7.051)’ 온라인 판에 실렸다.
※ 논문명: Beyond the Michaelis-Menten: Accurate Prediction of Drug Interactions through Cytochrome P450 3A4 Induction
2023.01.09
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인공지능으로 정확한 세포 이미지 분석..세계 AI 생명과학 분야 대회 우승
우리 대학 김재철AI대학원 윤세영 교수 연구팀이 세계 최고 수준의 인공지능(AI) 학회인 `뉴립스(NeurIPS, 신경정보처리시스템학회) 2022'에서 개최된 `세포 인식기술 경진대회'에서 취리히 리서치센터, 베이징대, 칭화대, 미시간대 등 다수의 세계 연구팀을 모두 제치고 1위로 우승을 달성했다고 28일 밝혔다.
뉴립스는 국제머신러닝학회(ICML), 표현학습국제학회(ICLR)와 함께 세계적인 권위의 기계학습 및 인공지능 분야 학회로 꼽힌다. 뛰어난 연구자들이 제출하는 논문들도 승인될 확률이 25%에 불과할 정도로 학회의 심사를 통과하기 어려운 것으로 알려져 있다.
윤세영 교수 연구팀은 이번 학회에서 `세포 인식기술 경진대회(Cell Segmentation Challenge)'에 참가했다. 이기훈(박사과정), 김상묵(박사과정), 김준기(석사과정)의 3명의 연구원으로 구성된 OSILAB 팀은 초고해상도의 현미경 이미지에서 인공지능이 자동으로 세포를 인식하는 MEDIAR(메디아) 기술을 개발해 2위 팀과 큰 성능 격차로 1위를 달성했다.
세포 인식은 생명 및 의료 분야의 시작이 되는 중요한 기반 기술이지만, 현미경의 측정 기술과 세포의 종류 등에 따라 다양한 형태로 관찰될 수 있어 인공지능이 학습하기 어려운 분야로 알려져 있다. 세포 인식기술 경진대회는 이러한 한계를 극복하기 위해 초고해상도의 현미경 이미지에서 제한된 시간 안에 세포를 인식하는 기술을 주제로 개최됐다.
연구팀은 기계학습에서 소수의 학습 데이터를 더 효과적으로 활용해 성능을 높이는 데이터 기반(Data-Centric) 접근법과 인공신경망의 구조를 개선하는 모델 기반(Model-Centric) 접근법을 종합적으로 활용해 MEDIAR(메디아) 기술을 개발했다. 개발된 인공지능 기술을 통해 정확하게 세포를 인식하고 고해상도 이미지를 빠르게 연산함으로써 대회에서 좋은 성과를 얻을 수 있었다. 지도교수인 KAIST 김재철AI대학원 윤세영 교수는 “MEDIAR는 세포 인식기술 경진대회를 통해 개발됐지만 기상 예측이나 자율주행과 같이 이미지 속 다양한 형태의 개체 인식을 통해 정확한 예측이 필요한 많은 분야에 적용할 수 있다”라고 향후 다양한 활용을 기대했다.
팀을 이끌었던 이기훈 박사과정은 "처음 접하는 분야에서도 성과를 낼 수 있었던 것은 평소 기본기를 중요시하는 교수님의 가르침 덕분ˮ이라며 "새로운 문제에 끊임없이 도전하자는 것이 연구팀의 기본 정신ˮ이라고 강조했다. 이어 같은 연구실 김상묵 박사과정은 "연구 과정에서 많은 실패가 있었지만, 세상에 꼭 필요한 기술이라는 생각으로 끝까지 노력했다ˮ라며 "혼자서라면 절대 해내지 못했던 결과인 만큼 팀원들에게 정말 감사하다ˮ라고 수상 소감을 전했다. 같은 연구실 김준기 석사과정은 "팀원들과 이룬 성과가 의료 분야 인공지능이 겪는 현실의 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있기를 바란다”라고 밝혔다.
연구팀은 생명과학 분야 연구의 발전을 돕기 위해 개발된 기술을 전면 오픈소스로 공개한다고 밝혔다. 학습된 인공지능 모델과 인공지능을 구현하기 위한 프로그램의 소스 코드는 개발자 플랫폼인 깃허브 (GitHub)를 통해 이용할 수 있다.
2022.12.28
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창업원, 2022 스타트업 페스티벌 개최
우리 대학이 13일부터 이틀간 2022 스타트업 페스티벌을 개최했다. 올해로 9회째를 맞는 이번 행사는 KAIST 창업원의 연간 성과를 공유하고 앞으로의 방향성을 모색하기 위해 마련된 자리다. 행사 첫날인 13일에는 한 해 동안의 창업 성과를 소개하는 행사들로 꾸려졌다. 오전에는 교원창업 워크숍을 열어 창업원 초빙교수인 최호숙 변호사가 창업을 시작하는 기업의 주요 법률상담 사례를 공유했다. 이와 함께, 창업을 희망하는 교원들을 위한 기술 실시 계약서 작성 요령을 알아보고 창업에 앞서 개인별 역량과 준비 상태를 점검하고 초기 창업자가 직면하는 위험에 대처할 수 있도록 돕는 '창업역량 자가 진단 프로그램 개발' 내용 발표도 이어졌다. 오후에는 2022년을 대표하는 KAIST의 창업기업과 '룬샷(Loonshots)' 프로그램을 통한 학생창업 성과를 소개하는 시간이 마련됐다. 올해는 ▴나니아랩스(제조 분야 인공지능 솔루션) ▴임팩트 AI(인공지능·빅데이터 솔루션) ▴Plume.D(3D 아바타 렌더링 솔루션) ▴심투리얼(디지털 트윈 가상환경 서비스) ▴셀리아즈(망막질환 치료제 개발) ▴스파이더코어(인공지능 기반 RNA 치료제 개발) ▴트루밸류(진로 교육 솔루션 서비스) 등 7개 기업이 창업 지원 프로그램의 기업 소개 대상으로 선정됐다.이 중, 나니아랩스는 조천식모빌리티 대학원 강남우 교수가 대기업 수요 기반 매칭 프로그램(KAIST Entrepreneurial Partnership, 이하 KEP)을 통해 올해 4월 창업한 기업이다. 엔지니어링 설계에 필요한 데이터를 자동으로 생성·평가·최적화 추천하는 통합 제조 플랫폼을 이용해 제품 개발에 필요한 시간과 비용을 획기적으로 단축하는 서비스를 제공하고 있다. 또한, 인간 개발자가 아닌 인공지능이 프로그램 코드를 스스로 설계하는 '노코드 서비스형 소프트웨어(No-code AI SaaS)'도 함께 제공한다.
이런 기술력을 바탕으로 창업 4개월 만에 현대자동차그룹(제로원)으로부터 투자를 받았으며, 지난 10월 열린 그린비즈니스위크 2022 K-테크 스타트업 왕중왕전에서 교원 부분 대상을 차지했다. 현재, 현대자동차, 현대모비스와 LG전자 등이 나니아랩스의 기술을 개발에 활용하고 있다. 또한, 학생창업 기업으로는 KAIST가 올해 새로 도입한 '룬샷 스타트 챌린지'에 선정된 ▴Plan IT(블록체인 기반 AI 아트 크리에이터 플랫폼) ▴Kiddle(작업전시 및 판매공간) ▴Bookend(클라우드& 인공지능 도서편집기 기반 출판사)가 소개된다. '룬샷' 은 창업 이전 단계의 참신한 아이디어를 가진 학생들을 대상으로 아이디어를 검증할 비용 및 창업 코칭을 지원하는 창업지원 프로그램이다. 우리 대학은 올해 17개의 교원창업 기업을 배출해 투자 유치는 물론 매출 및 고용 창출 등 실질적인 성과를 창출하고 있다. 또한, 6개 학생창업 기업과 44개 예비 학생창업팀을 지원하고 있다. 행사 둘째 날에는 대전지역 창업생태계 활성화를 위해 노력하는 KAIST 동문 기업 CEO, 벤처캐피털, 창업기획사, 창업기업가 등이 참석하는 토크 콘서트와 세미나 등이 열렸다. 산·학·연 관계자들이 한자리에 모여 스타트업의 주요 현안과 지속 가능한 발전을 위한 방향성을 논의했다.
또한, 부대행사로 창업기업 제품 전시 체험 부스가 열린다. 남주한 문화기술 대학원 교수의 창업기업인 뉴튠(Neutune)은 사용자가 아티스트의 음악을 자유롭게 조합하여 소장하고 공유할 수 있는 '믹스 오디오' 서비스를 선보였다. 이와 함께, 토브데이터(TOVDATA)의 기업의 개인정보 관리 서비스 프로그램인 '플립(Plip)'과 인공지능 솔루션을 기반으로 가상 얼굴을 제작해 저작권과 초상권에서 자유로운 마케팅 솔루션을 제공하는 플립션(Fliption)의 서비스도 체험 기회도 현장에서 제공됐다.
김영태 KAIST 창업원장은 "올 한해는 '1랩 1창업'이란 비전 아래 다방면의 창업 지원 정책을 추진한 결과 교원창업이 특히 활성화된 한 해였다"라고 말했다. 이어, 김 원장은 "KAIST 스타트업 페스티벌은 창업 기업들의 성과를 돌아보고 서로 격려하며, 경제 침체의 위기 속에서 스타트업의 생존과 성장을 위한 지원방안을 모색하는 화합과 협력의 장으로 열렸다"라고 전했다.이번 행사는 우리 대학 대전 본원의 창업원 K-Space와 KI빌딩 퓨전홀 등에서 현장 진행되고 온라인(zoom)에서도 중계됐다.
2022.12.14
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AI 기반 디지털 바이오 심포지움 개최
우리 대학이 지난 6일 'Al 기반 디지털 바이오 심포지엄'을 대전 본원 KI빌딩 매트릭스홀에서 개최했다.
첨단 바이오 분야는 대한민국의 미래의 먹거리를 창출하는 핵심 기술로 그 중요성이 나날이 커지고 있다. 최근에는 AI와 빅데이터 분석 기술이 발달하며 전통적인 생물학적 기법을 넘어선 데이터 기반 바이오 연구에 대한 관심이 집중되고 있다.현재, 세계 주요 국가 및 기업들은 디지털 바이오 분야의 선도 기술 선점을 위해서 경주하고 있다. 구글 딥마인드는 '알파폴드2'를 활용해 모든 단백질의 3차원 구조를 밝힐 수 있다고 공언하고 있으며, 인공지능 분석을 통한 바이오마커 발굴 및 약물 설계 기술 등은 학계, 벤처, 연구소 등에서 활발하게 연구되고 있다. 우리나라에서도 대통령 주재로 국가과학기술자문회의 전원회의를 개최해 첨단 바이오와 인공지능을 12대 국가전략기술에 포함해 디지털바이오 분야에 대한 연구 투자 확대 등을 계획하고 있다.6일 열린 심포지엄은 국내 AI 및 디지털 바이오 분야의 전문가들을 초청해 관련 연구 분야의 정보를 공유하며, 국내·외 과학기술계의 움직임에 발 빠르게 대처하기 위해 마련됐다. 이상엽 KAIST 연구부총장과 오민규 한국연구재단 차세대바이오 단장이 개회사와 인사말을 전했으며, 예종철 KAIST 디지털 헬스 추진단장이 심포지엄의 개요를 소개했다. 리 우(Li Yu) 홍콩중문대 교수가 기조연설을 맡아 '머신러닝을 이용한 RNA 구조 및 기능 예측'을 주제로 발표했으며, 13명의 국내·외 전문가들이 ▴AI in Cancer Research ▴AI in Omics ▴AI in Protein Design 등 총 세 가지 주제에 관한 첨단 기술들을 소개하고 이에 대한 비전을 제시했다. 심포지엄을 총괄한 예종철 KAIST 디지털 헬스 추진단장은 "인공지능이 IT 분야를 넘어 바이오 분야에서 새로운 발견을 이끌어가는 주요한 수단이 되고 있다"라고 설명했다. 이어, 예 단장은 "이러한 디지털 바이오의 변곡점에서 연구진들에게 새로운 비전을 제시할 수 있는 계기를 마련하기 위해 이번 심포지엄을 개최했다"라고 밝혔다.
2022.12.11
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