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전기 스위치처럼 몸속 세포 신호 쉽게 켜고 끈다
우리 몸속 세포들은 신경, 면역, 혈관 기능을 조절하기 위해 다양한 신호 분자(signaling molecules)를 주고받는다. 그중 일산화질소(NO)와 암모니아(NH₃)는 특히 중요한 역할을 하지만, 이들은 불안정하거나 기체 상태로 존재해 외부에서 생성하거나 조절하기가 매우 어려웠다. 우리 연구진이 전기 자극 하나만으로 세포 안팎에서 원하는 신호 물질을 생성하고, 이를 통해 세포 반응을 마치 전기 스위치처럼 켜고 끌 수 있는 플랫폼을 개발했다. 향후 전자약, 전기유전학, 맞춤형 세포 치료 등 미래형 의료 기술의 핵심 기반으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 생명화학공학과 박지민 교수 연구팀이 생명화학공학과 김지한 교수팀과의 공동연구를 통해, 전기 신호만으로 일산화질소와 암모니아 신호 물질을 원하는 순간에 생성할 수 있고 세포의 반응 시점·범위·지속 시간까지 조절할 수 있는 고정밀 생체 제어 플랫폼인 ‘바이오전기합성(Bioelectrosynthesis) 플랫폼’을 개발했다고 11일 밝혔다.
연구팀은 몸속 질산염(Nitrite, NO2-) 환원효소가 작동하는 것에 아이디어를 얻어, 하나의 물질(질산염, Nitrite, NO2-)로부터 생체 신호 물질인 일산화질소와 암모니아를 선택적으로 생성할 수 있는 전기 기반 기술을 구현하는데 성공했다.
연구팀은 촉매에 따라 만들어지는 신호 물질이 달라지는 점을 기반으로, 질산염을 단일 전구체로 사용하여 구리-몰리브덴-황 기반 기본 촉매(Cu2MoS4)와 철이 들어간 촉매(FeCuMoS4)를 활용하여 암모니아와 일산화질소 신호 물질을 각각 선택적으로 합성하는데 성공했다.
연구팀은 전기화학 실험과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해,‘철’이 일산화질소와 강하게 결합해 철이 있는 촉매를 쓰면 일산화질소가 더 잘 만들어지고, 철이 없는 촉매를 쓰면 암모니아가 더 잘 만들어지는 식으로 생성 비율을 제어한다는 사실을 규명했다. 즉, 촉매만 교체하면 전기 신호만으로 일산화질소 또는 암모니아 신호 물질을 자유롭게 생성할 수 있음을 입증했다.
연구팀은 이 플랫폼을 이용해 인간 세포에 발현시킨 TRPV1(통증·온도 자극을 느끼게 하는 센서)와 OTOP1(산·암모니아 등 pH 변화를 감지하는 센서) 같은 이온 채널들을 전기 신호로 작동시키는데도 성공했다.
또한, 전압의 세기와 작동 시간을 조절함으로써 세포 반응의 시작 시점, 반응 범위, 종료 시점을 자유롭게 조절할 수 있음도 실험적으로 입증했다. 말 그대로 마치 전기 스위치를 켜고 끄듯이 세포 신호를 조절하는 기술이 가능해진 것이다.
박지민 교수는 “이번 연구는 전기로 다양한 신호 물질을 선택적으로 생산해 세포를 정밀하게 조절할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있다”며, “신경계나 대사질환을 대상으로 한 전자약 기술로의 확장 가능성도 크다”고 밝혔다.
생명화학공학과 이명은, 이재웅 박사과정 연구원이 제1 저자로, 김지한 교수가 공저자로 참여했고 연구 결과는 화학 및 화학공학 분야 최고 권위지 중 하나인‘앙게반테 케미(Angewandte Chemie International Edition)’에 지난 7월 8일 게재(온라인 공개는 8월 4일) 됐다.
※ 논문명 (1): Bioelectrosynthesis of Signaling Molecules for Selective Modulation of Cell Signaling (저자 정보 : 박지민(KAIST, 교신저자), 이명은(KAIST, 제1 저자), 이재웅(KAIST, 공동 제1 저자), 김지한 (KAIST, 공저자) 포함 총 7명)
※ DOI: https://doi.org/10.1002/ange.202508192
이번 연구는 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.
2025.08.12
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암 표적 돌연변이에 최적의 약물 후보 자동 설계 AI 개발
기존 약물 개발 방식은 질병을 일으키는 원인이 되는 표적 단백질(예: 암세포 수용체)을 정하고, 그 단백질에 잘 달라붙어 작용을 막을 분자(약물 후보)를 찾는 방식으로 수많은 후보 분자 대상으로 진행하다 보니 시간·비용이 많이 들고 성공 가능성도 낮았다. 우리 대학 연구진이 표적 단백질 정보만 있으면, 사전 정보(분자)가 없어도 딱 맞는 약물 후보를 설계해 주는 AI를 개발해서 신약 개발의 새로운 가능성을 열었다.
우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 결합하는 약물 후보 분자의 사전 정보 없이 단백질의 구조만으로, 그에 꼭 맞는 약물 후보 분자와 그 결합 방식(비공유 결합성 상호작용)까지 함께 설계 및 최적화까지 할 수 있는 인공지능 모델 ‘BInD’를 개발했다고 10일 밝혔다.
이 기술의 핵심은 ‘동시 설계’다. 기존 AI 모델들은 분자만 만들거나, 만들어진 분자와 단백질의 결합 여부만 따로 평가했다. 반면, 이번에 개발된 모델은 분자와 단백질 사이의 결합 방식까지 함께 고려해 한 번에 설계한다.
실제로 단백질과 결합할 때 중요한 요소를 미리 반영하기 때문에, 효과적이고 안정적인 분자를 만들 확률이 훨씬 높다. 이러한 생성 과정은 단백질의 표적 부위에 맞춰 원자들의 종류와 위치, 공유결합과 상호작용을 하나의 생성 과정에서 동시에 만들어내는 과정을 시각적으로 보여준다.
또한, 이 모델은 신약 설계 시 반드시 고려해야 할 여러 요소(예를 들어 분자의 안정성, 물성, 구조의 자연스러움 등)을 동시에 만족시키도록 설계됐다. 기존에는 한두 가지 목표에 집중해 다른 조건을 희생하는 경우가 많았지만, 이번 모델은 다양한 조건을 균형 있게 반영해 실용성을 크게 높였다.
연구팀은 이 AI가 무작위 상태에서 점점 더 정교한 구조를 그려나가는 방식인 ‘확산 모델’을 기반으로 작동한다고 설명했다. 확산 모델은 2024 노벨 화학상을 받은 ‘알파폴드3’의 단백질-약물 구조 생성에서 활용돼 높은 효율성이 입증된 바 있다.
이번 연구에서는 원자가 공간상 어디에 있어야 하는지 좌표를 찍어주는 알파폴드3와 달리 ‘결합 길이’나 ‘단백질-분자 간 거리’처럼 실제 화학 법칙에 맞는 기준들을 알려주는 지식 기반 가이드를 넣어, 생성된 구조가 더 현실적인 결과를 내도록 도왔다.
뿐만 아니라, 연구팀은 한 번 만든 결과 중에서 뛰어난 결합 패턴을 찾아 다시 활용하는 최적화 전략도 적용했다. 이를 통해 추가 학습 없이도 더 뛰어난 약물 후보를 만들어낼 수 있었으며, 특히 암 관련 표적 단백질(EGFR)의 돌연변이에 선택적으로 작용하는 분자도 생성하는 데 성공했다.
또한, 이번 연구는 본 연구팀이 앞서 발표한 단백질에 어떤 분자가 어떻게 결합하는지에 대한 조건을 입력해야만 했던 기존 AI를 한 단계 더 발전시켰다는 점에서도 의미가 깊다.
화학과 김우연 교수는 “이번에 개발한 AI는 표적 단백질에 잘 결합하는 핵심 요소를 스스로 학습하고 이해해, 사전 정보 없이도 상호작용 하는 최적의 약물 후보인 분자를 설계할 수 있다는 점에서 신약 개발의 패러다임을 크게 바꿀 수 있을 것이다”라고 말했다.
이어 “이번 기술은 화학적 상호작용 원리에 기반해 더 현실적이고 신뢰할 수 있는 분자 구조를 생성할 수 있어, 더 빠르고 정밀한 신약 개발을 가능하게 할 것으로 기대한다”라고 강조했다.
우리 대학 화학과 이중원, 정원호 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’(IF=14.1)에 지난 7월 11일 자에 게재됐다.
※ 논문명: BInD: Bond and Interaction-Generating Diffusion Model for Multi-Objective Structure-Based Drug Design
※ DOI: 10.1002/advs.202502702
한편 이번 연구는 한국연구재단과 보건복지부의 지원으로 수행됐다.
2025.08.10
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윤인수 교수 연구팀이 참여한 '팀 애틀랜타' 미국 DARPA AI 사이버챌린지 우승 쾌거..상금 55억 원
우리 대학은 삼성리서치 김태수 상무가 이끄는 전기및전자공학부 윤인수 교수 연구팀이 POSTECH, 조지아공과대학교(Georgia Tech) 연구진과 함께 구성한 연합팀 ‘팀 애틀랜타(Team Atlanta)’가 8월 8일(현지 시각) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 해킹 콘퍼런스‘DEF CON 33’에서, 미국 국방고등연구계획국(DARPA) 주관‘AI 사이버 챌린지(AIxCC)’에서 최종 우승을 차지했다고 9일 밝혔다.
이번 성과로 팀은 미화 400만 달러(약 55억 원)의 상금을 수상하며, 인공지능 기반 자율 사이버 방어 기술의 우수성을 세계 무대에서 입증했다.
AI 사이버 챌린지(AIxCC)는 DARPA와 미국 보건첨단연구계획국(ARPA-H)이 공동 주관하는 2년간의 글로벌 경연으로, 인공지능 기반 CRS를 활용해 소프트웨어의 취약점을 자동 분석·탐지·수정하는 능력을 겨룬다. 대회 총상금은 2,950만 달러이며, 최종 우승팀에는 400만 달러가 수여된다.
대회 결선에서 팀 애틀랜타는 총점 392.76점을 기록해, 2위 Trail of Bits를 170점 이상 차이로 따돌리며 압도적인 성적으로 정상에 올랐다.
팀 애틀랜타가 이번 대회를 통해서 개발한 사이버 추론 시스템(CRS, Cyber Reasoning System)은 대회에서 투입된 다양한 유형의 취약점을 자동으로 탐지하고 상당수를 실시간 패치하는데 성공했다.
결선에 진출한 7개 팀은 총 70개의 인위적(injected) 취약점 중 평균 77%를 발견하고, 그 중 61%를 패치했다. 또한 실제 소프트웨어에서 알려지지 않은 취약점 18건을 추가로 찾아내 AI 보안 기술의 잠재력을 입증했다.
우승팀을 포함한 모든 CRS 기술은 오픈소스로 제공될 예정이며, 병원·수도·전력 등 핵심 인프라 보안 강화에 활용될 전망이다.
팀 애틀랜타의 우리 대학 전기및전자공학부 윤인수 교수는 “엄청난 성과를 이루게 되어 매우 기쁘다. 이번 성과는 한국의 사이버 보안 연구가 세계 최고 수준에 도달했음을 보여주는 쾌거이며, 한국 연구진의 역량을 세계 무대에 보여주게 되어 뜻깊었다”라며, “앞으로도 AI와 보안 기술의 융합을 통해 국가와 글로벌 사회의 디지털 안전을 지키는 연구를 지속하겠다”고 밝혔다.
이광형 우리 대학 총장은 “이번 우승은 KAIST가 미래 사이버 보안과 인공지능 융합 분야에서 세계적인 선도 기관임을 다시 한번 입증한 사례”라며, “우리 연구진이 세계 무대에서 당당히 경쟁하고 성과를 창출할 수 있도록 전폭적인 지원을 이어가겠다”고 말했다.
2025.08.10
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기계공학과 구승범 교수 연구팀, 제30회 국제생체역학회(ISB) 학술대회 Clinical Biomechanics Award 수상
기계공학과 구승범 교수 연구팀이 지난 7월 스웨덴 스톡홀름에서 개최된 제30회 국제생체역학회(International Society of Biomechanics, ISB) 학술대회에서 Clinical Biomechanics Award를 수상했다. 제1 저자인 박사과정 오정석 군이 Plenary 강연을 했다. 본 연구는 삼성서울병원 정형외과 왕준호 교수 연구팀과의 공동 연구로 수행됐다.
이번 연구에서는 정상 성인 10명과 전방십자인대(ACL) 파열 후 전외측인대(ALL)를 포함한 재건술을 받은 환자 10명을 대상으로, 고속 이중 평면 엑스선 영상과 3차원 관절 운동 분석을 통해 보행 시 무릎 관절의 운동을 정밀하게 측정하였다. 분석 결과, 환자군에서는 정상군에 비해 과도한 전방 이동 및 내측 회전 운동이 나타났으며, 이는 수술 이후에도 정상적인 관절 접촉 운동이 완전히 회복되지 않았음을 시사한다. 이러한 결과는 해당 환자군에서 빈번히 보고되는 조기 슬관절 골관절염의 발생 메커니즘을 설명할 수 있는 중요한 근거를 제시한 것이다.
국제생체역학회는 2년마다 개최되며, 60년 이상의 역사를 지닌 생체역학 분야 세계 최대 규모의 학술대회다. 이번 제30회 대회에는 전 세계 46개국에서 약 1,600명의 연구자가 참가했고, 총 1,400여 편의 연구가 발표됐다. Clinical Biomechanics Award는 제출된 초록 중 상위 평가를 받은 5편에 대해 전체 논문 제출을 요청한 후, 학문적 우수성과 임상적 영향력을 기준으로 심사하여 최종 1편에 수여되는 영예로운 상이다. 수상 논문은 Clinical Biomechanics 저널에 게재되며, 수상자에게는 상금과 함께 학회 기간 중 Plenary 강연 기회가 제공된다.
구승범 교수팀과 왕준호 교수팀은 2019년부터 2023년까지 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아, 트레드밀 위를 걷는 환자의 무릎 관절을 실시간으로 추적하고 고속 이중 평면 엑스선 영상을 연속 촬영할 수 있는 시스템을 공동 개발했다. 이 시스템은 관절의 3차원 운동을 정밀하게 재구성하는 자체 소프트웨어와 함께 식품의약품안전처의 임상시험 승인을 거쳐 삼성서울병원에 설치되었으며, 슬관절 인대 손상 및 수술 환자들의 비정상적 관절 운동 양상을 정량적으로 분석하는 데 활용되고 있다.
또한, 본 연구의 제1저자인 박사과정 오정석 군은 본 학술대회에서 David Winter Young Investigator Award의 최종 후보자(Finalist) 5인 중 한 명으로 선정돼, 해당 어워드 세션에서 발표를 진행했다. 본 상은 젊은 연구자들의 연구 역량을 격려하고 생체역학 분야의 미래를 이끌 인재를 발굴하기 위해 제정된 것으로, 세계 각국에서 선발된 우수한 박사과정 학생들이 치열한 경쟁을 펼치는 명예로운 무대다.
2025.08.07
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에탄이 온실가스 줄이고, 플라스틱도 만든다고요?
메탄은 이산화탄소(CO₂)보다 약 25배 강한 온실가스로, 기후변화 대응에서 가장 시급한 감축 대상 중 하나로 천연가스, 매립지 가스, 축산·폐수 처리 등 다양한 배출원에서 종종 에탄과 혼합된 형태로 존재한다. 천연가스 중 에탄도 큰 비중을 차지하며, 메탄 다음으로 최대 15%까지 포함돼 있다. 우리 연구진이 에탄이 이런 메탄을 에너지원으로 사용하는 ‘편성 메탄산화균’의 대사에 영향을 줘서 메탄을 저감시키고 바이오플라스틱 생산에 활용할 가능성을 제시했다.
우리 대학 건설및환경공학과 명재욱 교수 연구팀이 미국 스탠퍼드 대학교와의 공동연구를 통해, 천연가스의 주요 부성분인 에탄(C2H6)이 ‘편성 메탄산화균(Methylosinus trichosporium OB3b)’의 핵심 대사에 미치는 영향을 규명했다고 7일 밝혔다.
메탄산화균은 산소가 있는 조건에서 메탄을 에너지원으로 사용해 생장할 수 있는 세균으로, 이 중 ‘편성(obligate) 메탄산화균’은 메탄이나 메탄올과 같은 C1 화합물만을 성장 기질로 활용하는 것이 특징이다. 지금까지 이러한 편성 메탄산화균이 비(非)성장 기질인 에탄에 어떻게 반응하는지에 대한 연구는 이뤄지지 않았다.
연구팀은 이번 연구에서는 C2 기질인 에탄이 성장 기질로 사용되지 않음에도 불구하고, 편성 메탄산화균의 메탄 산화, 세포 성장, 생분해성 고분자인 폴리하이드록시부티레이트(Polyhydroxybutyrate, 이하 PHB) 합성 등 주요 대사 경로에 유의미한 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다.
연구팀이 다양한 메탄 및 산소 농도 조건에서 에탄을 첨가해 메탄산화균을 배양한 결과, ▲세포 성장 억제 ▲메탄 소비 감소 ▲PHB 합성 증가의 세 가지 대사 반응이 일관되게 나타났으며, 이러한 변화는 에탄 농도가 증가할수록 더욱 두드려졌다.
이번 연구에 따르면, 에탄은 단독으로는 메탄산화균에서 반응하지 않으며, 세균 역시 에탄만 주어졌을 때는 성장하지 않는다. 그러나 메탄과 함께 존재할 경우, 메탄을 산화하는 핵심 효소 ‘입자상 메탄모노옥시게네이스(pMMO)’를 통해 에탄이 함께 산화되는 ‘동시 산화(co-oxidation)’현상이 관찰됐다.
에탄이 산화되는 과정에서 생성되는 중간 대사산물 ‘아세테이트(acetate)’는 메탄산화균의 세포 성장을 억제하는 동시에, PHB(Polyhydroxybutyrate) 생산을 촉진하는 것으로 나타났다. PHB는 생분해성 바이오플라스틱의 원료로 주목받는 고분자 물질이다.
이러한 작용은 균이 처한 영양 상태에 따라 상반된 양상을 보인다. 영양이 충분한 상태에서는 에탄이 세포 성장에 부정적인 영향을 미치지만, 영양 불균형 상태에서는 오히려 PHB 축적을 유도해 긍정적인 효과를 나타낸다.
한편, 에탄을 첨가했을 때 메탄의 소비량은 감소했지만, 메탄 분해 효소인 pMMO를 구성하는 pmoA 유전자의 발현량에는 유의미한 변화가 없었다. 이는 에탄이 유전자의 전사(transcription) 수준에서는 영향을 미치지 않으며, 대신 효소의 실제 작동 능력(활성 수준)이나 전사 이후 조절 단계에서 영향을 준다는 사실을 입증한다.
연구팀은 에탄이 메탄산화균의 대사 흐름을 간접적으로 조절하는 조절자 역할을 하며, 메탄과 함께 있을 때 의도치 않은 방식으로 세포 성장과 PHB 생산에 영향을 미친다고 분석했다.
명재욱 교수는 “이번 연구는 ‘편성 메탄산화균’이 단일 기질 환경이 아닌 에탄과의 복합 기질 조건에서 어떻게 대사적으로 반응하는지를 체계적으로 규명한 최초의 사례”라며, “에탄과 같은 비성장 기질이 메탄 대사와 생분해성 고분자 생산에 미치는 영향을 밝힘으로써, 생물학적 메탄 저감 기술뿐 아니라 바이오플라스틱 생산에도 새로운 가능성을 제시한다”라고 전했다.
건설및환경공학과 박사과정 박선호 학생이 제1 저자인 이번 연구는 환경미생물학 및 생명공학 분야의 권위 있는 미국미생물학회(American Society for Microbiology) 학회지인 국제 학술지 응용 환경미생물학(Applied and Environmental Microbiology)에 7월 10일 자로 게재됐다.
※ 논문명: Non-growth substrate ethane perturbs core methanotrophy in obligate methanotroph Methylosinus trichosporium OB3b upon nutrient availability
(저자 정보 : 박선호(KAIST, 제1 저자), Chungheon Shin(Standford University), Craig S. Criddle (Standford University), 명재욱(KAIST, 교신저자) 총 4명)
※ DOI: 10.1128/aem.00969-25
한편, 이번 연구는 한국연구재단, 국토교통부, 해양수산부의 지원을 받아 수행됐다.
2025.08.07
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스스로 물체를 집고, 걷는 '실시간 프로그래밍 로봇 시트' 개발
접힘 구조는 로봇 설계에서 직관적이면서도 효율적인 형상 변형 메커니즘으로 활용되며, 우주·항공 로봇, 유연 로봇, 접이식 그리퍼(손) 등 다양한 응용이 시도되고 있다. 그러나 기존의 접힘 메커니즘은 접는 위치(hinge)나 방향이 사전에 고정돼 있어, 환경과 작업이 바뀔 때마다 구조를 새로 설계·제작해야 하는 한계가 있었다. 한국 연구진이 실시간으로 현장에 따라 프로그래밍하는‘접이식 로봇 시트 기술’을 개발해 로봇의 형태 변화 능력을 획기적으로 향상함으로써, 향후 로봇 공학 분야에 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대된다.
우리 대학 기계공학과 김정 교수, 박인규 교수 공동 연구팀이 형상을 실시간으로 프로그래밍할 수 있는 로봇 시트 원천 기술(field-programmable robotic folding sheet)을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 기술은 ‘필드 프로그래밍(field-programmability)’이라는 개념을 접이식 구조에 성공적으로 도입한 사례로, ‘접힘을 어디서, 어느 방향으로, 얼마나 크게 할지’라는 사용자의 명령을 소재 형상에 실시간으로 반영할 수 있는 소재 기술 및 프로그래밍 방법론을 통합적으로 제안했다.
해당 ‘로봇 시트’는 얇고 유연한 고분자 기판 내에 미세 금속 저항 네트워크가 내장된 구조로, 각 금속 저항이 히터이자 온도 센서 역할을 동시에 수행해, 별도의 외부 장치 없이도 시트의 접힘 상태를 실시간으로 감지하고 제어한다.
또한 유전 알고리즘(genetic algorithm) 및 심층 신경망(deep neural network)을 결합한 소프트웨어를 통해 사용자가 원하는 접힘 위치와 방향, 강도를 소프트웨어적으로 입력하면, 스스로 가열·냉각을 반복하며 정확한 형상을 만들어낸다.
특히, 온도 분포에 대한 폐루프 제어(closed-loop control)를 적용해 실시간 접힘 정밀성을 향상하고, 환경 변화로 인한 영향을 보정했으며, 열 변형 기반 접힘 기술이 지니던 느린 반응 속도 문제도 개선했다.
이러한 형상의 실시간 프로그래밍은 복잡한 하드웨어 재설계 없이도 다양한 로봇의 기능성을 즉석에서 구현할 수 있게 했다는 데에 의미가 있다.
실제로 연구팀은 단일 소재로 다양한 물체 형상에 맞춰 어떻게 잡을지 결정하는 파지(grasping) 전략을 바꿔가며 적용할 수 있는 적응형 로봇 손(그리퍼)를 구현했고, 동일한 ‘로봇 시트(얇고 유연한 형태의 로봇)’를 바닥에 두어 보행하거나 기어가게 하는 등 생체 모방적 이동 전략을 선보였다. 이를 통해 환경 변화에 따라 스스로 형태를 바꾸는 환경 적응형 자율 로봇으로의 확장 가능성도 제시했다.
김정 교수는 “이번 연구는 자기 몸을 바꾸면서 똑똑하게 움직이는 기술 즉, 형상 자체가 지능이 되는‘형상 지능(morphological intelligence)’구현에 한 걸음 다가간 사례로 평가된다. 향후 더 높은 하중 지지와 빠른 냉각을 위한 소재·구조 개선, 배선 없는 일체형 전극에도 다양한 형태·크기로의 확장 등을 통해 재난 현장 대응 로봇, 맞춤형 의료 보조기기, 우주 탐사 장비 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 차세대 피지컬 AI 플랫폼으로 발전시킬 계획이다”라고 말했다.
우리 대학 박현규 박사(現 삼성전자 삼성종합기술원)와 정용록 교수(現 경북대학교)가 공동 제1 저자인 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’에 2025년 8월 온라인판에 출판됐다.
※논문명: Field-programmable robotic folding sheet
※DOI: https://www.nature.com/articles/s41467-025-61838-3
한편 이번 연구는 한국연구재단(과학기술정보통신부)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.08.06
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숨겨진 다자 간 관계를 추적·복원하는 AI '마리오' 개발
회의실에 여러 사람이 동시에 모여 회의하는 경우처럼, 다수의 객체가 동시에 상호작용하는 고차원 상호작용(higher-order interaction)은 다양한 분야에서 발생하며, 실세계의 복잡한 관계를 담고 있다. 하지만 기술적 제약으로 인해 많은 분야에서는 주로 개별 쌍 간의 저차원 정보만 수집돼, 전체 맥락이 손실되고 활용에 제약이 따랐다. KAIST 연구진이 이처럼 불완전한 정보만으로도 고차원 상호작용을 정밀하게 복원*하는 AI ‘마리오(MARIOH)’를 개발하며, 소셜 네트워크, 뇌과학, 생명과학 등 다양한 분야에서 혁신적 분석 가능성을 열었다.
*복원: 사라지거나 관측되지 않은 원래 구조를 추정/재구성하는 것
우리 대학 김재철AI대학원의 신기정 교수 연구팀이 저차원 상호작용 정보만으로 고차원 상호작용 구조를 높은 정확도로 복원할 수 있는 인공지능 기술인 ‘마리오(이하 MARIOH, Multiplicity-Aware Hypergraph Reconstruction)’를 개발했다고 5일 밝혔다.
고차원 상호작용 복원이 어려운 이유는 동일한 저차원 상호작용 구조로부터 파생될 수 있는 고차원 상호작용의 가능성이 무수히 많기 때문이다.
연구팀이 개발한 MARIOH의 핵심 아이디어는 저차원 상호작용의 다중도(multiplicity) 정보를 활용해, 해당 구조로부터 파생될 수 있는 고차원 상호작용의 후보 수를 획기적으로 줄이는 데 있다.
더불어, 효율적인 탐색 기법을 통해 유망한 상호작용 후보를 신속하게 식별하고, 다중도 기반의 심층 학습 기술을 활용해 각 후보가 실제 고차원 상호작용일 가능성을 정확하게 예측한다.
연구팀은 10개의 다양한 실세계 데이터 셋을 대상으로 한 실험 결과, MARIOH는 기존 기술 대비 최대 74% 높은 정확도로 고차원 상호작용을 복원하는 데 성공했다.
예를 들어, 논문 공저 관계 데이터(출처: DBLP)에서는 98% 이상의 복원 정확도를 달성해, 약 86% 수준에 머무는 기존 기술을 크게 앞질렀다. 또한, 복원된 고차원 구조를 활용할 경우, 예측, 분류 등 다양한 작업에서의 성능이 향상되는 것으로 나타났다.
신기정 교수는 “MARIOH는 단순화된 연결 정보 정보에만 의존하던 기존 접근에서 벗어나, 실제 세계의 복잡한 연결 관계를 정밀하게 활용할 가능성을 열어 준다”라며, “단체 대화나 협업 네트워크를 다루는 소셜 네트워크 분석, 단백질 복합체나 유전자 간 상호작용을 분석하는 생명과학, 다중 뇌 영역 간 동시 활동을 추적하는 뇌과학 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.
김재철AI대학원의 이규한 석박통합과정(現 GraphAI 소프트웨어 엔지니어)과 이건 석박사통합과정, 신기정 교수가 저자로 참여한 이번 연구는 지난 5월에 홍콩에서 열린 제41회 IEEE 국제 데이터공학 학회(IEEE International Conference on Data Engineering, IEEE ICDE)에서 발표됐다.
※논문명: MARIOH: Multiplicity-Aware Hypergraph Reconstruction
※DOI: https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/ICDE65448.2025.00233
한편, 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 ‘EntireDB2AI: 전체 관계형 데이터베이스를 종합적으로 활용하는 심층 표현 학습 및 예측 원천기술과 소프트웨어 개발’ 과제와 한국연구재단의 지원을 받은 ‘그래프 파운데이션 모델: 다양한 모달리티 및 도메인에 적용 가능한 그래프 기반 기계 학습’과제의 성과다.
2025.08.05
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태반 염증이 소아 천식 등 알레르기 유발하는 원인 밝혀
임신 중 엄마 몸에 생긴 염증이 아이에게 알레르기를 잘 일으키게 한다는 사실은 이미 잘 알려져 있다. 최근 우리 연구진이 태반내 염증이 태아의 면역 체계에 영향을 주고, 출생 후 아이가 과도한 알레르기 반응을 보이게 된다는 사실을 세계 최초로 규명했다. 이번 연구는 소아 천식 등 알레르기 질환을 조기 예측하고 예방할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다.
우리 대학 생명과학과 이흥규 교수 연구팀이 임신 중 발생한 염증이 태반을 통해 태아의 스트레스 반응 조절 시스템에 영향을 미치고, 그 결과 T세포(후천성 면역계에서 핵심 세포)의 생존과 기억 능력이 증가해 아이가 태어난 후 알레르기 반응이 더 강해질 수 있다는 사실을 규명했다고 4일 밝혔다.
연구팀은 임신 중 과도한 염증 유발한 생쥐 실험을 통해 입증했다. 우선 면역계에서 염증 반응을 유도하는 대표적인 물질로 알려진 독소 성분인 ‘LPS(리포폴리사카라이드)’를 생쥐에게 주입해 몸에 염증 반응이 일어나도록 만들었고, 이로 인해 태반에도 염증이 발생했다.
이에 태반 조직은 염증 반응으로 인해‘종양괴사인자 알파(TNF-α)’라는 신호 물질이 증가했고, 이 물질이 ‘호중구*’라는 면역세포를 활발하게 만들면서 태반에 염증성 손상을 일으킨 것으로 확인됐다.
*호중구: 우리 몸에서 가장 많은 비율(40~75%)을 차지하는 백혈구이며, 선천 면역에 중요한 역할과 체내로 침입하는 박테리아나 진균 등을 잡아죽이는 역할을 함
이 손상은 태아에게 스트레스를 주는 결과를 가져왔고, 이에 따라 스트레스 호르몬(글루코코르티코이드)이 많이 분비되면서 태아의 면역 체계에 중요한 변화를 유도했다. 그 결과, 태아의 T세포(면역 기억을 담당하는 세포)가 더 오래 살아남고, 기억 기능이 더 강해졌다.
특히, 이런 과정을 거쳐 만들어진 기억 T세포는 출생 후 항원에 반복적으로 노출될 때 과도한 알레르기 반응을 일으켰다. 실제로 집먼지진드기 ‘알레르겐’을 생쥐의 기도에 노출했을 때, 알레르기와 천식 반응에 중요한 면역세포가 증가하는 강한 호산구성 염증 반응과 면역이 과도하게 활성화되는 것이 관찰됐다.
이흥규 교수는 “이번 연구는 임신 중 엄마의 염증 반응이 태반을 통해 태아의 알레르기 면역 체계에 어떤 영향을 주는지를 세계 최초로 규명한 것”이라며, “앞으로 소아 알레르기 질환을 조기에 예측할 수 있는 바이오마커 개발과 예방 전략 마련에 중요한 과학적 근거가 될 것”이라고 밝혔다.
이번 연구의 제1 저자는 우리 대학 의과학대학원 권명승 박사(現 건양대학교 병원 산부인과 부인종양학 임상강사)이며, 연구 결과는 점막면역학 분야의 권위 학술지인 ‘뮤코잘 이뮤놀로지(Mucosal immunology)’에 지난 7월 1일 자 게재됐다.
※논문 제목: Placental inflammation-driven T cell memory formation promotes allergic responses in offspring via endogenous glucocorticoids
※DOI: https://doi.org/10.1016/j.mucimm.2025.06.006
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 개인기초연구사업 및 바이오의료기술개발사업의 일환으로 수행됐다.
2025.08.05
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황선우 학생, 머크 이노베이션컵 2025 준우승 쾌거
우리 대학 건설및환경공학과 황선우 석박사통합과정생(지도교수 명재욱)이 독일의 과학기술기업 머크(Merck KGaA)에서 주관하는 글로벌 혁신 대회 ‘2025 머크 이노베이션 컵(Merck Innovation Cup)’에 국내 기관 소속 유일 출전자로 참가해 준우승(Runner-up)을 차지했다고 1일 밝혔다.
머크 이노베이션 컵(Merck Innovation Cup)은 머크(Merck KGaA)가 2011년부터 매년 개최해 온 과학기술 분야 글로벌 혁신 프로그램으로, 전 세계 대학원생 및 박사후연구원을 대상으로 지원을 받는다.
이번 대회에서 두 단계의 전형(1차: 커버레터, 이력서, 연구성과 기반 서류 평가, 2차: 제안서 평가)을 통해 1% 미만의(작년 기준*) 낮은 합격률 속에 총 42인의 최종 참가자가 선발됐다. 최종 참가자는 사업 아이디어 경쟁 및 공동연구 네트워크 형성의 기회를 얻으며, 모든 경비는 머크로부터 지원받는다.
*머크를 통해 공식 공개되지 않아 작년 합격률을 참고하였음
https://www.imperial.ac.uk/news/255513/merck-innovation-cup-winner-runner-up/
올해 대회는 7월 19일부터 25일까지 독일 루프트한자 제하임 컨퍼런스 호텔에서 강의 및 팀별 프로젝트가 진행되었다. 최종 발표, 심사 및 시상식은 마지막 날인 25일 다름슈타트(Darmstadt)에 위치한 머크 본사에서 진행됐다.
대회 결과, 총 7팀 중 스마트 제조(Smart Facturing)팀이 1위(Winner), 녹색(친환경) 화학(Green Chemistry)팀이 2위(Runner-up), 신약 개발(Drug Discovery)팀이 3위(Runner-up 2)를 차지해 수상했다.
올해는 ▲디지털 헬스케어(Digital Health) ▲신약개발(Drug Discovery) ▲녹색(친환경) 화학(Green Chemistry) ▲신경모사 인공지능 추론 가속(Neuro-inspired AI Inference Acceleration) ▲신경과학 및 면역학(Neuroscience & Immunology) ▲종양학(Oncology) ▲스마트 제조(Smart Facturing)의 총 7개 주제 영역에 대해 각 팀당 6인, 총 42인이 글로벌 규모로 선발됐다.
우리 대학 황선우 석박사통합과정생은 국내 기관 소속 유일 출전자이자 수상자로, 녹색(친환경) 화학(Green Chemistry) 소속으로 참가했다.
황 박사과정생이 포함된 녹색(친환경) 화학팀은 베를린자유대(독일), 소피아대(불가리아), 옥스퍼드대(영국), 하이델베르크대(독일) 박사과정 학생들로 구성되었고, 동문 멘토(Alumni coach)로 스테이시 파이바(Stacey Paiva) (現 네이처 케미스트리(Nature Chemistry)의 수석 편집자, 2019년도 참가)의 지도하에, 머크의 자체 화학 설계 소프트웨어인 ‘신시아(Synthia®)’에 환경친화적인 화학 합성을 위한 국제적 지침인 ‘녹색화학원칙(12 Principles of Green Chemistry)’을 도입하는 혁신적 도구를 설계했다.
해당 제안은 신시아(Synthia®)의 화학 산업 내 유해 부산물 최소화, 지속가능한 화학 공정, ESG 전략과 기술 경쟁력 강화를 유도할 수 있는 실질적 대안으로 평가됐으며, 혁신성과 머크 사업 전략과의 적합성 측면에서 높은 평가를 받아 최종 준우승을 차지했다. 수상팀에게는 5,000유로의 상금이 수여됐다.
※ Winner - 20,000 유로, Runner-up - 5,000 유로, Runner-up2 - 3,000 유로
대회 기간 동안 참가자들은 사업 아이디어 개발 및 국제 네트워킹 외에도, 각 분야의 저명인사 및 머크 임직원이 진행하는 특강, 야외 스포츠 활동 등 다양한 프로그램에 참여했다. 특히 사업 아이디어 구상 과정에서는 머크 내부의 분야별 사업 책임자들과 직접 의견을 교환하며, 실제 사업 진행 방식, 향후 전략, 제안 아이디어의 실현 가능성 등에 대해 깊이 있는 논의를 진행하는 기회가 주어졌다.
대회 종료 후, 독일 머크(Merck KGaA)의 미국·캐나다 법인인 밀리포어시그마의 혁신기술그룹(MilliporeSigma Technology Pioneering Group)의 기술리더인 윌렘 쿨스 박사(Willem Kools, PhD)는 이메일을 통해 “이번 사업 제안은 매우 인상적이었으며, 이 아이디어는 머크에도 큰 도움이 될 것으로 기대한다”며, “앞으로 더 많은 KAIST 학생들이 이 프로그램에 적극 지원할 수 있도록 널리 소개해 주길 바란다”는 뜻을 전했다.
황선우 학생은 “세계 각국의 우수한 연구자들과 함께 팀을 이루어 협력하고, 실제 산업 문제 해결을 고민할 수 있었던 것은 매우 값진 경험이었다”며, “KAIST에서 배운 학문적 토대와 연구 경험이 실제 글로벌 기술 혁신 무대에서 통할 수 있다는 자신감을 얻었다”고 소감을 전했다.
한편, 머크(Merck KGaA)는 독일 다름슈타트에 본사를 두고 있는 전 세계 70개국 이상 지사를 둔 세계적인 과학기술 기업으로, 1668년에 설립돼 350년 이상의 역사를 가진 세계에서 가장 오래된 제약·화학 기업 중 하나다. 주요 사업 분야는 헬스케어, 생명과학, 일렉트로닉스(반도체 소재 포함) 등이다.
2025.08.01
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콩벌레 공생 곰팡이 없어도 퇴행성 뇌질환 치료제 만든다고?
‘허포트리콘’은 뇌 속 염증을 억제하고 신경세포를 보호하는 작용이 뛰어난 물질로 치매나 파킨슨병과 같은 퇴행성 뇌 질환 치료제로 발전할 가능성이 크다고 평가받고 있다. 이 물질은 콩벌레와 공생하는 곰팡이에서만 극미량 얻을 수 있는데, 우리 연구진이 이 희귀 천연물을 화학 합성* 하는데 성공해, 차세대 신경퇴행성 질환 약물 개발의 가능성을 제시했다.
*화학 합성: 화학 반응을 이용하여 원하는 물질을 만드는 과정
우리 대학 화학과 한순규 교수 연구팀이 콩벌레와 공생하는 곰팡이에서 발견된 천연 항신경염증 물질 ‘허포트리콘(herpotrichone) A,B,C’를 세계 최초로 합성하는 데 성공했다고 31일 밝혔다.
허포트리콘 천연물은 콩벌레의 공생균인 ‘허포트리시아(Herpotrichia) sp. SF09’에서만 극미량으로 얻을 수 있는 물질로, 다섯 개의 고리 구조(6각형 4개와 3각형 1개)인 6/6/6/6/3의 다중고리 구조를 가진 물질이다.
흥미롭게도 이 물질은 뇌 염증반응을 억제하는 항신경염증 효과가 매우 우수하며, 최근에는 철분 매개 세포 사멸(ferroptosis)을 억제해 신경세포를 보호하는 작용기전까지 확인돼, 뇌 질환 치료용 약물로써의 가능성이 기대되고 있다.
한 교수 연구팀은 곰팡이에서 이 물질이 만들어지는 방식을 예상하여, 허포트리콘의 복잡한 구조를 연구실에서 화학적으로 만드는 방법을 고안했다. 이때 핵심이 된 것은 ‘딜스-알더(Diels–Alder) 반응’이라는 화학 반응이다. 이 반응은 마치 두 개의 퍼즐 조각이 맞물려 하나의 고리를 만들듯, 탄소 기반 파트너끼리 새로운 결합을 만들어 육각고리 구조를 형성하게 해주는 반응이다.
또한, 연구팀은 ‘수소결합’이라는 분자 사이의 약한 끌어당김 현상에 주목했다. 이 수소결합을 섬세하게 설계하고 조절함으로써, 반응이 원하는 방향과 위치에서만 일어나도록 정교하게 유도해서 허포트리콘을 만들 수 있었다.
연구팀은 기존에 핵심수소 결합 없이는 목표 천연물이 거의 안 만들어지거나 엉뚱한 부산물만 생겼던 문제를 해결하고, 복잡한 구조의 허포트리콘 A, B, C를 모두 정확하게 합성할 수 있었다.
특히, 허포트리콘을 만들기 위한 핵심 재료인 ‘델리트파이론(delitpyrone) C’와 ‘에폭시퀴놀 단량체(epoxyquinol monomer)’라는 분자들이 어떤 구조를 가질 때 핵심 수소결합이 가능한지 정밀하게 분석했다.
이렇게 유도된 수소결합 덕분에 반응 분자들이 정확한 위치로 다가가고 이상적인 전이상태를 거쳐 허포트리콘 C가 합성 가능했다. 이 반응 원리를 허포트리콘 A와 B에도 적용해 성공적으로 이들 천연물을 합성할 수 있었다.
연구실에서 행해진 핵심 딜스-알더 반응 과정에서 자연계에서는 아직 발견되지 않은 새로운 분자 구조들도 함께 만들어졌고, 이 중 일부는 우수한 약리 활성을 갖는 신규 천연물일 가능성이 높아 합성을 통해서 천연물을 예측한다는 측면에서 본 연구의 의미가 배가된다.
실제로 한 교수 연구팀은 2019년에 허포트리콘 A와 B를 발견하고 이들의 구조를 밝힌 중국 연구진의 논문을 바탕으로, 이들 천연물의 합성 연구를 진행했는데 그 과정에서 원치 않던 특정 부산물이 계속적으로 얻어졌다.
그런데 2024년 같은 중국 연구진에 의해 허포트리콘 C라는 신규 천연물의 발견이 논문으로 보고됐는데, 이것은 한 교수 연구팀이 이전에 얻었던 부산물과 일치하는 물질이었다. 이는 한 교수팀이 자연계에 존재하는 천연물을 실험실에서 이미 합성하고 있었던 것을 보여주는 사례다.
화학과 한순규 교수는 “이번 성과는 퇴행성 신경질환 관련해 약리 활성을 갖는 자연계 희귀 천연물을 최초로 합성하고, 복잡 천연물의 생체모방 합성 원리를 체계적으로 제시한 연구”라며, “앞으로 천연물 기반 항신경염증 치료제 개발과 해당 천연물군의 생합성 연구에도 폭넓게 활용될 것으로 기대된다”고 밝혔다.
해당 연구 성과는 화학과 석박사통합과정 이유진 학생이 제1 저자로 화학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society, JACS)에 7월 16일 字 게재됐다.
※논문명: Total Synthesis of (+)-Herpotrichones A–C
※DOI: 10.1021/jacs.5c05061
한편, 이번 연구는 한국연구재단(NRF) 중견연구자지원사업, KAIST UP 프로젝트, KAIST 그랜드챌린지(Grand Challenge) 30 프로젝트, 및 KAIST 초세대협업연구실사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.31
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주변 빛에너지로 24시간 건강 모니터링이 가능하다고?
심박수, 혈중산소포화도, 땀 성분 분석 등 지속적인 건강 모니터링을 위한 의료용 웨어러블 기기의 소형화와 경량화는 여전히 큰 도전 과제다. 특히 광학 센서는 LED 구동과 무선 전송에 많은 전력을 소모해 무겁고 부피가 큰 배터리를 필요로 한다. 이런 한계를 극복하기 위해 우리 연구진은 주변 빛을 에너지원으로 활용하고, 전력 상황에 따라 최적화된 관리를 통해 24시간 연속 측정이 가능한 차세대 웨어러블 플랫폼을 개발했다.
우리 대학 전기및전자공학부 권경하 교수팀이 미국 노스웨스턴대학교 박찬호 박사팀과 공동연구를 통해, 주변 빛을 활용해 배터리 전력 부담을 줄인 적응형 무선 웨어러블 플랫폼을 개발했다고 30일 밝혔다.
의료용 웨어러블 기기의 배터리 문제를 해결하기 위해, 권경하 교수 연구팀은 주변의 자연광을 에너지원으로 활용하는 혁신적인 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 세 가지 상호 보완적인 빛 에너지 기술을 통합한 것이 특징이다.
첫 번째 핵심 기술인 ‘광 측정 방식(Photometric Method)’은 주변 광원의 세기에 따라 LED 밝기를 적응적으로 조절하는 기술이다. 주변 자연광과 LED 빛을 합쳐 일정한 총 조명량을 유지하되, 자연광이 강할 때는 LED를 어둡게, 자연광이 약할 때는 LED를 밝게 자동 조절한다.
기존 센서가 환경과 관계없이 LED를 일정하게 켜야 했다면, 이 기술은 주변 환경에 맞춰 LED 전력을 실시간으로 최적화할 수 있다. 실험 결과, 충분한 조명 환경에서 전력 소모를 86.22%나 줄였다.
두 번째는 ‘고효율 다접합 태양전지(Photovoltaic Method)’ 기술이다. 이는 단순한 태양광 발전을 넘어서 실내외 모든 환경의 빛을 전력으로 변환한다. 특히 적응형 전력 관리 시스템을 통해 주변 환경과 배터리 상태에 따라 11가지 서로 다른 전력 구성으로 자동 전환되어 최적의 에너지 효율을 달성한다.
세 번째 혁신 기술은 ‘축광/발광(Photoluminescent Method)’기술이다. 스트론튬 알루미네이트 미세입자*를 센서의 실리콘 캡슐화 구조에 혼합해, 낮 동안 주변 빛을 흡수해 저장했다가 어둠 속에서 서서히 방출한다. 이를 통해 태양광 500W/m²에 10분간 노출되면 완전한 어둠에서도 2.5분간 연속 측정이 가능하다.
*스트론튬 알루미네이트 미세입자: 야광페인트나 안전 표지판에 사용되는 형광체로, 빛을 흡수한 후 어둠 속에서 오랫동안 발광하는 축광 소재
이 세 가지 기술이 상호 보완적으로 작동해 밝은 환경에서는 첫 번째와 두 번째 방식이, 어두운 환경에서는 세 번째 방식이 추가로 지원하는 방식으로 24시간 연속 작동을 가능하게 한다.
연구팀은 이 플랫폼을 다양한 의료 센서에 적용해 실용성을 검증했다. 광용적맥파 측정 센서는 심박수와 혈중산소포화도를 실시간으로 모니터링해 심혈관 질환의 조기 발견을 가능하게 한다. 청색광 노출량 측정 센서는 피부 노화와 손상을 유발하는 블루라이트를 정확히 측정해 개인 맞춤형 피부 보호 가이드를 제공한다. 땀 분석 센서는 마이크로 유체 기술을 활용, 땀 속 염분, 포도당, pH를 동시에 분석해 탈수나 전해질 불균형을 실시간으로 감지할 수 있다.
추가적으로 센서 내 데이터 처리 기술을 도입해 무선 통신으로 인한 전력 소모도 대폭 줄였다. 기존에는 모든 원시 데이터를 외부로 전송해야 했지만, 이제는 센서 내부에서 필요한 결과만 계산해 전송함으로써 데이터 전송량을 400B/s에서 4B/s로 100배 감소시켰다.
연구팀은 성능 검증을 위해 건강한 성인 피험자를 대상으로 밝은 실내조명, 어두운 조명, 적외선 조명, 완전한 어둠 등 4가지 서로 다른 환경에서 테스트했다. 그 결과, 모든 조건에서 상용 의료기기와 동등한 측정 정확도를 보였다. 생쥐 모델을 이용한 저산소 상태 실험에서도 정확한 혈중산소포화도 측정이 가능함을 확인했다.
연구를 주도한 권경하 교수는 “이 기술을 활용해 24시간 연속 건강 모니터링이 가능해짐에 따라 의료 패러다임이 치료 중심에서 예방 중심으로 전환될 수 있을 것”이라며, “조기 진단을 통한 의료비 절감 효과와 함께 차세대 웨어러블 헬스케어 시장에서의 기술경쟁력 확보도 기대된다”라고 말했다.
이번 연구 결과는 인공지능반도체대학원 박도윤 박사과정 학생이 공동 제 1 저자로 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)에 7월 1일 발표됐다.
※논문명 : Adaptive Electronics for Photovoltaic, Photoluminescent and Photometric Methods in Power Harvesting for Wireless and Wearable Sensors;
※DOI: URL: https://www.nature.com/articles/s41467-025-60911-1
한편, 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구, 지역혁신 선도연구센터 과제, 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능반도체대학원 과제, 그리고 BK FOUR 프로그램(Connected AI Education & Research Program for Industry and Society Innovation, KAIST EE)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.31
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3분 만에 질병 현장 진단..효소모방촉매 반응 38배 향상
급성 질병의 조기 진단과 만성 질환의 효율적 관리를 위해, 환자 가까이에서 신속하게 진단할 수 있는‘현장진단(Point-of-Care, POCT)’기술이 전 세계적으로 주목받고 있다. POCT 기술의 핵심은 특정 물질을 정확히 인식하고 반응하는‘효소’에 있다. 그러나 기존의 ‘자연효소’는 고비용·불안정성의 한계를 지니며, 이를 대체하는 ‘효소 모방 촉매(nanozyme)’ 역시 낮은 반응 선택도라는 문제를 안고 있다. 최근 국내 연구진은 기존 효소모방촉매보다 38배 이상 향상된 선택도를 구현하고, 단 3분 만에 육안으로 진단 결과를 확인할 수 있는 고감도 센서 플랫폼을 개발하는 데 성공했다.
우리 대학 생명화학공학과 이진우 교수 연구팀이 서울대학교 한정우 교수, 가천대학교 김문일 교수 연구팀과의 공동연구를 통해, 과산화효소 반응만을 선택적으로 수행하면서도 높은 반응 효율을 유지하는 새로운 단일원자 촉매를 개발했다고 28일 밝혔다.
혈액, 소변, 타액 등 인체 유래 체액을 이용해 병원 밖에서도 수 분 내 판독할 수 있는 진단 플랫폼으로 의료 접근성을 크게 높이고, 치료의 시의성을 확보할 수 있는 현장진단 기술의 핵심은 효소를 이용해 질병 진단 물질인 바이오마커를 색 변화를 통해 시각적으로 알아낼수 있다는 점이다. 그러나 자연 효소를 이용할 경우 가격이 높고 진단 환경에서 쉽게 불안정해져 보관 및 유통의 한계가 있다.
이 문제를 해결하기 위해 새로운 무기 소재 ‘효소 모방 촉매(nanozyme)’가 개발되어 왔으나 반응의 선택도가 낮다는 한계를 안고 있다. 과산화수소를 기질로 활용할 경우, 하나의 촉매가 동시에 과산화효소(색 변화 유도) 반응과 카탈레이스(반응 기질 제거) 반응을 함께 일으켜 진단 신호의 정확도가 낮아지는 문제가 있다.
연구팀은 촉매의 반응 선택성을 원자 수준에서 제어하기 위해, 촉매 중심 금속인 ‘루테늄(Ru)’에 금속과 결합해 화학적 성질을 조절하는 ‘염소(Cl) 리간드’를 3차원 방향으로 결합하는 ‘독창적 구조 설계 전략’을 활용하여 정확한 진단 신호만을 검출하는데 성공했다.
실험 결과, 이번에 개발한 촉매는 기존 효소 모방 촉매 대비 38배 이상 향상됐으며, 과산화수소 농도에 따른 반응 민감도와 속도 또한 눈에 띄게 증가했다. 특히 생체 체액의 조건에 가까운 환경(pH 6.0)에서도 반응 선택성과 활성을 안정적으로 유지해, 실제 진단 환경에서의 적용 가능성도 입증했다.
연구팀은 개발한 촉매에 산화효소를 담아 종이 센서에 적용함으로써 산화효소-효소모방촉매 연계 반응을 통해, 우리 몸의 건강상태를 알려주는 바이오마커에 해당하는 ‘포도당, 젖산(락테이트), 콜레스테롤, 콜린’ 등 4종의 바이오마커를 동시에 검출할 수 있는 진단 시스템을 구현했다.
다양한 질병 진단에 범용 적용이 가능한 이 플랫폼은 별도의 pH 조절이나 복잡한 장비 없이도 3분 이내에 색 변화를 통해 육안으로 결과를 판별할 수 있으며, 이 성과는 플랫폼 자체의 변경 없이, 촉매 구조 제어만으로도 진단 성능을 획기적으로 개선할 수 있음을 보여준 사례다.
이진우 교수는 “이번 연구는 단일원자 촉매의 반응 선택성을 원자 구조 설계를 통해 제어함으로써, 효소 수준의 선택성과 반응성을 동시에 구현한 사례로 의의가 있다”고 밝혔다. 또한 “이러한 구조–기능 관계 기반의 촉매 설계 전략은 향후 다양한 금속 기반 촉매 개발에도 적용할 수 있으며, 선택성 제어가 중요한 다양한 반응 영역으로 확장될 수 있다”고 강조했다.
우리 대학 생명화학공학과 박사과정 박선혜 학생과 최대은 학생이 공동 제1 저자로 연구 결과는 재료과학 분야의 권위 있는 국제 학술지인 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’에 2025년 7월 6일 게재됐다.
※ 논문명: Breaking the Selectivity Barrier of Single-Atom Nanozymes Through Out-of-Plane Ligand Coordination
(저자 정보 : 박선혜(KAIST, 제1 저자), 최대은(KAIST, 제1 저자), 심규인(서울대, 제1 저자), Phuong Thy Nguyen(가천대, 제1 저자), 김성빈(KAIST), 이승엽(KAIST), 김문일(가천대, 교신저자), 한정우(서울대, 교신저자), 이진우(KAIST, 교신저자) 총 9명)
※DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202506480
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.29
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