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기술가치창출원, 창업지원 벤처 투자자 정기미팅(DCM) 개최
우리 대학이 창업과 기술사업화 확대를 위한 벤처캐피탈(이하 VC) 대표들과의 미팅을 5월 2일부터 이틀간 대전 롯데시티호텔대전에서 진행했다.
기술가치창출원이 주관하는 이번 행사는 우리 대학 교수진과 VC 대표들이 정기적인 만남(Department Capital Meeting, 이하, DCM)을 통해 상호 네트워크를 구축하는 자리다. 창업과 기술사업화에 관심 있는 교수들의 도전 정신을 장려하고 역량을 강화하는 취지로 21년 11월에 시작했다.
6회째를 맞은 올해 행사에는 미래과학기술지주, 블루포인트파트너스, 선보엔젤파트너스, 에이티넘인베스트먼트, 카이스트청년창업투자지주, 카이트창업가재단, 컴퍼니케이파트너스, 포스코기술투자, 프라이머사제파트너스, DSC인베스트먼트까지 총 10개의 중대형 투자 회사와 창업 초기 투자 VC 기관의 대표이사가 참여했다.
우리 대학에서는 김동규 교수(물리학과), 김민혁 교수(전산학부), 김세종 교수(경영공학부), 김윤기 교수(생명과학과), 김진우 교수(생명과학과), 임성갑 교수(생명화학공학과), 전상용 교수(생명과학과), 하동수 교수(조천식모빌리티대학원)까지 총 8명의 교원이 자리를 함께했다.
2일 진행된 'KAIST DCM 워크숍'에서는 김요한 DSC인베스트먼트 전무가 '바이오 산업 투자 현황 및 방향성' 주제로 발표했고, 오종훈 선보엔젤파트너스 대표의 '투자유치의 준비와 사업위기의 대비' 주제 발표가 이어졌다. 이후, VC 대표 · 우리 대학 교수진 · 기술가치창출원 관계자 · 창업원 관계자 간 토론이 진행됐다.
3일 열린 본 행사에서는 참석한 교수진들의 창업 경험 여부 및 창업 시기에 따라 두 개의 그룹으로 나누어 각각 초기 기술사업화에 적합한 자문과 중대형 투자에 적합한 자문을 진행했다.
이들은 연구 중인 첨단기술에 대한 사업화 아이디어를 공유했으며, 기술창업·신산업 발굴·기술이전·전략투자 파트너십·비즈니스 시뮬레이션 등에 대한 기술사업화 방안과 투자 방안도 함께 논의했다.
행사를 총괄한 이건재 기술가치창출원장은 "DCM 행사를 통해 VC 대표들과 교수들이 네트워크를 형성하고, 나아가 많은 교원창업기업이 우수한 기술사업화성과를 거두길 바란다"라고 전했다.또한, 산학협력센터 김성완 센터장은 "향후 DCM을 통해 창업 단계별 기업 현황에 따른 체계적 투자(Pre-seed/Angel, Seed, Series A,B,C) 지원 플랫폼을 강화하고 더 나아가 글로벌 투자를 받을 수 있는 프로그램으로 확장하고자 한다"라고 전했다.
2024.05.10
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김기응 교수, 국제적 ‘영향력 있는 논문상’ 수상
우리 대학 김재철 AI대학원 김기응 교수가 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 국제재단(이하 IFAAMAS)으로부터 영향력 있는 논문상(Influential Paper Award)를 수상했다고 10일 밝혔다.
수상 논문은 공동 저자로 참여해 2000년도에 발표한 논문 `정책 탐색을 통한 협동 학습(Learning to Cooperate via Policy Search)'이다. 수상 발표는 인공지능 에이전트 분야의 국제 학술대회인 ‘자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 학술대회 (AAMAS)’에서 이루어졌다.
본 논문에서는 다수의 인공지능 에이전트*가 분산화된 환경에서 협동 학습하는 상황에서, 개별 에이전트의 학습 시그널이 다른 에이전트의 정보에 의존하지 않음을 밝힘으로써, 저자는 이를 기반으로 분산 학습 알고리즘을 제안했다.
*에이전트: 복잡한 동적인 환경에서 목표를 달성하려고 시도하는 시스템
이 학습 알고리즘은 간단하면서도 지역 최적점으로 수렴하는 보장을 제공한다. 이로써 멀티 에이전트 강화학습 연구에서 주된 방법론의 하나로 자리잡고 있는 딥러닝 기반의 알고리즘들이 현저한 성공을 누리고 있는 이유를 설명하고 있고, 따라서 지난 수십 년간 기타 많은 에이전트 학습 알고리즘의 핵심 구성 요소로 자리 잡아 왔기에 위의 영향력 있는 논문상을 수상하게 되었다.
상을 받게 된 김기응 교수는 “인공지능 에이전트 분야에서 뜻깊은 상을 받게 되어서 영광이고, 최신 딥러닝을 이용하는 멀티 에이전트 학습 연구에서도 지속적으로 인용되고 활용되는 의미 있는 연구가 되어서 감회가 깊다”며, “앞으로도 후속 세대에게 영감을 줄 수 있는 임팩트 있는 연구 결과물들을 만들 수 있도록 노력하겠다”고 향후 포부를 밝혔다.
IFAAMAS 영향력 있는 논문상은 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 연구 분야에서 중요하고 오래 지속되는 기여를 한 논문을 인정하기 위해 2006년에 제정됐다. 이 논문상은 핵심 결과를 증명한 논문, 새로운 하위 연구 분야의 개발을 이끈 논문, 중요한 새로운 응용 프로그램이나 시스템을 보여준 논문, 또는 영향력 있게 새로운 방식으로 주제에 대해 조명한 역사적으로 가치있는 논문으로서, 매년 1~3편의 논문을 선정하여 수상 하여왔다.
- 논문명: Learning to Cooperate via Policy Search, UAI 2000
- 시상일정: 국제 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 학술대회 (AAMAS 2024)
2024.05.10
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KAIST, 대만 포모사그룹과 본격적인 협력 시작하다
우리 대학이 대만의 3대 기업 중 하나인 포모사그룹(Formosa Plastics Group)과 첨단바이오 및 친환경에너지 분야에서 협력을 추진한다.
이를 위해 이달 13일 포모사그룹 상무위원이자, 그룹 내 바이오 및 친환경에너지 분야를 이끄는 샌디 왕(王瑞瑜, Sandy Wang) 회장이 KAIST에 방문한다. 포모사그룹의 오너가 우리 대학을 공식 내방하는 것은 이번이 처음이다.
양 기관의 협력은 지난 3월 우리 대학이 포모사그룹이 설립하고 지원하는 명지과기대(明志科技大學), 장경대학교(長庚大學) 및 장경기념병원(長庚記念醫院) 등과 포괄적인 교류 협력에 관한 업무협약(MOU)를 맺으며 시작됐다.
이를 바탕으로 더욱더 구체적인 교류 협력을 추진하기 위해 우리 대학을 찾는 샌디왕 회장은 보직자를 위한 강의인 '매세월 서연'에서 '부친 왕융칭(王永慶) 회장의 자녀교육과 기업의 사회 환원 및 실천'을 주제로 리더십 특강을 진행한다. 이어, 첨단바이오 및 친환경에너지 등 대만의 미래산업과 관련된 KAIST의 연구와 기술을 참관한 뒤 글로벌 산학협력 방안을 논의한다. 향후 두 기관은 상호 겸임교수를 임명해 학생 공동지도 및 연구 협력 등, 실질적인 글로벌 협력을 추진한다는 계획이다. KAIST 차세대 ESS 연구센터와 배터리 응용 연구를 진행하고 장경대학-장경기념병원과 연계된 줄기세포 및 유전자편집기술 분야 특화 대학원 프로그램을 개설하는 등 실효적인 중장기 협력을 도모할 방침이다. 바이오 및 친환경에너지 관련 KAIST 우수 벤처기업을 대상으로 포모사 그룹의 투자와 협력도 추진해 대만과 한국 간 혁신 산업 협력의 발판을 마련할 예정이다.
이광형 총장은 "포모사 그룹은 세계적인 네트워크를 가지고 있어 KAIST의 바이오 및 공학 기술을 세계로 진출시키는 데 매우 중요한 파트너가 될 것으로 예상한다"라면서, "이번 샌디 왕 회장의 방문으로 세계 경제 대국으로 부상 중인 대만과 긴밀한 협력관계를 이어갈 수 있을 것으로 기대한다"라고 덧붙였다. 포모사 그룹은 샌디 왕 회장의 선친인 왕융칭(王永慶) 회장이 일군 회사다. 플라스틱 PVC 생산 세계 1위 기업으로 반도체, 철강, 중공업, 바이오,배터리에 이르기까지 대만경제의 핵심 산업을 주도하고 있다. 왕융칭 회장은 자신이 일군 기업과 재산은 '국민의 것'이라는 신념 아래 재산을 사회에 환원하는 모범을 보여 대만 국민에게 존경받았다. 우리 대학과 협력을 추진하는 장경대학, 장경기념병원 및 명지과기대 역시 왕융칭 회장이 추진한 사회공헌의 일환으로 설립돼 포모사그룹으로부터 재정을 지원받고 있다.
2024.05.09
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개인 맞춤형 정밀 의학 정확도 높일 ‘렌즈’ 개발
평균이 아닌 개인차를 고려하는 정밀 의학 시대가 열렸다. 사람마다 다른 유전적 특징을 알아내는 기술이 비약적으로 발전한 덕분이다. 더 빠르고, 정확하게 전사체를 해독할 수 있는 새로운 도구가 개발됐다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수(IBS 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI) 연구팀은 전사체 분석 빅데이터에서 유용한 생물학적 정보만 골라내는 새로운 도구인 ‘scLENS(single-cell Low-dimension Embedding using Effective Noise Subtraction)’를 개발했다.
단일세포 전사체 분석은 최근 생물학, 신약 개발, 임상 연구 등 여러 분야에서 주목받는 도구다. 개별 세포 단위에서 유전적 변화를 확인할 수 있기 때문이다. 가령, 단일세포 전사체 분석을 이용하면 암 조직 내 수십 가지 종류의 세포를 구분하고, 유전적 변이가 발생한 세포만 표적하는 정밀 치료가 가능해진다.
단일세포 전사체 분석 기술이 임상에 광범위하게 이용되려면, 도출되는 빅데이터에서 유용한 생물학적 신호를 찾아내는 효율적인 분석 도구 개발이 선행돼야 한다. 단일세포 전사체 분석은 수백~수천 개에 이르는 개별 세포의 수만 개에 이르는 다양한 유전자 발현량을 측정하기 때문에 데이터 용량이 수~수십 GB에 달한다. 이 방대한 데이터 중 생물학적으로 유용한 신호는 3% 내외에 불과하다.
이 방대하고 노이즈(잡신호)가 많은 데이터에서 유용한 생물학적 신호를 골라내기 위해 지금까지 여러 데이터 처리 도구가 개발됐다. 하지만 기존 도구는 사용자가 생물학적 신호와 노이즈의 ‘경계선’을 직접 설정해야 해서 주관이 개입됐다. 즉, 분석가에 따라 결과가 크게 달라지고, 정확도가 떨어진다는 한계가 있었다.
우선, 연구진은 기존 분석 도구들이 부정확한 근본적인 원인을 규명하고 해결책을 제시했다. 사용자가 노이즈의 임계값을 결정하는 데이터 전처리 방식 자체가 생물학적 신호를 왜곡시킨다는 것을 규명하고, 왜곡 없는 새로운 전처리 방식을 개발했다. 나아가 연구진은 수학적 방법론인 ‘랜덤 행렬 이론’을 이용해 사용자의 주관적 선택 없이 자동으로 단일세포 전사체 분석 데이터에서 신호와 노이즈를 구별하는 프로그램인 ‘scLENS’를 개발했다.
제1 저자인 김현 연구원은 “scLENS는 사용자의 선택 없이 데이터에 내재된 구조만을 이용해 자동으로 신호와 노이즈를 구별하기 때문에 사용자 편향성 문제를 원천 차단할 수 있다”며 “연구자들의 노동집약적인 신호 선택 과정을 없애면서도 분석 정확성은 높였다”고 설명했다.
이어 연구진은 기존 개발된 11가지 데이터 분석 프로그램과 scLENS의 상대적 성능을 비교했다. 이를 통해 scLENS가 다른 모든 프로그램보다 우수한 성능을 보인다는 점을 확인할 수 있었다. 널리 쓰이는 프로그램인 ‘Seurat’과 비교했을 때 scLENS는 세포 그룹화 성능이 약 10% 이상 우수하며, 데이터에 내재된 국소 구조를 43% 더 효과적으로 포착하는 것으로 나타났다.
특히, scLENS는 기존 프로그램보다 많은 계산을 하지만 메모리 사용 최적화를 통해 10만 개의 세포와 2만 개의 유전자로 이뤄진 대규모 데이터를 3시간 만에 분석하는 경쟁력 있는 분석 속도를 보였다.
연구를 이끈 김재경 CI는 “지난 십여 년간 단일세포 전사체를 분석할 수 있는 실험 기술의 비약적인 발전했지만, 데이터 분석 방법의 한계로 인해 큰 비용과 시간을 투자해 얻은 데이터를 최대한 활용하지 못하는 경우가 많았다”며 “기초 수학 이론이 생명과학 연구의 혁신을 견인하고, 감춰졌던 생명의 비밀을 빠르고 정확하게 밝히는 데 쓰일 수 있음을 보여주는 연구”라고 말했다.
연구결과는 4월 27일(한국시간) 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, IF 16.6)’ 온라인판에 실렸다.
2024.05.09
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장기 별 직접 약물 전달이 가능해지다
장기 선택적 약물 전달 기술은 치료 효과를 극대화하고 부작용을 최소화할 수 있어 큰 기대를 받고 있다. 그러나 현존하는 기술로는 간, 비장, 폐와 같은 대식세포가 활발히 활동하는 장기에만 약물을 전달하는 것이 가능하나 콩팥, 심장, 뇌와 같은 장기로의 약물 전달은 도전적인 과제로 알려져 있다.
우리 대학 생명과학과 전상용 교수와 화학과 이희승 교수 공동연구팀이 체내에서 여러 생물학적 상호작용에 관여하는 당질 층을 모방한 인공 탄수화물 나노입자(Glycocalyx-mimicking nanoparticle, GlyNP) 수십 종을 합성하여 이를 다양한 장기로의 특이적 약물 전달과 치료를 가능하게 하는 새로운 나노의약 개발에 성공했다고 3일 밝혔다.
연구팀은 다섯 가지의 단당류 단위체를 기반으로 한 조합적인 패턴을 구현해 ‘인공 탄수화물 나노입자(GlyNP)’ 라이브러리 수십 종을 합성했고, 이를 직접 동물 체내에서 선택성을 평가해 간, 신장, 비장, 폐, 심장, 뇌에 대해 차별화된 선택성을 가지는 인공 탄수화물 나노입자 후보군을 선별했다. 특히, 간, 신장, 비장에 선택성을 가지는 인공 탄수화물 나노입자 후보군은 해당 장기 내에서 각각 간세포, 신장 상피세포, 대식 세포를 표적하는 것을 확인했다.
궁극적으로 각 장기 선택적인 인공 탄수화물 나노입자 후보군을 사용하면 해당 장기에 생긴 질병을 더욱 효과적으로 치료할 수 있음을 보여주며 장기별 맞춤형 치료의 가능성을 보였다.
전상용 교수는 "이번 연구를 통해 개발한 장기 및 세포 선택적인 약물전달시스템을 이용하면 독성을 낮추고 효능을 크게 올릴 수 있어 기존에 가능하지 않았던 장기별 질병 치료에 한 걸음 더 나아갈 수 있을 것이고, 또한, 뇌나 심장과 같이 표적 약물 전달이 어려운 장기들로 기술을 확장해 나갈 것이다”라고 말했다.
생명과학과 김도현 박사과정 및 황창희 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 재료공학 분야 최정상급 학술지인 `어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, ISSN: 0935-9648 print, 1521-4095 online, Impact Factor: 32)' 3월 15일 字 온라인판에 게재됐고 속 표지논문(Inside back cover) 및 화제의 논문(Hot Paper)으로 선정됐다.
(https://doi.org/10.1002/adma.202311283. 논문명: Glycocalyx-Mimicking Nanoparticles with Differential Organ Selectivity for Drug Delivery and Therapy, This article also appears in Hot Topic: Drug Delivery)
또한, 해당 주제는 제30회 삼성휴먼테크논문대상 생명공학 & 생명과학(Bio engineering & Life Science) 분야에서 은상을 수상하며 장기별 맞춤형 치료의 새로운 전략을 제시한 성과로 인정받았다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 리더연구사업(종양/염증 미세환경 표적 및 감응형 정밀 바이오-나노메디신 연구단) 및 선도연구센터사업(멀티스케일 카이랄 구조체 연구센터, CMCA)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.03
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소금 결핍 시 장에서 섭취 욕구 조절하다
나트륨은 생물이 살아가는 데 필요한 중요한 미량영양소 중 하나로, 수분 균형과 혈압을 조절하며 근육 수축 및 신경세포의 작용전위 생성에 필수적이다. 한국 연구진은 소금 섭취 욕구가 짠맛에만 의존하는 것이 아니라, 체내 나트륨 수준에 따라 결정된다는 새로운 시각을 제시했고 미각 감지 기작과는 다르게 장 감지 기작은 소금 결핍에 의해 활성화된다는 놀라운 사실을 발견했다.
우리 대학 생명과학과 서성배 교수 연구팀이 나트륨이라는 미량영양소에 대한 우리 몸의 새로운 감지 기작과 그 욕구를 조절하는 새로운 메커니즘을 발견했다고 2일 밝혔다.
연구팀은 소금에 대한 미각 감지 기작을 넘어 장내 신경세포가 나트륨에 직접적으로 반응하고 이 반응이 동물의 소금에 대한 섭취 욕구를 조절하는 새로운 감지 기작으로 작용한다는 연구 결과를 밝혔다.
해당 연구에서는 초파리를 이용해 나트륨 결핍 상태에 따른 소금에 대한 선호도가 증가함을 확인했다. 더욱 흥미로운 점은 나트륨에 대한 선호도가 소금에 대한 미각 센서가 작동하지 못하는 ‘Ir76b’ 돌연변이 파리에서도 나트륨 결핍 상태에서 소금을 더 선호한다는 것이다. 이에 연구진은 스크리닝을 통해 나트륨을 직접 인지하는 초파리의 장내 신경세포를 발견했으며, 이 신경세포가 나트륨 결핍에 따라 나트륨에 대한 반응 정도를 다르게 해 초파리의 소금 섭취 욕구를 조절하는 역할을 한다는 것을 규명했다.
연구팀은 장 감지 기작은 소금 결핍에 의해 활성화된다는 놀라운 사실을 발견하며 소금에 대한 섭취 욕구는 모든 생물에 존재하는 것이기에 해당 연구는 곤충뿐 아니라 포유동물과 같은 척추동물에서도 유사한 메커니즘이 존재할 수 있다는 가능성도 제시했다.
나아가 소금에 대한 섭취 욕구를 조절함으로써 이를 통해 소금 과다 섭취로 생기는 고혈압 등의 여러 질병에서 새로운 생리학적 측면에서의 접근 방식을 할 수 있을 것이라 여겨진다.
연구를 주도한 서성배 교수는 “이번 연구는 소금의 짠맛과는 독립적으로 장 신경세포를 통해 선호도가 결정된다는 것을 발견하였고, 나트륨 섭취의 생리적 조절에 대한 새로운 메커니즘을 제공하였다 소금에 대한 섭취욕은 모든 진화 생물에서 보이는 공통적인 특징으로 해당 연구를 통해서 소금에 대한 섭취 욕구를 조절하여 고혈압을 포함한 여러 질병에 생리학적으로 접근할 수 있는 가능성을 보여준 것이라 기대한다.”고 말했다.
생명과학과 김병수 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 메타볼리즘(Nature Metabolism)’ 4월 3일 자로 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Postprandial sodium sensing by enteric neurons in Drosophila).
한편 이번 연구는 한국연구재단, 리더과제 (전 창의과제), 생명과학 프로젝트 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.02
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값싸고 40% 향상된 리튬이온전지 만든다
전기자동차, 스마트폰 등에 사용되는 리튬이온전지 원가 중 가장 높은 비율을 차지하는 가장 비싼 재료는 니켈, 코발트와 같은 고가 희귀금속이 다량 포함된 양극재다. 국제공동연구진이 리튬이온전지의 에너지 밀도와 가격 경쟁력을 모두 높이는 새로운 전략을 제시했다.
우리 대학 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 UNIST, 캐나다 맥길대(McGill University)와 공동연구를 통해 리튬이온전지 양극의 핵심 광물인 값비싼 니켈, 코발트 없이도 에너지밀도가 40% 향상된 고성능 차세대 리튬이온전지 양극을 개발했다고 1일 밝혔다.
국제공동연구팀은 망간 기반의 양이온-무질서 암염(Disordered rock-salt, 이하 DRX) 양극재에 주목했다. DRX 양극재는 값싸고 매장량이 풍부한 망간, 철 등을 사용할 수 있으면서 양극재 무게 기준 기존 상용화된 삼원계양극재(약 770Wh/kg)보다 높은 에너지밀도(약 1,000Wh/kg)를 가질 수 있기 때문이다. 무엇보다, 값비싼 니켈과 코발트 없이도 소재를 설계할 수 있다는 장점이 있어 차세대 리튬이온전지 양극재로 주목받고 있다.
그러나 망간 기반 DRX 양극재의 경우 양극재 비율이 90% 이상인 전극으로 전지를 만들면 전지 성능이 매우 낮고 급격하게 열화되는 문제가 있었다. 따라서 DRX 양극재 연구자들은 양극재 비율을 70%로 낮춰 전극을 만들어야 했는데, 이 경우 전극 수준에서 삼원계(약 740Wh/kg)보다 오히려 낮은 에너지밀도(약 700Wh/kg)를 가지게 되는 문제가 있었다.
공동연구팀은 전극 내 망간 기반 DRX 양극재 비율이 높을수록 전자 전달 네트워크가 잘 형성되지 않고, 충·방전 간 부피 변화율이 높을수록 충·방전 동안 네트워크 붕괴가 잘 일어나 전지의 저항이 크게 증가한다는 것을 밝혔다. 고성능 차세대 양극재를 사용하더라도 저항이 크게 걸려 전지가 제 성능을 낼 수 없었던 것이다.
공동연구팀의 연구에 따르면, 망간 기반 DRX 전극 제조 시 다중벽 탄소나노튜브*를 사용하여 DRX 양극재의 낮은 전자전도도를 보완하고 충·방전 간 부피 변화를 견딜 수 있게 되어 전극 내 양극재의 비율을 96%까지 끌어올리더라도 전자 전달 네트워크와 전지 성능이 열화되지 않았다. 이를 통해 니켈, 코발트 없이 전극 무게 기준 약 1,050Wh/kg의 높은 에너지밀도를 보이는 차세대 리튬이온전지 양극을 개발했다. 이는 리튬이온전지 양극 중 세계 최고 수준이며, 상용 삼원계 양극 대비 에너지밀도가 40% 향상된 수준이다.
*다중벽 탄소나노튜브: 여러 개의 농축된 원통형 그래핀 층으로 구성된 나노 스케일의 튜브
또한, DRX 양극재 내 망간 함량이 높을수록 전자전도도는 높지만, 동시에 부피 변화율도 높다는 상관관계를 발견했다. 이러한 이해를 기반으로 망간 함량을 낮춰 부피 변화를 억제하고, 다중벽 탄소 나노튜브를 사용해 낮은 전자전도도를 극복한다는 차세대 리튬이온전지 양극 설계 전략을 연구팀은 제시했다.
서동화 교수는 “상용화를 위해 풀어야 할 문제들이 아직 남아있지만 대 중국 의존도가 높은 니켈, 코발트 광물이 필요 없는 차세대 양극 개발 시 자원 무기화에 대비할 수 있고 리튬 인산철 양극 주도의 저가 이차전지 시장에서 우리 기업의 글로벌 경쟁력이 강화될 것으로 기대된다”라고 말했다.
이번 연구에는 이진혁 맥길대 교수가 공동교신저자로, 이은렬 UC버클리 박사후연구원(연구 당시 UNIST 에너지화학공학과 박사과정), 이대형 KAIST 신소재공학과 박사과정이 공동 제1 저자로 참여했다. 또, KAIST 신소재공학과 박상욱 박사과정, 김호준 석사과정이 공저자로 참여했다. 연구 수행은 한국연구재단의 과학기술분야 기초연구사업, 나노 및 소재 기술개발사업, 원천기술 개발사업 및 산업통상자원부의 에너지인력 양성사업의 지원을 받아 이뤄졌고, 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터를 지원받아 수행됐다.
연구 결과는 에너지 분야 국제학술지 ‘에너지 및 환경과학(Energy & Environmental Science)’ 지난 3월 27일자로 온라인 공개되었고, 6월호 표지 논문으로 출판될 예정이다. (논문명 : Nearly all-active-material cathodes free of nickel and cobalt for Li-ion batteries).
2024.05.02
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네이버·인텔과 AI 반도체 신 생태계 조성 공동 협력
챗GPT가 촉발한 생성형 인공지능(AI)*이 세계적으로 열풍을 일으키는 가운데 새로운 인공지능 반도체의 생태계 구축을 위해 KAIST(총장 이광형)가 네이버(NAVER) 및 인텔(intel)과 손잡고 상호 보유 중인 역량과 강점을 한 곳에 집중한 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설립한다.
업계에서는 이들 세 기관의 전략적인 제휴가 인공지능 반도체·인공지능 서버와 데이터센터의 운영에 필요한 오픈소스용 소프트웨어 개발 등 인공지능 분야에서 각자 보유하고 있는 하드웨어 및 소프트웨어 기술과 역량을 융합해서 새로운 인공지능 반도체 생태계를 구축하는 한편 시장과 기술 주도권 확보를 위해 선제적인 도전에 나선 것으로 보고 있다.
특히 첨단 반도체 CPU 설계부터 파운드리까지 하는 세계적인 반도체 기업 인텔이 기존의 중앙처리장치(CPU)를 넘어 인공지능 반도체 ‘가우디(GAUDI)’**를 최적의 환경에서 구동하기 위해 오픈소스용 소프트웨어 개발 등을 목적으로 국내 대학에 공동연구센터를 설립하고 지원하는 것은 우리 대학이 처음이다.
우리 대학은 네이버클라우드(대표: 김유원)와 대전 KAIST 본원에서 인공지능 반도체·인공지능 서버와 클라우드·데이터센터 등의 성능개선과 최적의 구동을 위한 오픈소스용 첨단 소프트웨어 개발 등을 위해 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’ 설립과 운영을 주요 내용으로 하는 업무협약(MOU)을 체결했다고 30일 밝혔다.
우리 대학 관계자는 “인텔이 인공지능과 반도체 분야 오픈소스용 소프트웨어 개발파트너로 네이버와 KAIST를 선택한 것은 전략적으로 매우 큰 의미가 있다”라고 강조했다.
이 관계자는 특히 “네이버클라우드가 지닌 컴퓨팅·데이터베이스·인공지능 등 네이버 클라우드 플랫폼(NAVER Cloud Platform) 기반의 다양한 인공지능 서비스 역량과 인텔의 차세대 인공지능 칩 기술, 그리고 KAIST가 갖추고 있는 세계적 수준의 전문인력과 소프트웨어 연구 능력이 결합해 인공지능 반도체 분야에서 기존과는 다른 창조적이면서도 혁신적인 생태계 조성을 성공적으로 이뤄낼 것”이라고 기대했다.
이날 협약식 행사에는 이광형 총장을 비롯해 이균민 교학부총장, 이상엽 연구부총장, 전기및전자공학부 김정호 교수 등 주요 보직교수가, 네이버클라우드 김유원 대표이사와 하정우 AI 이노베이션 센터장, 이동수 하이퍼스케일 AI 담당 이사 등 주요 경영진이 참석했다.
우리 대학과 네이버클라우드는 이번 MOU 체결을 계기로 올 상반기 중에 KAIST에 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설치하고 7월부터 본격적인 연구에 들어갈 계획이다.
우리 대학에서는 고대역폭메모리(HBM)*** 등 인공지능 반도체 설계와 인공지능 응용설계(AI-X) 분야에서 세계적인 석학으로 꼽히는 전기및전자공학부 김정호 교수가, 네이버클라우드 측에서는 인공지능 반도체 설계 및 인공지능 소프트웨어 전문가인 이동수 이사가 공동연구센터장을 맡는다. 또 KAIST 전산학부 성민혁 교수와 네이버클라우드 권세중 리더가 각각 부센터장으로서 공동연구센터를 이끈다.
공동연구센터의 운영 기간은 3년인데 연구성과와 참여기관의 필요에 따라 연장한다. KAIST에 설치되는 공동연구센터가 핵심 연구센터로서 기능과 역할을 맡는 데 KAIST에서 인공지능과 소프트웨어 분야 전문가인 20명 내외의 교수진과 100여명의 석·박사 대학원생들이 연구진으로 참여한다.
초기 2년간은 인텔의 하바나랩스가 개발한 인공지능 학습 및 추론용 칩(Chip) ‘가우디(GAUDI)’를 위한 플랫폼 생태계 공동 구축을 목적으로 20~30개 규모의 산학 연구과제를 진행한다.
자연어 처리, 컴퓨터 비전과 머신러닝 등 주로 인공지능 분야 오픈소스용 소프트웨어 개발 위주로 연구가 이뤄지는데 자율 주제 연구가 50%, 인공지능 반도체의 경량화 및 최적화에 관한 연구가 각각 30%와 20%를 차지한다.
이를 위해 네이버와 인텔은 네이버 클라우드 플랫폼 기반의 ‘가우디2(GAUDI2)’를 우리 대학 공동연구센터에 제공하며 KAIST 연구진은 ‘가우디2’를 이용한 논문 등 연구 실적을 매년 공개한다.
이 밖에 인공지능·클라우드 등 각자가 보유한 역량 외에 공동 연구에 필요한 각종 인프라 시설(Infrastructure)과 장비 등을 공유하는 한편 연구 인력의 상호 교류를 위해 공동연구센터에 필요한 공간과 행정인력을 지원하는 등 다양한 협력 활동을 전개할 방침이다.
우리 대학 김정호 교수는 “KAIST는 가우디 시리즈의 활용을 통해 인공지능 개발, 반도체 설계와 운영 소프트웨어 개발 등에서 기술 노하우를 확보할 수 있다”라면서, “특히 대규모 인공지능 데이터센터 운영 경험과 향후 연구개발에 필요한 인공지능 컴퓨팅 인프라를 확보할 수 있다는 점에서 이번 공동연구센터 설립이 매우 큰 의미가 있다”라고 강조했다.
네이버클라우드 이동수 이사는 “네이버클라우드는 KAIST와 함께 다양한 연구를 주도해 나가며 하이퍼클로바X 중심의 인공지능 생태계가 확장되기를 기대한다”라며, “공동연구센터를 통해 국내 인공지능 연구가 보다 활성화되고 인공지능 칩 생태계의 다양성이 확보되기를 바란다”라고 말했다.
2024.04.30
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제약 혼합물 최고 분리막 기술 선보이다
분자의 크기와 모양에 따라 분자를 구별할 수 있는 분리막 공정*은 기존의 열 분리 공정(예: 증류법)보다 훨씬 적은 에너지를 소비하며 화학 산업의 탄소 배출량을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
*분리막 공정: 분리막은 물질의 크기나 흡수력에 따라서 특정 물질을 선택적으로 통과시키거나 배제하는 역할을 하는 선택적 장애물로 분리막을 이용한 분리 공정은 기존의 공정과 달리 많은 에너지를 사용하지 않고도 화합물들을 효율적으로 분리할 수 있음
우리 대학 생명화학공학과 고동연, 임성갑 교수 공동연구팀이 기존에 분리하기 어려웠던 크기의 활성 제약 분자들을 매우 높은 선택도로 분리할 수 있는 초박막 분리 기술을 세계 최초로 개발했다고 29일 밝혔다.
분리막은 산업계 전반에 사용되는 유기용매들을 분리하는데 저에너지, 저탄소 해결법을 제공할 수 있어 비교적 짧은 상업화 역사에도 불구하고 석유화학, 반도체, 재생합성연료(E-Fuel), 바이오 제약 분야 등 폭넓은 분야에 응용되고 있다.
해수 담수화와 같은 전통적인 응용 분야를 뛰어넘어 분리막이 고부가가치의 화합물을 선택적으로 분리하기 위해서는 기존 소재의 한계를 뛰어넘을 수 있는 혁신적인 고분자 소재의 개발이 필요하다.
연구팀은 반도체 제조 공정에 쓰이는 고분자 박막 증착 기술로 기존 소재의 한계를 뛰어넘는 성능의 분리막을 제조하고, 이를 이용해 고부가가치의 제약 혼합물을 선택적으로 정제할 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀은 iCVD(개시제를 이용한 화학 기상 증착법, initiated Chemical Vapor Deposition) 기술을 이용해 기존에 박막으로 만들기 어렵다고 알려진 유기 실록산 고분자를 초박막으로 합성하고 이를 이용해 활성 제약 분자를 선택적으로 정제할 수 있는 분리막 공정을 개발했다. 연구팀은 이와 같은 새로운 접근 방식을 이용해 극도로 얇으면서도 다중으로 연결돼있는 고분자 분리막을 만드는 데 성공했다.
연구팀은 29나노미터(nm) 두께의 분리막을 이용해 다양한 활성 제약 성분, 석유 화합물, 연료 분자 등이 속하는 크기인 분자량 150~350g/mol 범위에 존재하는 분자들을 정제할 수 있다. 다양한 유기 물질이 섞여 있는 매우 복잡한 용매 환경에서 작동할 수 있도록 고안된 이 기술은 기존 분리막의 수명과 분자 선택도를 뛰어넘는 분리막 성능을 입증해 산업계에 분리막이 적용될 수 있는 영역을 넓힐 것으로 기대된다.
연구팀은 나아가 헤르페스 바이러스 치료에 사용되는 주요 활성 제약 성분(API, Active Pharmaceutical Ingredient)인 아시클로버 (Acyclovir), 발라시클로버(Valacyclovir)와 같이 비슷한 모양 및 비슷한 크기(분자량)를 가진 분자들이 섞여있을 때 매우 높은 순도로 아시클로버만 분리해낼 수 있음을 시연했다. 따라서 이번 연구는 분리막 기술을 이용해 기존 제약 제조 공정보다 더 값싸고 에너지 비용이 적은 방법으로 제약 물질을 정제할 수 있음을 밝혀낸 데 의미가 있다.
이번 연구를 이끈 고동연 교수는 "iCVD 방식을 사용한 초박막의 성공적인 제작은 불필요한 반응 없이 결함이 없고 고품질의 밀도 높은 고분자 분리막을 합성할 수 있는 강력한 방법ˮ 이라며 "이전에 접근할 수 없었던 고분자 소재를 제공해 고성능 분리막의 정교한 설계를 촉진할 것ˮ 이라고 말했다.
우리 대학 생명화학공학과 최지훈, 최건우 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 3월 15호에 지난 3월 30일 자 출판됐다. (논문명: Ultrathin organosiloxane membrane for precision organic solvent nanofiltration).
한편 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진과제, 중견연구과제 및 한국화학연구원 기본사업 협력과제를 통해 지원됐다.
2024.04.29
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KAIST 첨단 연구의 체험·전시·제품을 짜릿하게 만나다
우리 대학이 4월 과학의 달을 맞아 첨단 연구성과를 체험형 전시 프로그램으로 구성해 시민과 소통에 나선다. 25일부터 28일까지 4일간 대전 엑스포 시민광장 및 과학공원 일대에서 열리는 '2024 대한민국 과학축제 & 과학기술대전'에 6개 연구팀 및 3개 창업기업이 참여해 기술을 선보인다. '과학 실험실' 구역에서는 수면·퍼스널 컬러·뇌구조 분야의 연구진이 체험형 전시로 관람객을 맞는다. 석현정 산업디자인학과 교수 연구팀은 인공지능 기반 퍼스널컬러 진단 서비스를 제공하는 '나의 퍼스널 컬러 찾기(The Authentic Color Play)' 부스를 설치한다. 방문객들은 현장에서 피부색 자동 측정 기술을 직접 체험해보고 개인 피부에 최적화된 색상을 추천받을 수 있다. 김재경 수리과학과 교수 연구팀은 방문객이 양질의 수면을 하고 있는지 3분 만에 알아볼 수 있는 '슬립스(SLEEPS)' 프로그램을 운영한다. 머신러닝 기반의 수면장애 예측 알고리즘을 활용해 간단한 설문과 신체 측정만으로 수면장애 위험도를 계산해보는 체험이다. 검사 결과를 바탕으로 수면장애 위험도를 낮출 수 있는 생활 습관도 함께 알아볼 수 있다. 최민이 뇌인지과학과 교수 연구팀은 '미니 브레인' 체험을 진행한다. 가상현실(VR) 프로그램을 이용해 뇌의 주요 부위들을 해체·조립하며 뇌의 구조를 학습할 수 있다. 또한, 주요 기능과 역할이 다른 뇌 모형의 각 부분을 색칠로 구분하고 스티커를 붙이는 ‘뇌 컬러링’과 세포로부터 미니 브레인이 생겨나는 과정을 시뮬레이션 한 동영상도 관람할 수 있다.
국가 12대 전략기술 성과를 모아놓은 '과학 뮤지엄' 구역에서는 첨단바이오·첨단로봇제조·첨단모빌리티 분야의 연구성과를 전시한다.
조병관 공학생물학대학원 교수 연구팀은 '합성생물학 기반 CO2-to-바이오소재 전환 미생물 세포공장 기술'을 전시한다. 쓰레기 매립 가스, 산업 부생가스 등 환경 오염의 주요 원인인 온실가스를 미생물에 흡수시킨 뒤, 합성생물학을 기반으로 하는 유전적 개량기술을 적용해 다양한 바이오소재로 전환할 수 있는 고효율 생체촉매 개발 기술이다.
박해원 기계공학과 교수 연구팀은 험지탐사용 4족보행 로봇인 '하운드(HOUND)'를 공개한다. 하운드는 시각 및 촉각 센서의 도움 없이도 계단이나 험지 같은 비정형 장애물 환경에서도 안정적인 동작이 가능한 로봇이다. 실내 최대 속도 6.5m/s까지 낼 수 있으며, 100m를 19.87초 주파한 기네스 기록도 가지고 있다. 하운드는 축제 기간 내내 행사 현장을 활보하며 방문객을 맞을 예정이다.
장기태 조천식모빌리티 대학원 교수 연구팀은 '디젤 트럭 개조용 박(薄)형 모터' 기술을 선보인다. 택배차량용 디젤 트럭을 하이브리드 방식으로 개조하는 기술이다. 기존 디젤 차량에 모터를 추가해 저속 주행에는 모터를 사용하고 고속 주행에는 기존 엔진을 활용하는 방식이다. 정차와 가속이 잦은 국내 택배 차량에 이 기술을 도입할 경우 연비와 미세먼지를 동시에 저감할 수 있어 국토교통부 우수물류신기술 1호로도 지정된 바 있다. 이 밖에도 KAIST 혁신 창업기업의 기술도 전시된다. 화학과 창업기업 '폴리페놀팩토리(대표 이해신)'는 폴리페놀 기술을 활용해 탈모의 진행을 완화하고 모발의 풍성함을 더해주는 '그래비티' 샴푸를 소개한다. 연구팀이 개발한 특허 성분이 샴푸 과정에서 순간적인 보호막을 만들어 모발을 보호하는 동시에 가늘어진 모발을 힘 있게 잡아주는 원리다. 부스 방문객에게는 기술을 체험할 수 있는 시제품을 선착순으로 제공할 예정이다.
기계공학과 창업기업 '㈜A2US(대표 이승섭)'는 ‘마법의 전기 물방울(Magic Electro Water droplets)' 기술을 사용해 세계 최초로 개발한 제품을 선보인다. 인체에는 해가 없으면서도 공기 중의 유기물과 세균 등을 없애는 천연물질인 '하이드록실 라디칼'을 포함한 물방울을 만들어내는 가습기 '뮤(MEW, Magic Electro Water droplets)'다. 미세한 노즐에 전기를 가해 만들어진 이 물방울을 분무하면 공기 중의 유해물질과 냄새를 제거할 수 있어 가습과 공기정화 기능이 동시에 가능하다.
문화기술대학원 창업기업 '㈜카이(대표 김범기)'는 '밍글 AI(Mingle AI)'을 전시한다. 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 입력하면 3차원의 아바타나 오브젝트를 만들어주는 생성형 인공지능 툴이다. 전문 지식이 없는 일반 사용자도 손쉽게 디지털 휴먼을 제작할 수 있으며, 게임·엔터테인먼트·소셜미디어 등의 분야에서 활용할 수 있다.이광형 KAIST 총장은 "대중과 눈높이를 맞춘 체험 프로그램을 구성해 KAIST의 우수한 기술을 시민과 공유할 수 있어 뜻깊게 생각한다"라고 전했다. 이어, 이 총장은 "우수한 성과와 함께 과학기술로 사회 문제를 해결하기 위해 매진하는 연구자들의 노력과 진심이 함께 전달될 수 있는 자리가 되길 기대한다"라고 덧붙였다.
2024.04.25
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초장기간 작동 뇌-기계 인터페이스 개발
수술이 불가피한 삽입형 신경 인터페이스의 경우, 한 번의 수술로도 최대한 많은 정보를 얻을 수 있고 장기간 사용가능한 디바이스의 개발이 필요하다. 한국 연구진이 1년 이상 사용가능한 다기능성 신경 인터페이스를 개발하여 향후 뇌 지도, 질환 연구 및 치료에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대한다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀과 한양대학교(총장 이기정) 바이오메디컬공학과 최창순 교수 연구팀이, 열 인발공정(Thermal Drawing Process, TDP)*과 탄소나노튜브 시트를 병합해 장기간 사용 가능한 다기능성 섬유형 신경 인터페이스를 개발했다고 24일 밝혔다.
☞ 열 인발공정 : 열을 가해 큰 구조체의 복잡한 구조체를 빠른 속도로 당겨 같은 모양 및 기능을 갖춘 섬유를 뽑아내는 일 또는 가공.
뇌신경 시스템 탐구를 위한 삽입형 인터페이스는 생체 시스템의 면역 반응을 줄이기 위해 생체 친화적이며 부드러운 물질을 사용하면서도, 다양한 기능을 병합하는 방향으로 발전해 왔다. 하지만 기존의 재료와 제작 방법으로는 다양한 기능을 구현할 수 있으면서도 장기간 사용가능한 디바이스를 만들기 어려웠고, 특히 탄소 기반 전극의 경우 제조 및 병합 과정이 복잡하고 금속 전극에 비해 기능적 수행 능력이 떨어진다는 문제점이 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 이번 연구에서 탄소나노튜브 시트 전극과 고분자 광섬유를 병합했다. 탄소나노튜브 섬유가 한 방향으로 배열된 탄소나노튜브 시트 전극을 통해 신경세포 활동을 효과적으로 기록했고, 광 전달을 담당하는 고분자 광섬유에 이를 감아 머리카락 크기의 다기능 섬유를 제작했다. 연구팀은 제작된 섬유는 우수한 전기적, 광학적, 기계적 성질을 보였음을 확인했다.
해당 뇌-기계 인터페이스를 실제 쥐 모델에 삽입한 결과, 전기적 신경 활성신호, 화학적 신경전달물질(도파민)을 잘 측정하고 광유전학적 조절을 통해 행동학적 산출을 이끌어낼 수 있음을 확인했다. 또한 연구팀은 1년 이상 광학적으로 발화된 신경 신호와 자발적으로 발화된 신경 신호를 측정함으로써 초장기간 사용 가능성도 보여줬다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드밴스드 머터리얼스(Advanced Materials)'에 2024년 3월 29일 字로 출판됐다. (논문명: Structurally Aligned Multifunctional neural Probe (SAMP) using forest-drawn CNT sheet onto thermally drawn polymer fiber for long-term in vivo operation)
박성준 교수는 "전기적 신경 활성신호와 더불어 화학적 신경전달물질 기록 및 광학적 조절 기능을 갖춘 초장기간 사용가능한 차세대 신경 인터페이스의 개발 성과ˮ임을 강조하며, "향후 대동물 적용 및 자기공명영상 장비와 동시 사용을 통해 뇌 질환의 세부적인 메커니즘 파악과 전뇌적(Whole brain) 기록 및 조절 분야에 사용될 수 있을 것ˮ 이라고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 나노및소재기술개발사업, 경찰청 미래치안도전기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.24
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사회처럼 건강한 유전자 커뮤니티의 모습을 찾다
구성원들 사이의 활발한 교류로 결속력이 높은 사회적 커뮤니티가 건강한 개인을 만들 듯, 유전자 커뮤니티의 결속력도 개인의 건강 상태에 영향을 미칠 수 있을까? 한국 연구진이 유전자 커뮤니티의 결속력 또한 개인의 건강 상태를 결정하고 환자 맞춤형 의료를 위해 활용될 수 있음을 보여 화제다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이도헌 교수 연구팀이 개인화된 유전자 네트워크에서 환자 특이적으로 결속력이 약화된 유전자 커뮤니티를 찾아내 환자 맞춤형으로 약물 표적을 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 고령화와 생활 습관 변화 등에 따라 암, 심혈관계 질환, 대사 질환 등 많은 복합질병의 발병률이 크게 증가하는 실정이다. 이에 전문가들은 개별 환자의 특성을 고려한 ‘환자 맞춤형 의료’를 제공해 그 치료 효과를 높임으로써 개인적, 사회적 의료비 부담을 경감해야 한다고 지적한다.
이도헌 교수 연구팀은 이러한 요구에 발맞춰 개인화된 유전자 네트워크를 정교하게 구축하고 해당 네트워크에서 각 유전자 커뮤니티의 결속력을 정확하게 측정할 수 있는 코지넷(COSINET, COmmunity COhesion Scores in Individualized gene Network Estimated from single Transcripotmics data) 기술을 개발했다.
연구진들은 수백 개의 정상 조직 유전자 발현 데이터를 근거로 유의미한 상관관계를 보이는 유전자 상호작용을 기반으로 정상 조직의 유전자 네트워크를 구축했다. 그리고 유전자 커뮤니티들의 유전자 상호작용마다 보이는 상관관계를 선형 회귀 분석을 통해 모델링한 뒤, 개별 환자의 유전자 발현량이 해당 예측 모델을 잘 따르는지를 통계적으로 분석했다. 이를 통해 환자 특이적으로 그 상호작용이 소실된 유전자 쌍을 정상 조직 유전자 네트워크에서 제거함으로써 개인화된 유전자 네트워크를 구축했다.
더 나아가 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자들 사이의 최단 거리를 기반으로 소실된 유전자 상호작용이 각 유전자 커뮤니티 결속력 약화에 미치는 영향력을 정확하게 측정했다.
연구진들은 환자 특이적으로 그 결속력이 크게 감소한 유전자 커뮤니티를 통해 환자 특이적인 질병 기전을 설명할 수 있음을 보이고, 해당 유전자 커뮤니티에서 환자 특이적으로 결속력 약화에 크게 기여하는 유전자들을 찾아, 보다 효과적인 환자 맞춤형 약물 표적을 제안했다. 연구진들은 이러한 약물 표적 발굴 기술이 기존 기술 대비 약 4배 이상 효과적임을 증명했다.
이도헌 교수는 “여러 유전자가 관여하는 복합질병은 개별 유전자보다는 유전자들 사이의 상호작용을 고려하는 시스템적 관점에서 바라봐야 하며 현재 임상 현장에서 환자 맞춤형 의료를 위해 쓰이는 단일 유전자 기반의 바이오마커들은 복합질병의 이질성과 복잡성을 충분히 담아내기에는 한계가 있다. 따라서 이번 연구에서 개발한 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자 커뮤니티의 결속력에 기반한 코지넷(COSINET) 기술이 복합질병의 환자 맞춤형 의료 실현을 위한 새로운 시각을 열어 줄 수 있을 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 이도헌 교수와 왕승현 박사과정이 공동으로 진행한 이번 연구는 영국 옥스퍼드대학교에서 발간하는 생명정보학 분야 최고 학술지인 `생명정보학 브리핑(Briefings in Bioinformatics)’ 2024년 5월호에 게재되고 온라인으로는 4월 15일 발표됐다.
(논문 제목: Community cohesion looseness in gene networks reveals individualized drug targets and resistance, https://academic.oup.com/bib/article/25/3/bbae175/7645997)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 데이터 기반 디지털 바이오 선도 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.23
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