기부
< (좌측부터) 천종윤 씨젠 대표이사, 이광형 총장, 천종기 씨젠의료재단 이사장 >
분자진단 전문기업 씨젠과 질병검사 전문기관 씨젠의료재단이 28일 우리 대학에 코로나 상시진단이 가능한 4만 명 분량의 검사 시약 및 소요 비용을 현물로 기부했다.
이번 기부는 내달 1일부터 시행되는 ʻ위드 코로나ʼ 전환에 발 빠르게 대비하려는 양 기관의 공감대와 지난 7월 체결한 업무협약을 바탕으로 성사됐다. KAIST 캠퍼스 내부에서 손쉽게 검사를 받고 빠르게 결과를 확인하는 ʻ상시 진단ʼ을 체계를 구축해 코로나 19 확산 가능성을 조기에 차단하고 안전한 일상으로의 복귀를 지원하려는 취지다.
이를 위해, 씨젠은 4만 명 분량의 코로나 19 진단 시약을 제공한다. 또한, 씨젠의료재단은 KAIST 캠퍼스 내부에 설치된 이동형 현장 검사실 ʻ모바일 스테이션(MOBILE STATION)ʼ을 활용해 학교 구성원 중 희망자를 대상으로 코로나 19 검사 수행은 물론 소모비용 일체를 지원한다.
ʻ모바일 스테이션ʼ은 씨젠이 자체 개발한 이동형 검사실로 검체 채취부터 PCR 검사 및 결과 분석에 이르기까지 코로나 19 진단의 전 과정을 수행할 수 있다. KAIST 구성원들 이를 활용할 경우 학교 내부에서 간단히 코로나 19 검사를 받은 뒤 약 3시간여 만에 결과를 확인할 수 있으며, 하루에 7,500명까지 검사가 가능하다.
KAIST는 현물 기부식에 앞서 지난달 28일부터 4일간 대전시의 행정명령에 따라 ㈜씨젠과의 공동연구를 위한 코로나 19 임시검사소를 설치해 KAIST 클리닉과 함께 코로나 19 검사를 시행했다. 기숙사 거주 학생을 대상으로 전수조사를 진행한 결과 참여한 2,775명 학생 모두 음성판정을 받은 바 있다.
한편, 양 기관은 ʻ공동연구 활성화를 위한 협약식ʼ을 바탕으로 초고속PCR·검체 채집·클라우드 기반 데이터 전송 및 분석 등의 연구를 추진하고 있다.
씨젠 천종윤 대표는 "지난 7월 KAIST와 분자진단 공동연구를 위한 협약식에 이어 이번 기부까지 KAIST와 지속적인 인연을 맺게 돼 기쁘다ˮ라며, "이번 기부가 학생들이 코로나19로부터 정상적인 학교생활로 복귀하는데 도움이 됐으면 좋겠다ˮ라고 말했다.
김보원 대외부총장은 "KAIST도 위드 코로나와 함께 대면 강의 체제를 준비하는 과정에서 이번 씨젠·씨젠의료재단의 기부가 큰 도움이 될 것으로 기대한다ˮ라고 전했다. 이어, 김 부총장은 "앞으로도 두 기관은 적극적인 협업을 바탕으로 캠퍼스의 단기적인 안정은 물론 분자진단 기술과 바이오산업의 활성화를 위한 공동 연구를 이어갈 예정이다ˮ라고 밝혔다.
28일 오전 KAIST 대전 본원에서 열린 ʻ씨젠·씨젠의료재단 코로나19 진단검사 현물 기부식'을 가졌다. 이날 기부식은 씨젠 천종윤 대표이사와 씨젠의료재단 천종기 이사장, KAIST 이광형 총장, 이승섭 교학부총장, 김보원 대외부총장 등 10여 명이 참석한 가운데 진행됐다.
특히, 이날 기부식에서는 씨젠 천종윤 대표가 ʻ분자진단 플랫폼 시대의 개막ʼ을 주제로 분자진단 기술 개발의 현황 및 전망에 관해 강연했다.
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연구 코로나19 재난지원금은 지역경제를 활성화시켰는가?
코로나19 팬데믹으로 어려움을 겪고 있던 지역 소상공인들을 지원하기 위해 시행된 재난지원금이 실제로 지역 경제에 긍정적인 영향을 미쳤는지 우리 연구진이 분석했다. 분석 결과, 소상공인 매출 증가는 지역 내 소비 확산으로 이어져 지역 상권에도 긍정적인 영향을 주었음을 밝혀냈다. 우리 대학 기술경영학부의 김지희 교수팀이 코로나19 재난지원금이 소상공인 매출에 미친 영향을 실증적으로 분석했다고 16일 밝혔다. 연구진은 경기도와 인천이 서로 다른 정책을 추진했다는 점에 착안하여 연구를 진행했다. 경기도는 코로나19 초기인 2020년 4월부터 모든 주민에게 재난지원금을 지급했고, 해당 금액은 오직 지역 소상공인 가게에서만 사용할 수 있도록 제한됐다. 반면, 인천은 같은 시기에 재난지원금을 지급하지 않았다. 연구 결과, 인천과 비교하여 경기도에서는 소상공인 매출이 재난지원금 지급 후 첫 5주 동안 약 4.5% 증가했으며, 소상공인 총매출 증가분은 재난지원금으로 지급된 예산의 1.
2024-10-16 -
연구 기존보다 26배 효과적인 폐질환 흡입치료 가능
코로나19의 전 세계적 유행 이후, 폐 등 호흡기 질병에 대비하기 위한 mRNA 백신 및 치료제는 차세대 치료제로 주목받고 있다. 하지만 기존 mRNA 백신용 전달체가 가지고 있는 한계점을 극복하고 우리 대학 연구진이 호흡기 바이러스 및 난치성 폐질환의 mRNA 흡입 치료를 가능케 하며 유전자 폐 치료 연구의 근간이 될 연구에 성공했다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 박지호 교수 연구팀이 유전자 폐 치료에 최적화된 나노 전달체를 개발했다고 7일 밝혔다. 연구팀은 기존 mRNA 전달을 위해 활용되던 지질나노입자(이하 lipid nanoparticle, LNP)의 에어로졸화 과정에서의 불안정성과 폐 미세환경에서의 낮은 전달 효율을 해결하기 위해 이온화성 지질나노복합체(ionizable lipocomplex, iLPX)를 개발했다. iLPX는 이온화성 리포좀의 외부에 mRNA를 결합한 형태로, 에어로졸화 과정에서 입자의 구조를 유지하기 때문에 흡입 전달에 용이하다. 또한, 폐 미
2024-10-10 -
연구 호흡기부터 강력 차단하는 코로나19 백신 개발
코로나바이러스감염증-19는 3년 4개월 만에 비상사태가 해제됐으나, 잦은 돌연변이로 인해 발생한 변이들이 계속해서 보고되고 있어 재유행이 시작될 가능성은 여전히 남아 있다. 이 변이들은 백신 접종이나 감염으로 인해 숙주가 획득한 기존의 면역반응을 회피하는 방향으로 진화하고 있다. 현재 시판되는 근육 접종 백신으로는 바이러스의 확산을 억제할 수 있는 점막 면역은 충분히 일으키기 어렵다는 한계가 있으므로 장기간 지속되는 강력한 점막 면역을 유도할 수 있는 백신의 필요성은 여전하다. 우리 대학 의과학대학원 이흥규 교수 연구팀과 한국화학연구원(원장 이영국)은 아데노바이러스 벡터 플랫폼의 비강 접종 코로나19 백신을 개발하고 마우스 모델을 이용해 이 백신이 장기간 지속되는 강력한 점막 면역을 유도함을 규명했다고 29일 밝혔다. 점막 면역이란 면역 체계를 구성하는 요소 중에서도 호흡기, 소화기, 생식기관 등을 구성하는 체내 상피 조직인 점막에서 작용하는 면역을 말한다. 이는 체내와
2023-07-01 -
연구 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
2023-05-02 -
연구 인공지능으로 코로나19 치료제 팍스로비드와 기존 약물간 반응 예측 고도화
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능 기반 약물 상호작용 예측 기술을 고도화해, 코로나19 치료제로 사용되는 팍스로비드(PaxlovidTM) 성분과 기존 승인된 약물 간의 상호작용 분석 결과를 논문으로 발표했다고 16일 밝혔다. 이번 논문은 국제저명학술지인 「미국국립과학원회보 (PNAS)」誌’ 3월 13일자 온라인판에 게재됐다. ※ 논문명 : Computational prediction of interactions between Paxlovid and prescription drugs ※ 저자 정보 : 김예지(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 류재용(덕성여자대학교, 공동 제1 저자), 김현욱(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 4명 연구팀은 이번 연구에서 2018년에 개발한 인공지능 기반의 약물 상호작용 예측 모델인 딥디디아이(DeepDDI)를 고도화한 딥디디아이2(DeepDDI2)를 개발했다
2023-03-16