연구
〈 허 원 도 교수 〉
우리 대학 생명과학과 허원도 교수 연구팀이 막으로 이루어진 세포내 소기관들의 이동을 빛으로 자유롭게 제어하는데 성공했다. 이로써 세포내 물질 수송의 단계별 메커니즘을 규명해 암과 신경질환 치료에 새로운 해법을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 세포내 물질 수송을 조절하는 새로운 광유전학 기술인 생체막 올가미(IM-LARIAT; Light-Activated Reversible Inhibition by Assembled Trap of Intracellular Membrane) 기술을 개발했다.
세포 내에는 엔도좀(endosome)이나 리소좀(lysosome), 엑소좀(exosome) 등 막으로 이루어진 다양한 막 구조 세포 소기관2)(intracellular membranes)들이 존재한다. 막 구조 세포 소기관들은 세포의 성장과 분열에 밀접한 세포의 기본 기능인 물질 수송과 물질 분비, 신호전달과정 등에 관여한다.
세포내 물질 수송은 매우 역동적으로 움직이는 세포 소기관들에 의해 이루어지는데, 복잡한 움직임을 제어할 방법이 거의 없어 세포 관련 연구가 제한돼 왔다.
이에 허원도 교수는 생체막 올가미 기술을 개발, 빛을 통해 세포 소기관들의 이동을 원하는 때, 원하는 위치에서 일시 정지시켜 세포 소기관들의 이동 메커니즘을 실시간으로 연구하는데 성공했다.
허원도 교수팀은 청색 빛에 반응하는 식물의 청색광 수용 단백질에, 세포 소기관들의 생체막에 존재하는 랩 단백질(Rab small GTPase)을 결합시킨 융합단백질을 개발했다. 이 융합단백질을 실험동물의 암세포와 신경세포에 발현시킨 뒤 청색 빛을 비춘 결과, 많은 막 구조 세포 소기관들이 서로 응집하여 이동이 일시 정지되는 현상을 확인했다.
특히 생체막 올가미 기술을 신경세포에 적용, 엔도좀들의 이동을 일시 정지 시켜, 뇌 신경 세포 성장원추(growth cone)의 성장을 제어하는데 성공했다. 청색 빛을 비추자 일시적으로 성장이 멈췄던 신경세포가, 빛을 끄자 다시 빠르게 자라나는 것을 추가로 확인했다.
이번 연구는 약물이나 전기 자극이 아닌 빛을 비추는 비 침습적(non-invasive) 방식을 고안, 최소 자극으로 막 구조 세포 소기관들의 이동을 제어할 수 있게 된 데 의의가 있다. 신경세포의 분화 및 암세포의 물질 수송을 빛으로 정지시킬 수 있는 생체막 올가미 기술을 응용하면, 다양한 암과 신경질환의 치료 해법을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
허원도 교수는 “이번 연구는 살아있는 세포내에 존재하는 다양한 세포 소기관들을 빛으로 제어한 연구로, 적외선이나 소형 광원을 이용한 생체막 관련 질환 치료법이나 신경세포재생연구로 발전시킬 수 있을 것”이라며 “특히 뇌 신경세포 내 소기관들의 이동과 물질 수송 연구는 기억과 학습 관련 연구 분야에도 새 장을 열어줄 것”이라고 말했다.
이번 연구결과는 생명과학 분야 세계적 학술지인 네이처 케미컬 바이올로지(Nature Chemical Biology, IF 12.996) 온라인판 4월 12일자에 게재됐다.
허원도 교수는 지난 3년 동안 유명학술지에 독자적으로 개발한 광유전학기술들을 연속적으로 발표하고 있으며 현재 수편의 논문들도 해외유명저널에서 심사 중이다. 2014년에 Nature Methods, Nature Communications, Cell 자매지인 Chemistry & Biology 표지논문으로 발표를 시작했다. 2015년 Nature Biotechnology 표지논문에 이어, 이번에는 Nature Chemical Biology에 발표하는 등 세계적으로 광유전학분야를 선도하고 있다.
□ 그림 설명
그림1. 세포 내 물질 수송의 과정
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연구 10배 이상 생체신호 정밀 측정 ‘SUPPORT’ 개발
최근 유전공학 기술의 발전으로 형광현미경을 활용해 살아있는 생체조직 내 신호를 형광신호로 변환하여 연속적으로 촬영하고 측정하는 기술들이 개발되어 활용되고 있다. 그러나, 생체조직에서 방출되는 형광신호가 미약하기 때문에 빠르게 변화하는 신경세포의 전기신호 등의 신호를 측정할 경우, 매우 낮은 신호대잡음비를 가지게 되어 정밀한 측정이 어려워지게 된다. 우리 대학 전기및전자공학부 윤영규 교수 연구팀이 기존 기술 대비 10배 이상 정밀하게 생체 형광 신호 측정을 가능하게 하는 인공지능(AI) 영상 분석 기술을 개발했다고 20일 밝혔다. 윤 교수 연구팀은 별도의 학습 데이터 없이, 낮은 신호대잡음비를 가지는 형광현미경 영상으로부터 데이터의 통계적 분포를 스스로 학습해 영상의 신호대잡음비를 10배 이상 높여 생체신호를 정밀 측정할 수 있는 기술을 개발했다. 이를 활용하면 각종 생체 신호의 측정 정밀도가 크게 향상될 수 있어 생명과학 연구 전반과 뇌 질환 치료제 개발에 폭넓게 활용
2023-09-20 -
연구 쭉쭉 늘어나는 웨어러블 디바이스 핵심기술 개발
웨어러블 전자 소자, 소프트 로보틱스 등 차세대 전자 디바이스에는 오랜 시간 손상되지 않으며 구동하기 위해서는 단단하고 잘 늘어나면서도 스스로 치유되는 성질을 가지는 탄성 고분자 소재의 개발이 필요하다. 우리 대학 신소재공학과 강지형 교수 연구팀이 탄성 고분자 소재의 기계적 물성과 자가 치유 효율성을 동시에 높이는 새로운 고분자 설계법을 개발하였다고 28일 밝혔다. 자가 치유 고분자는 고분자 사슬의 움직임이 많고 에너지 분산에 효율적인 결합이 사용될 경우에 자가 치유 특성을 가지게 된다. 하지만 이러한 성질은 고분자 소재를 기계적으로 약하게 만들게 되어 강하며 스스로 치유되는 특성을 동시에 가지는 재료의 개발에는 어려움이 있었다. 강지형 교수 연구팀은 금속 이온과 유기 리간드를 포함한 고분자 사이의 결합에 음이온이 미치는 영향에 대해 다양한 분석법을 통해 심도 있게 분석하여 고분자 소재가 외부 힘에 얼마나 견디는지에 대한 응력 완화 메커니즘을 규명했다. 이를 바탕으로
2023-08-28 -
연구 저렴한 촉매로 간단하게 항생제 만드는 전략 개발
자연에 풍부한 탄화수소를 원료로 페니실린 등 항생제를 합성할 수 있는 새로운 촉매가 나왔다. 우리 대학 화학과 장석복 특훈교수(기초과학연구원 (IBS) 분자활성 촉매반응 연구단장) 연구팀은 서상원 전(前) 기초과학연구원 차세대 연구 리더(現 DGIST 화학물리학과 교수)와의 협업으로 경제적인 니켈 기반 촉매를 이용해 탄화수소로부터 항생제 원료물질인 ‘카이랄 베타-락탐’을 합성하는 화학반응을 개발했다. 1928년 영국의 생물학자인 알렉산더 플레밍은 푸른곰팡이에서 인류 최초의 항생제인 페니실린을 발견했다. 이후 1945년 영국 화학자 도로시 호지킨이 베타-락탐으로 불리는 고리 화합물이 페니실린을 구성하는 주요 구조임을 밝혀냈다. 베타-락탐은 탄소 원자 3개와 질소 원자 1개로 이루어진 고리 구조(4원환 구조)로 페니실린 외에도 카바페넴, 세팔렉신과 같은 주요 항생제의 골격이기도 하다. 페니실린 구조 규명 덕분에 인류는 베타-락탐 계열의 항생제를 화학적으로 합
2023-08-25 -
연구 마스크 하나로 선명한 3D 홀로그래픽 센서 구현
일반카메라에 비해 홀로그래픽 카메라는 물체의 3D 정보를 획득하는 능력 덕분에 현실감 있는 영상을 제공한다. 하지만 기존 홀로그래픽 카메라 기술은 광파(光波)의 간섭 현상을 이용하여 빛의 파장·굴절률 등을 측정하는 장치인 간섭계를 사용하여 복잡하고 주변 환경에 민감한 단점이 있다. 우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀이 3차원 홀로그래피 이미징 센서 기술의 새로운 도약을 이뤘다고 23일 발표했다. 연구팀은 복잡한 간섭계를 사용하지 않는 혁신적인 홀로그래피 카메라 기술을 발표했다. 이 기술은 마스크를 이용해 빛의 위상 정보를 정밀하게 측정하며, 이에 따라 물체의 3D 정보를 더욱 정확하게 재구성할 수 있다. 연구팀은 제시한 혁신적인 방법은 수학적으로 특정 조건을 만족하는 마스크를 일반 카메라에 추가하고, 이를 통해 측정한 레이저 산란광을 컴퓨터 상에서 분석하는 방식이다. 복잡한 간섭계가 필요하지 않고, 더욱 단순화된 광학 시스템을 통해 빛의 위상 정보를
2023-08-23 -
연구 인공지능으로 파킨슨병 맞춤형 치료 가능
파킨슨병 같은 만성 퇴행성 뇌 질환의 경우, 생존 환자의 뇌세포에 직접 접근이 제한적이기 때문에, 뇌 질환 환자의 세포 데이터를 토대로 환자 질병의 메커니즘 하위 유형을 인공지능으로 예측하는 것은 시도된 바가 없다. 우리 대학 뇌인지과학과 최민이 교수 연구팀이 영국 프랜시스 크릭 연구소(Francis Crick Institute)와의 공동 연구로 파킨슨병 환자의 개인별 질병 하위 유형을 예측하는 인공지능 기반의 플랫폼을 개발했다고 15일 밝혔다. 최민이 교수 연구팀이 개발한 플랫폼은 파킨슨병 환자의 역분화 만능 줄기세포(hiPSC)에서 분화된 신경 세포의 핵, 미토콘드리아, 리보솜 이미지 정보만 학습해 파킨슨 환자의 병리적 하위 유형을 정확하게 예측한다. 이 기술을 활용하면 환자별로 다르게 나타나는 파킨슨병 양상을 겉으로 보이는 발현형이 아닌 생물학적 메커니즘별로 분류할 수 있다. 이를 통해 원인 미상의 파킨슨병 환자가 속한 분자 세포적 하위 유형별로 진단이 가능해져
2023-08-16