연구
〈 김 일 두 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 동물의 단백질을 촉매로 활용해 호흡으로 질병을 진단할 수 있는 센서를 개발했다.
이는 사람의 날숨에 포함된 다양한 질병과 관련된 바이오마커 가스들에 대한 패턴 인식을 통해 질병을 조기 모니터링 할 수 있는 기술이다.
이번 기술은 다양한 단일 금속입자 뿐만 아니라 어떠한 조합의 이종입자도 2 nm 크기로 합성할 수 있는 장점을 갖는다. 연구팀은 기존에도 호흡으로 질병을 진단하는 센서를 개발했으나 이번 기술은 더욱 정확하고 높은 감도를 갖는다는 특징이 있다.
김상준, 최선진 박사가 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 미국 화학회의 화학분야 국제 학술지 ‘어카운트 오브 케미칼 리서치(Accounts of Chemical Research)’ 7월호 표지논문으로 선정됐고, 독일 와일리 국제 학술지인 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’에도 게재가 확정됐다.
혈액 체취나 영상 촬영 없이 내뱉는 숨(호기)만으로 각종 질병 여부를 파악하는 호흡 지문 센서 기술은 핵심 미래 기술이다. 호기 속 특정 가스들의 농도변화를 체크해 건강 이상 여부를 판단할 수 있다.
호기가스 성분에는 수분 외에도 수소, 아세톤, 톨루엔, 암모니아, 황화수소, 일산화질소 등이 포함된다. 이 가스들은 천식, 폐암, 1형 당뇨병, 구취 등 특정 질병 환자에게서 높은 농도로 배출되는 바이오마커 가스이다.
호흡을 이용한 질병 진단은 마치 음주측정기처럼 테들라(Tedlar) 백에 포집된 날숨 가스를 소형 센서 장치로 주입한 후 빠른 속도로 분석되기 때문에 쉽고 간편하게 질병을 진단할 수 있다. 또한 질병 대사가 일어나는 시점에서 검출이 가능해 조기 진단이 가능하다.
하지만 매우 경미한 수준인 10억분의 1(ppb)에서 100만분의 1(ppm) 수준으로 발생하는 가스를 호흡 속에서 정확히 분석하기 위해서는 기술의 진보가 필요하다. 특히 수분을 포함한 수백 종의 방해 가스는 특정 질병 관련 바이오마커 가스를 선택적으로 분석하는 저항 변화식 센서의 취약점으로 남아 있다.
기존의 가스 센서는 백금, 팔라듐 등 특정 촉매를 결합해 감지 특성을 높이려고 시도했으나 ppb 농도에서는 생체지표 가스 감지 특성이 높지 않다는 한계가 있었다.
연구팀은 기존 센서의 한계 극복을 위해 동물의 조직에 존재하는 나노크기의 단백질을 희생층으로 이용해 속이 비어있는 단백질 껍질 안에 석출된 이종촉매(Heterogeneous catalyst) 입자를 합성하는데 성공했다.
이번 연구에 사용된 나노크기의 단백질은 주기율표에 존재하는 원소물질을 조합해 어떠한 형태의 이종촉매도 다양하게 구현할 수 있다는 큰 장점을 갖는다.
특히 이종 원소간 조성비를 쉽게 조절할 수 있고 금속간화합물도 제조할 수 있어 신조성을 갖는 촉매 합성 측면에서 매우 획기적인 방법이다.
예를 들어 백금이 기준 촉매일 때 백금팔라듐(PtPd), 백금니켈(PtNi), 백금루테늄(PdRu), 백금이트륨(PtY3) 등 다양한 이종 합금촉매로 확장할 수 있다.
연구팀은 개발된 이종촉매 입자를 넓은 비표면적과 다공성 구조를 갖는 금속산화물 나노섬유에 결착시켜 특정 생체지표 기체에만 선택적으로 반응하는 감지소재를 개발했다. 이종촉매가 결착된 나노섬유 센서는 기존에 촉매 활성이 가장 뛰어나다고 알려진 백금이나 팔라듐 촉매보다 약 3~4배 이상 감지 특성이 향상됨을 확인했다.
특히 아세톤이나 황화수소 가스는 1ppm에서 감도가 100배 수준으로 바뀌는 최고 수준의 감도 특성이 관찰됐다.
연구팀은 다양한 종류의 감지 소재가 적용된 복합 센서 배치(sensor array) 시스템을 이용해 사람의 지문을 인식하듯 개개인의 호흡을 패턴 인식해 일반인도 쉽게 건강 이상을 판별할 수 있는 질병진단 플랫폼을 개발했다.
16종의 다른 선택성을 갖는 센서를 어레이화하는데 성공했으며, 환자의 건강상태에 따라 날숨 농도변화가 다르게 나타나기 때문에 날숨 속 가스 정보를 지문처럼 패턴화하여 개인의 건강 변화를 지속적으로 모니터링 하는 헬스케어 기기에 적용할 수 있다.
김 교수는 “기존에 센서에 사용된 적이 없는 2 nm 크기의 이종촉매를 단백질을 이용하여 적용함으로써, 질병과 연관된 생체지표 가스에 고감도 및 고 선택성으로 반응하는 센서소재 라이브러리를 구현할 수 있다”며 “앞으로 다양한 촉매 군을 확보하면 수많은 질병을 진단할 수 있는 센서를 개발할 수 있다”고 말했다.
또한 “호흡으로 질병을 진단하는 센서는 누구나 손쉽게 스스로 진단할 수 있는 자가 진단 기기의 시작으로 의료비 지출 상승을 막고 지속적 건강관리에 큰 도움이 될 것이다”고 말했다.
이번 기술과 관련된 특허들은 지난 3월과 6월 각각 벤처기업과 중소기업에 기술이전 됐다.
본 연구는 미래창조 과학부 웨어러블 플랫폼소재 기술센터 과제와 바이오의료기술개발사업 과제의 지원으로 이루어졌다.
□ 그림 설명
그림1. 어카운트 오브 케미칼 리서치 표지 이미지
그림2. 다종 입자 촉매
그림3. 함금촉매 합성
그림4. 다종센서 어레이_날숨 분석 센서
-
연구 AI로 오랜 난제인 유전자 기능 규명 전략 제시
“유전자는 알지만 기능은 모른다”는 미생물 연구의 오랜 난제를 해결하기 위해, 공동연구진이 인공지능(AI) 기반 미생물 유전자 기능 발견의 속도를 크게 높일 수 있는 최신 연구 전략을 제시했다. 우리 대학은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 UCSD 생명공학과 버나드 폴슨(Bernhard Palsson) 교수와 함께 AI를 활용해 미생물 유전자 기능 발견을 획기적으로 가속할 수 있는 최신 연구 접근법을 체계적으로 정리·분석한 리뷰논문을 발표했다고 12일 밝혔다. 2000년대 초 전장 유전체 해독 기술이 본격화되며 생명체의 유전자 구성을 완전히 규명할 수 있을 것이라는 기대가 컸다. 그러나 20년이 지난 지금도 미생물 유전체 내 상당수 유전자는 어떤 역할을 하는지 밝혀지지 않은 상태다. 유전자 결실 실험, 발현량 조절, 시험관 내 활성 측정 등 다양한 실험이 시도돼 왔지만 ▲ 대규모 실험의 한계 ▲ 복잡한 생물학적 상호작용 ▲ 실험실 결
2026-01-12 -
연구 콧속에 뿌렸더니 호흡기 바이러스 잡았다
독감이나 코로나19처럼 종류가 다양하고 변이가 빠른 호흡기 바이러스는 백신만으로 완벽히 막기 어렵다. 우리 대학 연구팀이 이 문제를 해결하기 위해 기존 인터페론-람다 치료제가 지녔던 ‘열에 약하고 코 점막에서 금방 사라지는’ 한계를 AI 기술로 극복한 비강(콧속) 투여형 항바이러스 플랫폼을 개발하는데 성공했다. 우리 대학은 생명과학과 김호민 교수, 정현정 교수, 의과학대학원 오지은 교수 공동 연구팀이 AI로 인터페론-람다 단백질을 안정적으로 재설계하고, 이를 비강 점막에 잘 확산하고, 오래 머물게 하는 전달 기술과 결합해 다양한 호흡기 바이러스를 범용적으로 예방할 수 있는 기술을 구현했다고 15일 밝혔다. 인터페론-람다(IFN-λ)는 우리 몸이 바이러스 감염을 막기 위해 스스로 만드는 선천면역 단백질로, 감기·독감·코로나19와 같은 호흡기 바이러스 차단에서 중요한 역할을 한다. 하지만 이를 치료제로 만들어 비강에 투여
2025-12-15 -
연구 mRNA 치료제 부작용 억제..뇌졸증·암 면역치료 적용 기대
코로나19 백신으로 널리 알려진 mRNA는 사실 ‘치료제’가 아니라, 우리 몸에 바이러스 단백질의 설계도를 전달해 필요한 단백질을 만들게 하는 기술이다. 최근에는 암·유전병 치료로 활용 범위가 넓어지고 있지만, mRNA 치료제는 투여 직후 단백질이 한꺼번에 과도하게 생성되는 특성 때문에 폐색전증·뇌졸중·혈전증·자가면역질환 등 심각한 부작용을 일으킬 수 있었다. 이를 조절할 기술이 꾸준히 필요했지만, 마땅한 해결책은 없었다. 우리 대학은 화학과 전용웅 교수 연구팀이 mRNA가 단백질을 만드는 시작 시점과 속도를 조절할 수 있는 새로운 전략을 제시했다고 1일 밝혔다. 이 방법을 사용하면 환자의 상태에 맞게 단백질이 만들어지는 속도를 조절할 수 있어 더 안전한 치료가 가능해진다. 이번 기술은 mRNA 치료제의 부작용을 근본적으로 줄여줄 뿐 아니라, 뇌졸중·암·면역질환 같은 정밀한 단백질
2025-12-01 -
연구 원자 하나 바꿔 ‘분자 접는 법’ 찾았다 ! AI 신약 개발 앞당긴다
신약이 효과를 내려면 약물이 몸속 단백질의 특정 부위에 정확히 결합해야 한다. 우리 대학 연구진이 단백질을 이루는 기본 단위인 펩타이드 분자의 접힘 구조를 원자 수준에서 정밀하게 제어할 수 있는 기술을 개발했다. 이번 연구로 원자 하나의 변환이 분자의 형태를 바꾸는 ‘설계 스위치’처럼 작용한다는 사실이 밝혀지면서, AI 기반 맞춤형 신약 설계의 핵심 플랫폼 기술로 주목받고 있다. 우리 대학은 이노코어 AI-CRED 혁신신약 연구단(단장 이희승 석좌교수)이 출범 후 첫 연구성과로, 단백질 분자 구조인 펩타이드의 아주 작은 변화인 ‘티오아마이드(thioamide) 변환’을 통해 분자의 접힘 방식을 정밀하게 조절할 수 있는 새로운 원리를 규명했다고 16일 밝혔다. *티오아마이드 변환(thioamide substitution): 펩타이드는 원래 C(=O)–NH(탄소–산소–질소로 이루어진 결합)인데 여기서 산소
2025-11-16 -
행사 알파폴드3’뛰어넘는 차세대 바이오 AI 모델‘K-Fold’개발
KAIST 연구진이 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3(AlphaFold3)’를 뛰어넘는 차세대 바이오 AI 모델 ‘K-Fold’ 개발에 나섰다. 이번 연구를 통해 KAIST는 빠르고 정확한 신약 개발, 낮은 실패율, 그리고 AI 기반 과학 혁신을 실현하며, ‘AI가 과학을 돕는 시대’를 넘어 ‘AI가 과학을 이끄는 시대’를 여는 주역으로 떠오를 전망이다. KAIST(총장 이광형)는 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 주관기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 7일 밝혔다. KAIST는 이번 사업을 통해 국내 최고 수준의 인공지능(AI) 연구 역량을 바이오 분야에서도 입증하고, 신약 개발 등 첨단 바이오 AI 연구에 활용할 수 있는 차세대 파운데이션 모델 ‘K-Fold&rs
2025-11-07