< 바이오및뇌공학과 최정균 교수 >
우리 대학 바이오및뇌공학과 최정균 교수와 의과학대학원 박종은 교수 공동연구팀이 인공지능과 빅데이터 분석을 기반으로 스마트 면역세포를 통한 암 치료의 핵심 기술을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 키메라 항원 수용체(Chimeric antigen receptor, CAR)가 논리회로를 통해 작동하게 함으로써 정확하게 암세포만 공략할 수 있도록 하는 차세대 면역항암 치료법으로 기대가 모아진다. 이번 연구는 분당차병원 안희정 교수와 가톨릭의대 이혜옥 교수가 공동연구로 참여했다.
최정균 교수 연구팀은 수백만개의 세포에 대한 유전자 발현 데이터베이스를 구축하고 이를 이용해 종양세포와 정상세포 간의 유전자 발현 양상 차이를 논리회로 기반으로 찾아낼 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하고 검증하는 데 성공했다. 이 방법론으로 찾아진 논리회로를 장착한 CAR 면역세포는 마치 컴퓨터처럼 암과 정상 세포를 구별하여 작동함으로써 부작용없이 암세포만 정확하게 공략하는 것이 가능하다.
바이오및뇌공학과 권준하 박사, 의과학대학원 강준호 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 '네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)'에 지난 2월 16일 출판됐다. (논문명: Single-cell mapping of combinatorial target antigens for CAR switches using logic gates)
최근의 암 연구에서 가장 많은 시도와 진전이 있었던 분야는 바로 면역항암치료이다. 암환자가 갖고 있는 면역체계를 활용하여 암을 극복하는 이 치료 분야에는 몇 가지 방법이 있는데, 면역관문억제제 및 암백신과 더불어 세포치료 또한 해당된다. 특히, 키메라 항원 수용체를 장착한 CAR-T 혹은 CAR-NK라고 하는 면역세포들은 암항원을 인식하여 암세포를 직접 파괴할 수 있다.
CAR 세포치료는 현재 혈액암에서의 성공을 시작으로 고형암으로 그 적용 범위를 넓히고자 하는 중인데, 혈액암과 달리 고형암에서는 부작용을 최소화하면서 효과적인 암 살상 능력을 보유하는 CAR 세포 개발에 어려움이 있었다. 이에 따라 최근에는 한 단계 진보된 CAR 엔지니어링 기술, 즉 AND, OR, NOT 과 같은 컴퓨터 연산 논리회로를 활용해 효과적으로 암세포를 공략할 수 있는 스마트 면역세포 개발이 활발히 진행되고 있다.
< 그림 1. CAR-T 세포치료제의 제작 및 투여 과정과 CAR를 이용한 암세포 특이적 이중타겟 모식도 >
이러한 시점에서, 연구진은 세포 단위에서 정확히 암세포들에서만 발현하는 유전자들을 발굴하기 위해 대규모 암 및 정상 단일세포 데이터베이스를 구축했다. 이어서 연구진은 암세포들과 정상세포들을 가장 잘 구별할 수 있는 유전자 조합을 검색하는 인공지능 알고리즘을 개발했다. 특히 이 알고리즘은, 모든 유전자 조합에 대한 세포 단위 시뮬레이션을 통해 암세포만을 특이적으로 공략할 수 있는 논리회로를 찾아내는데 사용되었다. 이 방법론으로 찾아진 논리회로를 장착한 CAR 면역세포는 마치 컴퓨터처럼 암과 정상 세포를 구별하여 작동함으로써 부작용은 최소화하면서도 항암치료의 효과는 극대화시킬 수 있을 것으로 기대된다.
< 그림 2. 유전자 조합 기반 이중타겟의 선별을 위한 딥러닝 알고리즘(좌측)과 논리회로에 따른 유전자 조합별 발현 세포 비율 계산 알고리즘(우측) >
제1 저자인 권준하 박사는 "이번 연구는 이전에 시도된 적이 없는 방법론을 제시했는데, 특히 주목할 점은 수백만개의 개별 암세포 및 정상세포들에 대한 시뮬레이션을 통해 최적의 CAR 세포용 회로들을 찾아낸 과정이다ˮ라며 "인공지능과 컴퓨터 논리회로를 면역세포 엔지니어링에 적용하는 획기적인 기술로서 혈액암에서 성공적으로 사용되고 있는 CAR 세포치료가 고형암으로 확대되는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다"고 설명했다.ᅠ
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업-차세대응용오믹스사업의 지원을 받아 수행됐다.
KAIST 설명가능 인공지능연구센터(센터장 최재식 교수)는 별도의 복잡한 설정이나 전문 지식 없이도 손쉽게 AI모델에 대한 설명성을 제공할 수 있는 플러그앤플레이(Plug-and-Play) 방식의 설명가능 인공지능 프레임워크를 개발해, 이를 27일 오픈소스로 공개했다. 설명가능 인공지능(Explainable AI, 이하 XAI)이란 AI 시스템의 결과에 영향을 미치는 주요 요소를 사람이 이해할 수 있는 형태로 설명해주는 제반 기술을 말한다. 최근 딥러닝 모델과 같이 내부 의사 결정 프로세스가 불투명한 블랙박스 AI 모델에 대한 의존도가 커지면서 설명가능 인공지능 분야에 대한 관심과 연구가 증가했다. 그러나 지금까지는 연구자와 기업 실무자들이 설명가능 인공지능 기술을 활용하는 것이 몇 가지 이유로 쉽지 않았다. 우선, 딥러닝 모델의 유형별로 적용 가능한 설명 알고리즘들이 서로 달라서 해당 모델에 적용할 수 있는 설명 알고리즘이 무엇인지 알기 위해서는 XAI에 대해 어느 정도 사
2024-12-27“케이던스 사의 통 큰 기부에 감사드리며, 대한민국 AI 인재 100만 명 양성이라는 원대한 목표 달성과 세상을 혁신할 반도체 연구 실현에 앞장서겠습니다”(이광형 총장) 우리 대학은 미국 소프트웨어 기업인 케이던스 디자인 시스템즈 코리아(Cadence Design Systems, 이하 케이던스)가 반도체 설계 특화 장비인 ‘케이던스 팔라디움 제트원(Cadence Palladium Z1)’*을 우리 대학에 기증한다고 밝혔다. *팔라디움 제트원: 반도체 설계 검증을 위한 초고성능 에뮬레이터 장비로, 하드웨어-소프트웨어 검증 및 디버깅 작업을 1개의 랙 당 5.76억 게이트까지 대용량으로 구현 가능함. 동 장비를 통해 SoC(System On Chip) 개발 단계에서 설계 검증을 더 원활히 수행할 수 있음. 케이던스는 1995년 반도체설계교육센터(IDEC) 설립 이후 우리 대학에 EDA(Electronic Design Automati
2024-12-17국내 최대의 설명가능 인공지능(XAI) 연구조직인 KAIST 설명가능 인공지능연구센터(센터장 KAIST 최재식 교수)는 11월 5일부터 22일까지 7회에 걸쳐 설명가능 인공지능 튜토리얼 시리즈를 성공적으로 개최했다. 이번 튜토리얼에는 학생, 연구자, 기업 실무자 등 누적인원 총 530여 명이 참여하여 설명가능 인공지능 기술에 대한 높은 관심과 수요를 보여주었다. 행사는 XAI의 주요 알고리즘부터 최신 연구 주제까지, 총 16개 세션 발표로 진행되었다. 개회 강연으로 ‘설명가능 인공지능 최신 연구 동향’에 대해 최재식 교수가 발표하였고, 이어서 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 소속 석·박사 과정 연구원들이 △주요 XAI 알고리즘 △XAI 알고리즘의 평가기법 △거대 언어모델(LLM), 이미지 생성모델, 시계열 데이터에 대한 설명성 △ XAI Framework, 의료 도메인 적용 사례를 주제로 발표했다. 튜토리얼 마지막날에는 독일 Fraunho
2024-11-29유전자, 단백질, 대사물질 등 복잡한 정보를 표현하는 바이오 경로 이미지는 중요한 연구 결과를 내포하고 있지만, 이미지 기반 정보 추출에 대해 그동안 충분한 연구가 이뤄지지 않았다. 이에 우리 연구진은 바이오 경로 정보를 자동으로 추출할 수 있는 인공지능 프레임워크를 개발했다. 우리 대학 생명화학공학과 김현욱 교수 연구팀이 바이오 경로 이미지에서 유전자와 대사물질 정보를 자동으로 추출하는 기계학습 기반의 ‘바이오 경로 정보 추출 프레임워크(이하 EBPI, Extraction of Biological Pathway Information)’를 개발했다고 28일 밝혔다. 연구팀이 개발한 EBPI는 문헌에서 추출한 이미지 속의 화살표와 텍스트를 인식하고, 이를 기반으로 바이오 경로를 편집 가능한 표의 형태로 재구성한다. 객체 감지 모델 등의 기계학습을 사용해 경로 이미지 내 화살표의 위치와 방향을 감지하고, 이미지 속 텍스트를 유전자, 단백질, 대사물질로 분
2024-11-28생물학 연구에 사용되는 형광 현미경이나 반도체 산업에 사용되는 주사전자현미경의 공통점은 불안정성으로 인해 흐려진 영상(블러, blur)을 보정하는 과정이 반드시 필요하다는 점이다. 우리 연구진이 굉장히 강한 잡음에 의해 손상된 왜곡 영상에 대해 적응형 필터와 생성형 인공지능 모델을 융합해 영상을 복원하는 데 성공했다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 삼성전자 DS부문 반도체연구소 차세대공정개발실과 공동 연구를 통해 왜곡 및 강한 잡음이 존재하는 의료·산업 영상을 복원하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 스마트폰 카메라 사진에 영상의 흐림·왜곡이 생겼을 때 보정하는 문제를 디컨볼루션(deconvolution) 또는 디블러링(deblurring)이라고 하며, 흐려진 영상 정보만 이용해 선명한 영상을 복원하는 기술을 블라인드 디컨볼루션(blind deconvolution)이라고 한다. 흥미롭게도 디컨볼루션 문제는 일상뿐만 아니라 생물학
2024-11-26