< (왼쪽부터) 우리 대학 생명과학과 정인경 교수, 서울대 암연구소 김태유 교수, 우리 대학 생명과학과 김규광 박사과정, 김무영 박사, 이정운 박사 >
세계 최초로 예전에 비해 최대 규모로 한국인 대장암 환자 3차원 게놈 지도를 작성하여 화제다.
우리 대학 생명과학과 정인경 교수 연구팀이 서울대학교 암연구소 김태유 교수 연구팀과의 공동연구를 통해 인공지능 기반 알고리즘을 활용, 한국인 대장암 환자의 3차원 게놈 지도를 최초로 제시했으며 이를 토대로 암 세포 특이적인 유전자 조절 기전을 통해 특정 종양유전자들이 과발현되는 현상을 규명했다고 24일 밝혔다.
1차원적 게놈 서열 분석에 기반한 현재의 암 유전체 연구는 종양유전자들의 과발현 기작을 설명하는데 한계가 있었다. 하지만 3차원 공간상에 게놈이 어떻게 배열되는지를 분석하는 3차원 게놈 (3D genome) 구조 연구는 이러한 한계를 극복 가능케 하고 있다. 본 연구에서는 정상 세포에서는 존재하지 않는 암 세포 특이적 염색질 고리(chromatin loop) 구조가 유전자 발현 촉진 인자인 인핸서와 종양유전자 사이의 상호작용을 형성하여 과발현을 유도하는 인핸서 납치(enhancer-hijacking) 현상에 초점을 두어 연구하였다.
우리 대학 생명과학과 김규광 박사과정이 주도한 이번 연구는 게놈간의 공간상 상호작용을 측정할 수 있는 대용량 염색체 구조 포착 Hi-C (High-throughput Chromosome Conformation Capture) 실험 기법을 활용하여 대장암 3차원 게놈 지도를 작성하고 대장암 특이적 3차원 게놈 변화를 환자 개개인별로 분석할 수 있는 인공지능 기반 알고리즘을 개발했다. 그 결과 공동연구팀은 광범위한 규모의 3차원 게놈 구조 변화와 이로 인한 다양한 종양유전자의 활성화를 확인했다.
< 그림 1. 연구 모식도 >
연구팀은 이번 연구를 통해 암 특이적 3차원 게놈 구조의 변화로 인한 종양유전자 활성 기작을 명확히 제시하였으며 이로 인한 환자 예후와 약물 반응 등 임상적인 특성과의 연관성까지 제시해 맞춤 치료 원천기술 확보에 기여했다.
지금까지 암 세포주에 대한 3차원 게놈 구조 연구는 일부 보고 되었으나, 대규모 환자 암조직에 대한 연구는 조직 내 세포 이질성, 종양 순도, 암세포 이질성 등의 문제로 인한 정밀 암 특이적 3차원 게놈 구조 분석의 한계로 수행되지 못하였다.
반면에 이번 연구에서 연구팀은 AI 기반 알고리즘으로 환자 개인 종양 조직으로부터 얻어진 복잡한 신호를 해석할 수 있었으며 그 결과 최대 규모인 환자 40명의 종양 조직과 인접한 정상 대장 조직을 사용해 3차원 게놈 지도를 작성할 수 있었다. 또한 DNA 서열정보를 보여주는 전장유전체 지도의 경우 다양한 인종에 대해 생산되고 있고 한국인의 전장유전체 지도 또한 개발되었으나 한국인 3차원 게놈 지도, 특히 종양 조직에 대한 3차원 게놈 지도는 이번 연구에서 최초로 제시됐다.
이번 연구 결과는 국제 학술지, `셀 리포츠(Cell Reports, IF=9.995)'에 7월 13일 자로 출판됐다. (논문명: Spatial and clonality-resolved 3D cancer genome alterations reveal enhancer-hijacking as a potential prognostic marker for colorectal cancer)
< 그림 2. 암에서는 다양한 종류의 변이가 발생하며 암 특이적 3차원 게놈 구조 변화 또한 발생한다. 이로 인해 유전자가 잘못된 전자조절인자와 공간상에 인접하게 되어 비정상적인 발현이 일어나는‘인핸서-납치’현상이 발생한다. 본 연구에서는 최초로 최대 규모의 한국인 대장암 환자의 3차원 게놈 지도를 작성하였으며 이를 인공지능 기반 알고리즘을 이용하여 분석, 종양유전자의 활성화와 그 영향을 규명하였다. >
서울대학교병원 혈액종양내과 김태유 교수는 “이러한 결과는 개별 암 환자들마다 서로 다르게 나타나는 종양 이질성을 이해하는 데 매우 중요한 요소가 될 수 있으며, 이를 이용한 환자 맞춤형 치료 연구의 시발점이 될 것이다”라고 말했다. 생명과학과 정인경 교수는 “기존의 점돌연변이나 유전체 변이만으로는 설명이 어려운 암 유전체를 3차원 게놈 구조 관점에서 재해독하고 신규 암 타겟을 발굴할 수 있는 수 있는 새로운 접근법을 제시했다”라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 서경배과학재단의 지원을 받아 수행됐다.
우리 대학 김재철AI대학원(원장 정송)은 지난 5월 2일(목) 서울 COEX에서 ‘KAIST 김재철AI대학원 AI기술설명회 2024’(공동주최: 성남산업진흥원, 서울특별시)를 열었다. 본 행사는 KAIST 김재철AI대학원에서 연구개발 중인 최신 AI기술을 일반 참관객 및 산업계 종사자에게 홍보하여 AI기술 확산에 기여하기 위해 마련됐다. 이번 설명회에는 약 650여명이 참석하여 KAIST에서 연구 중인 AI기술에 대한 큰 관심을 확인할 수 있었다. 오전 프로그램으로는 최근 관심이 높은 AI기술 분야에 대한 초청 강연을 진행했다. 최근 산업계의 주요 관심사인 ‘기업용 대형언어모델(LLM) 도입과 활용 전략’을 주제로 장동인 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 강연했고, ‘AI와 로봇의 만남: 로봇러닝의 현재와 미래’라는 제목으로 임재환 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 로봇러닝 분야의 연구동향과 성과를 설명했다.
2024-05-10우리 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 최적점으
2024-05-10챗GPT가 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 반
2024-04-30최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까? 우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다. 신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초(First-in-class) 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 매우 적거나 전무한데, 이 경우 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능하다. 연구팀
2024-04-18우리 대학이 서울시 · 서울시복지재단과 'AI안부확인서비스 데이터 활용연구를 위한 업무협약'을 29일 서면 교환 방식으로 체결한다. 이번 업무협약은 서울시가 2022년 10월부터 제공해 온 인공지능을 활용한 안부 확인 서비스를 고도화하기 위해 추진된다. 안부 대상자의 심리상태와 고립 위험 신호를 탐지할 수 있는 대화형 'AI안부확인서비스'를 개발해 고립가구 돌봄서비스에 활용하는 것이 목표다. 우리 대학은 이번 연구를 위해 인공지능-사회복지-HCI(인간컴퓨터상호작용)를 아우르는 융합연구팀을 구성했다. 차미영 전산학부 교수와 최문정 과학기술정책대학원 교수 및 IBS 수리 및 계산과학 연구단 데이터사이언스 그룹 진효진 박사가 참여한다. 연구팀은 서울시가 'AI안부확인서비스'를 운영하며 축적해 온 대화 데이터를 제공받아 ▴고립 위험 대상자를 찾아낼 수 있는 지표 개발 ▴고립감 해소 및 심리적 안정을 위한 시나리오 개발과 이를 반영한 대화형 인공지능 개발 ▴고령자 및
2024-03-29