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진단이 어렵고 치료가 까다로워 ‘암 중의 암’으로 불리는 췌장암은 5년 생존율이 10%대에 불과한 대표적 난치암이다. 이런 가운데 한국 연구진이 췌장을 감싸 빛으로 암세포를 제거하는 새로운 초소형 LED 장치를 개발해 췌장암 치료에 성공했다. 우리 대학은 신소재공학과 이건재 교수 연구팀이 UNIST 권태혁 교수 연구팀과 공동 연구를 통해, 췌장 전체를 둘러싸며 빛을 직접 전달하는 ‘3차원 마이크로 LED’ 장치 개발에 성공했다고 11일 밝혔다. 췌장암은 2기부터 종양 주변에 단단한 방어막(종양 미세환경)이 생겨 수술이 어렵고, 항암제·면역세포도 침투하기 힘들어 치료 성공률이 극히 낮다. 최근 이를 극복할 대안으로 광역동치료(Photodynamic Therapy)가 주목되고 있다. 암세포에만 붙는 약물(광감각제)에 빛을 쏘아 암 조직을 파괴하는 방식이다. 그러나 기존 레이저로는 췌장처럼 깊은 장기까지 빛을 전달하기 어려웠

우리 대학 AI-혁신신약 연구단 부성호 박사가 한국과학기술한림원이 주최하는 '제5회 암젠한림생명공학상' 박사후연구원 부문 수상자로 선정됐다. 시상식은 지난 21일 한림원회관에서 개최됐다. 암젠한림생명공학상 박사후연구원 부문은 국내 신진 연구자 중 탁월한 연구성과를 보인 2인을 선정하며, 특히 세계적 학술지에 주목받는 제1저자 논문을 발표한 연구자를 중심으로 수여된다. 부성호 박사는 원형 RNA가 세포 내에서 mRNA의 안정성(분해되지 않고 유지되는 정도)을 조절하는 새로운 분자적 메커니즘을 밝혀냈다. 이를 기반으로 특정 mRNA만 골라 선택적으로 분해할 수 있는 인공 원형 RNA를 개발했으며, 특정 유전자의 발현을 조절할 수 있는 새로운 RNA 플랫폼 기술로 발전시켰다. 이러한 연구는 차세대 RNA 기반 치료 기술로의 확장 가능성을 제시한 중요한 성과로 평가된다. 그는 RNA 구조 설계, 기능 분석, 치료 응용 등 다양한 분야에서 독창적인 연구를 꾸준히 진행해 왔으며 KAI

우리 몸에 생긴 암세포가 다른 부위로 퍼지는 암 전이나, 상처를 치유하기 위해 면역세포가 이동하는 과정 등 세포의 이동은 생명현상에 꼭 필요한 과정이다. 그러나 그동안 세포가 외부 자극 없이 스스로 이동 방향을 결정하는 원리는 밝혀지지 않았다. 우리 대학과 국제 공동 연구진은 이번 연구를 통해 세포가 스스로 방향을 정해 움직이는 원리를 규명, 향후 암 전이와 면역 질환의 원인을 밝히고 새로운 치료 전략을 세우는 데 중요한 단서를 제시했다. 우리 대학은 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 바이오및뇌공학과 조광현 석좌교수 연구팀, 미국 존스홉킨스대 이갑상 교수 연구팀과 공동으로 세포가 외부의 신호 없이도 스스로 이동 방향을 결정하는 ‘자율주행 메커니즘’을 세계 최초로 규명했다고 10일 밝혔다. 연구팀은 살아있는 세포 안에서 단백질들이 서로 어떻게 상호작용하는지를 눈으로 직접 볼 수 있는 새로운 이미징 기술 ‘INSPECT(INtracellular

우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수가 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 공동 주관하는 ‘이달의 과학기술인상’을 수상한다. 이번 시상은 ‘평화와 발전을 위한 세계과학의 날(11월 10일)’을 기념해 진행된다. 이달의 과학기술인상은 최근 3년간 독창적인 연구 성과를 창출해 과학기술 발전에 공헌한 연구개발자를 매달 1명씩 선정해 과기정통부 장관상과 상금 1,000만원을 수여하는 상이다. 최민기 교수는 친환경 암모니아 합성을 위한 고성능 촉매를 개발해 탄소중립과 수소 경제 전환을 위한 핵심 기술을 마련한 공로를 인정받았다. 암모니아는 비료와 의약품 등 필수 산업 원료일 뿐 아니라 액화가 쉽고 수소 저장 밀도가 높아 재생에너지 기반 수소를 저장·운송할 수 있는 차세대 에너지 매개체로 주목받고 있다. 그러나 현재 상용화된 ‘하버-보슈 공정’은 500℃ 이상, 100기압 이상의 고온·고압이 필요해

세포의 상태를 원하는 방향으로 조절하는 것은 신약 개발, 암 치료, 재생 의학 등 생명과학 분야의 핵심 과제지만, 적합한 약물이나 유전자 표적을 찾는 일은 쉽지 않다. 이에 우리 대학 연구진은 세포와 약물 반응을 레고블록처럼 분해하고 다시 조립하는 방식으로 수학적으로 모델링해, 실제로 실험하지 않은 세포와 약물의 새로운 반응은 물론 임의의 유전자 조절 효과까지 예측할 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했다. 우리 대학은 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 생성형 AI를 활용해 세포를 목표 상태로 유도할 수 있는 약물과 유전자 표적을 찾아내는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. ‘잠재공간(latent space)’은 이미지 생성 AI가 사물이나 세포의 특징을 수학적으로 정리해 놓은 보이지 않는 ‘지도’와 같은 공간이다. 연구팀은 이 공간에서 세포의 상태와 약물의 효과를 각각 분리해내고, 이를 다시 조합해 실험하지 않은 세