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암세포 약물반응 예측 ‘그레이박스’ 개발
지난 수십 년간 많은 의생명과학자의 집중적인 연구에도 불구하고 여전히 국내 사망원인 1위는 암이다. 이처럼 암 치료가 난해한 이유는 환자마다 암 발생의 원인이 되는 유전자 돌연변이와 그로 인한 유전자 네트워크 변형이 서로 달라서 전통적인 실험생물학 접근만으로 표적치료를 적용하는 데에는 본질적인 한계가 있기 때문이다. 한편 딥러닝과 같은 소위 블랙박스(black-box) 방식의 인공지능 기술을 활용해 실험을 대체하고 데이터 학습을 통해 약물 반응을 예측할 수 있으나 이에 대한 생물학적 근거를 설명할 수 없어 결과를 신뢰하기 어려웠다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 인공지능과 시스템생물학을 융합해 암세포의 약물 반응 예측 및 메커니즘 분석을 동시에 이룰 수 있는 새로운 개념의 ‘그레이박스’ 기술을 개발했다고 3일 밝혔다.
조광현 교수 연구팀은 높은 예측 성능을 보이지만 그 근거를 알 수 없어 블랙박스로 불리는 딥러닝과 복잡한 대규모 모델의 경우 예측 성능의 한계를 지니지만 예측 결과에 대한 상세한 근거를 제시할 수 있어서 화이트박스로 불리는 시스템생물학 기술을 융합함으로써 두 기술의 한계를 동시에 극복할 수 있는 소위 ‘그레이박스’ 기술을 착안했다.
연구팀은 다양한 암종의 돌연변이 및 표적항암제 타겟 유전자 정보를 집대성해 분자 조절 네트워크 모델을 구축함으로써 여러 암종과 항암제의 약물 반응 예측에 활용될 수 있는 범용적 골격 모델을 우선 정립했다. 특히 다양한 암종에서 돌연변이가 빈번하게 발생하는 유전자들을 중심으로 전암(pan-cancer) 유전자 네트워크를 제작했고 표적항암제별 약물 반응과 관련된 돌연변이 및 연관 유전자들로 구성된 부분네트워크(sub-network)를 추출함으로써 약물 반응 예측을 위한 시스템생물학 모델을 제작했다.
연구팀은 이렇게 제작된 모델의 매개변수를 딥러닝 블랙박스 최적화기를 통해 결정하는 방식으로 트라메티닙, 아파티닙, 팔보시클립 세 개의 표적항암제 및 대장암, 유방암, 위암 세 개의 암종에 대한 그레이박스 모델을 구축했다. 완성된 모델의 약물 반응 컴퓨터시뮬레이션 결과는 각 암종별 약물반응의 민감도 차이를 보이는 세포주(cancer cell lines) 실험을 통해 비교 검증됐다.
특히 개발된 모델은 미국 국립암연구소(National Cancer Institute)의 돌연변이 정보 기반 약물 반응 예측으로는 동일한 반응을 보일 것으로 예상된 암세포주들이 실제로는 서로 다른 약물 반응을 보일 수 있다는 것을 정확히 예측했으며, 약물 반응의 차이가 발생하는 원인 또한 세포 주별 분자 네트워크 동역학의 차이로 상세히 설명할 수 있었다.
이번 연구 성과는 학습에 의한 시뮬레이션 모델 최적화를 통해 블랙박스 모델인 인공지능 기술의 높은 예측력과 화이트박스 모델인 시스템생물학 기술의 해석력을 동시에 달성한 새로운 약물 반응 예측 기술 개발이어서 그 의미가 크다. 특히, 발생 원인이 이질적이고 복잡한 네트워크 질환인 암에 대해 범용적으로 활용가능한 약물 반응 예측 원천기술이므로 향후 기술 고도화를 통해 다양한 종류의 암종 및 환자 맞춤형 치료 전략 제시에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
조광현 교수는 "인공지능 기술의 높은 예측력과 시스템생물학 기술의 우수한 해석력을 동시에 갖춘 새로운 융합원천기술로서 향후 고도화를 통해 신약 개발 산업의 활용이 기대된다ˮ고 말했다.
바이오및뇌공학과 김윤성 박사, 한영현 박사 등이 참여한 이번 연구 결과는 셀 프레스(Cell Press)에서 출간하는 국제저널 `셀 리포트 메소드(Cell Reports Methods)' 5월 20일 字 표지논문으로 출판됐다. (논문명: A grey box framework that optimizes a white box logical model using a black box optimizer for simulating cellular responses to perturbations)
논문링크: https://www.cell.com/cell-reports-methods/fulltext/S2667-2375(24)00117-6
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업 및 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구사업 등의 지원으로 수행됐다.
2024.06.03 조회수 2138 -
사회처럼 건강한 유전자 커뮤니티의 모습을 찾다
구성원들 사이의 활발한 교류로 결속력이 높은 사회적 커뮤니티가 건강한 개인을 만들 듯, 유전자 커뮤니티의 결속력도 개인의 건강 상태에 영향을 미칠 수 있을까? 한국 연구진이 유전자 커뮤니티의 결속력 또한 개인의 건강 상태를 결정하고 환자 맞춤형 의료를 위해 활용될 수 있음을 보여 화제다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이도헌 교수 연구팀이 개인화된 유전자 네트워크에서 환자 특이적으로 결속력이 약화된 유전자 커뮤니티를 찾아내 환자 맞춤형으로 약물 표적을 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 고령화와 생활 습관 변화 등에 따라 암, 심혈관계 질환, 대사 질환 등 많은 복합질병의 발병률이 크게 증가하는 실정이다. 이에 전문가들은 개별 환자의 특성을 고려한 ‘환자 맞춤형 의료’를 제공해 그 치료 효과를 높임으로써 개인적, 사회적 의료비 부담을 경감해야 한다고 지적한다.
이도헌 교수 연구팀은 이러한 요구에 발맞춰 개인화된 유전자 네트워크를 정교하게 구축하고 해당 네트워크에서 각 유전자 커뮤니티의 결속력을 정확하게 측정할 수 있는 코지넷(COSINET, COmmunity COhesion Scores in Individualized gene Network Estimated from single Transcripotmics data) 기술을 개발했다.
연구진들은 수백 개의 정상 조직 유전자 발현 데이터를 근거로 유의미한 상관관계를 보이는 유전자 상호작용을 기반으로 정상 조직의 유전자 네트워크를 구축했다. 그리고 유전자 커뮤니티들의 유전자 상호작용마다 보이는 상관관계를 선형 회귀 분석을 통해 모델링한 뒤, 개별 환자의 유전자 발현량이 해당 예측 모델을 잘 따르는지를 통계적으로 분석했다. 이를 통해 환자 특이적으로 그 상호작용이 소실된 유전자 쌍을 정상 조직 유전자 네트워크에서 제거함으로써 개인화된 유전자 네트워크를 구축했다.
더 나아가 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자들 사이의 최단 거리를 기반으로 소실된 유전자 상호작용이 각 유전자 커뮤니티 결속력 약화에 미치는 영향력을 정확하게 측정했다.
연구진들은 환자 특이적으로 그 결속력이 크게 감소한 유전자 커뮤니티를 통해 환자 특이적인 질병 기전을 설명할 수 있음을 보이고, 해당 유전자 커뮤니티에서 환자 특이적으로 결속력 약화에 크게 기여하는 유전자들을 찾아, 보다 효과적인 환자 맞춤형 약물 표적을 제안했다. 연구진들은 이러한 약물 표적 발굴 기술이 기존 기술 대비 약 4배 이상 효과적임을 증명했다.
이도헌 교수는 “여러 유전자가 관여하는 복합질병은 개별 유전자보다는 유전자들 사이의 상호작용을 고려하는 시스템적 관점에서 바라봐야 하며 현재 임상 현장에서 환자 맞춤형 의료를 위해 쓰이는 단일 유전자 기반의 바이오마커들은 복합질병의 이질성과 복잡성을 충분히 담아내기에는 한계가 있다. 따라서 이번 연구에서 개발한 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자 커뮤니티의 결속력에 기반한 코지넷(COSINET) 기술이 복합질병의 환자 맞춤형 의료 실현을 위한 새로운 시각을 열어 줄 수 있을 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 이도헌 교수와 왕승현 박사과정이 공동으로 진행한 이번 연구는 영국 옥스퍼드대학교에서 발간하는 생명정보학 분야 최고 학술지인 `생명정보학 브리핑(Briefings in Bioinformatics)’ 2024년 5월호에 게재되고 온라인으로는 4월 15일 발표됐다.
(논문 제목: Community cohesion looseness in gene networks reveals individualized drug targets and resistance, https://academic.oup.com/bib/article/25/3/bbae175/7645997)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 데이터 기반 디지털 바이오 선도 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.23 조회수 2065 -
중소기업R&D공유센터, ＇중소기업 기술혁신을 위한 산학협력 활성화 워크숍＇개최
우리 대학 중소기업R&D공유센터(센터장 장영재)가 '중소기업 기술혁신을 위한 산학협력 전략과 사례' 워크숍을 지난 21일 파크하얏트 부산에서 개최했다. 중소기업R&D공유센터는 과학기술정보통신부 지원으로 2021년 개소했다. 4대 과기원(KAIST·GIST·DGIST·UNIST)에 재직 중인 24명의 교수와 84명의 연구원이 43개 기술혁신형 중소기업과 장기적인 팀을 이루어 6개 기술 분과를 구성했다. 이들은 연구실 전략기술 로드맵 개발, 기술이전 및 사업화, 기술 자문, 기술개발 사업 제안서 작성, 교육, 시험분석 장비 지원 등을 꾸준히 수행해 왔다.지난 3년간의 중소기업 기술혁신 및 활성화를 위해 노력한 결과를 돌아보고, 산학연 플랫폼으로써 한 단계 도약하는 방안을 논의하기 위해 마련된 이날 행사에는 4대 과기원의 우수 연구진과 파트너 중소기업 관계자 등 30여 명이 참석했다.참석자들은 기존의 네트워크를 기반으로 향후 산학협력을 통한 중소기업 가치 네트워크 형성 사례를 공유하고 활성화 방안 모색을 위한 토론을 진행했다. 이태억 전임 센터장(KAIST 명예교수)은 "인적, 물적 자원이 부족한 중소기업의 기술혁신을 위해서는 기술이 축적되어 있고 전문인력과 연구 기반을 갖춘 대학연구실과 장기적인 풀뿌리 협력이 중요하다"고 강조했다.
이어, "중소기업R&D공유센터가 구축해 놓은 세계적으로도 독특하고 실효성이 있으며 지속가능한 중소기업과의 산학협력체제를 전국 주요 대학들과 기술혁신형 중소기업들을 대상으로 계속 확산하기 위해 중소벤처기업부 등으로부터의 지원을 모색하고 있다"라고 강조했다.
바이오헬스 분과에 참여한 연구진은 "센터 연구 사업을 통해 펩타이드 용도를 확장하는 다양한 테스트를 시행할 수 있었고, 이를 바탕으로 과제 수탁과 기업과의 협업 가능성이 열렸다"라고 밝히며, "중소기업뿐만 아니라, 기초 연구를 중심으로 하는 학교의 연구진들에게 다양한 기회와 좋은 인사이트를 제공하는 실효성 높은 사업이라고 생각한다"라고 밝혔다.
높은 기술혁신 의지를 가지고 있으나 적합한 교수진을 찾는 데 난항을 겪었던 한 인공지능(AI)기술 관련 중소기업 관계자는 "센터의 큰 도움을 받아 교수진과 매칭되기까지의 진입 문턱을 낮출 수 있었다"라고 전했다.
해당 기업은 2022년 무인 계산대 시스템을 위해 학교 연구진과 협력해 인공지능 기술을 자문받았다. 기술 과제를 통해 다양한 점포에서 사용 가능한 인공지능기반 상품인식 기술, 적은 양의 데이터로 새로운 상품을 추가하는 추가학습 기술 등의 실용화 기술개발 단계를 거쳐 2023년 현재 이를 사업화하기 위한 작업을 진행 중이다.
이 기업 관계자는 "기업과 연구실 간의 장기적이고 안정적인 협력이 필수적인데, 연구실 문턱을 낮춰 중소기업이 접근하기 쉬워진다면 더 많은 중소기업과 학교 간의 산학협력이 이뤄질 것이다"라는 기대감을 내보였다.
이의훈 우리 대학 기술경영학부 교수는 "센터가 기존의 경험을 바탕으로 중소기업과의 네트워크 구축, 가치 창조를 위한 파트너 모색, 부분 가치 네트워크 결성 및 솔루션 개발 경험 공유 등을 수행해 중소기업에 최적의 가치 네트워크를 제안하는 데 기여하고, 장기적으로 중소기업을 위한 브릿지 역할을 할 수 있기를 바란다"고 말했다.
중소기업R&D공유센터 사업에 관심이 있는 각 대학의 연구실 및 중소기업은 센터 공식 메일 계정(smebridge@kaist.ac.kr)을 통해 상세 내용을 문의할 수 있다.
2023.12.29 조회수 2098 -
카이랄 과학 혁신으로 암질환 치료제부터 인공효소까지
많은 약물은 카이랄 분자로 이루어져 있고 카이랄 분자의 두 거울상(이성질체)은 서로 다른 생물학적 효과를 가질 수 있다. 예를 들면, 하나의 형태는 의학적 효과를 가져올 수 있지만 다른 형태는 독성을 가져올 수 있다. 암 치료 사용 약물은 특정 암세포에만 작용되도록 설계되어 있는데 카이랄성을 활용하면 특정한 형태 약물을 선택적으로 전달할 수 있어 부작용을 줄이고 효과를 극대화할 수 있다. 이런 카이랄성 원리를 통해 암 질환 치료를 위한 약물 전달 등 다양한 분야에서 응용이 가능한 분자과학의 새로운 기술이 개발되었다.
우리 대학 화학과 이희승 교수 연구팀이 원자 수준의 정밀도 로 극미세 나선형 카이랄 통로를 만드는 방법을 발표했다고 19일 밝혔다. 이 통로는 인간 머리카락 직경의 약 5만분의 1에 해당하며, 그 특별한 나선 형태 때문에 특정 분자와만 세밀한 상호작용이 가능하다. 이 기술은 약물의 효율적인 개발부터 첨단 소재 설계에 이르기까지 혁신적인 응용을 가능하게 한다.
연구팀은 자연의 카이랄성 원리에 착안해, 짧은 비천연 펩타이드(아미노산으로 이뤄진 단백질 조각)와 구리 클러스터(다발)를 이용해 규칙적인 나선형 채널을 가진 금속-펩타이드 네트워크를 성공적으로 합성했다. 특히, 연구팀은 카이랄 채널의 세밀한 구조 조절로 이 금속-펩타이드 네트워크가 특정 카이랄성 분자에만 상호작용을 가능하게 만들었으며, 단결정 분석을 통해 이러한 복잡한 상호작용 원리를 명확히 규명했다.
이번 연구에서 연구팀은 기존에 알려진 금속-유기 프레임워크와는 달리, 폴대머(비천연 펩타이드) 기반의 방법을 도입해 3차원 구조 내에서 분자와의 상호작용을 더욱 세밀하게 제어할 수 있는 기술을 선보였다. 이는 분자 공학과 첨단 소재 분야에 새로운 지평을 열 것으로 전망된다.
원자 단위로 정의된 카이랄 채널의 제작은 다양한 분야, 특히 카이랄 촉매, 카이랄 광학센서, 암 질환 치료를 위한 약물 전달 등, 다양한 분야에서의 혁신적인 기술적 발전을 기대하게 한다.
연구를 주도한 이희승 교수는 “이번 연구는 세포막 채널 단백질 또는 효소의 활성부위에서 분자의 기질 특이적 상호작용을 인공적으로 재현하는 노력의 일환으로 시작되었으며, 복잡한 미세 상호작용이 가능하도록 다양한 기능기를 원하는 3차원 위치에 모듈식 치환을 통해 도입할 수 있는 청사진을 제시한 의의가 있다” 고 전하며 “앞으로 약물 전달, 고분자 및 나노기술에 응용이 가능하며 특정 카이랄 반응에 반응하는 인공효소 개발을 위한 핵심 기술로 간주될 것으로 기대된다”며 소감을 밝혔다.
화학과 김재욱 석박사통합과정이 제1 저자로 주도한 이번 연구는 화학소재 분야 최정상급 학술지인 `어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, ISSN: 0935-9648 print, 1521-4095 online, Impact Factor: 29.4)' 9월 18일 字 온라인판에 발표됐다.(논문명: Tailoring Enantiomeric Chiral Channels in Metal-Peptide Networks: A Novel Foldamer-Based Approach for Host-Guest Interactions, https://doi.org/10.1002/adma.202305753)
이번 연구는 한국연구재단의 선도연구센터사업(멀티스케일 카이랄구조체 연구센터, CMCA)의 지원으로 진행됐다.
2023.10.19 조회수 5306 -
한국 법체계 발전 메커니즘 규명에 나선다
우리나라의 법률은 지난 30년간 법령 개수, 조문, 글자 수 등이 급격하게 늘어나면서 미국 연방 법전보다도 더욱 복잡해지며 법률 접근성이 떨어지고 있어 법령정보 제공의 지능화가 필요한 시점이다. 이에 현 법체계의 복잡성과 강건성(robustness)을 규명하고, 시대별 분석을 통해 우리 법이 어떻게 발전해왔는지 알아냄으로써 미래 입법 방향을 예측하는 연구가 필요하다.
우리 대학 문화기술대학원 박주용 교수(복합계 물리학), 문술미래전략대학원 박태정 교수(법 발전학) 공동연구팀은 국내 법령 데이터와 국제 조약 데이터를 전수 수집한 뒤 복합계 네트워크로 구성하여 분석하는 ‘포스트 AI 시대 법 발전학’ 연구를 수행해 우리 법체계의 안정성을 제고하고 대중의 법률에 대한 이해를 높일 수 있는 섬세한 시각화가 가능한 그래프 데이터베이스를 구축할 계획임을 16일 밝혔다.
법 발전학은 국가 발전을 위한 적절한 법과 제도를 설계하는 학문으로서, 법∙과학기술∙문화가 국가 발전에 미치는 영향을 종합적으로 예측하고 과학적 입법시스템을 고안하기 위한 노력이 국제적으로 활발히 이루어지고 있다. 특히 우리나라에서도 빅데이터, SNS, AI 등 생활 밀착형 정보 과학기술의 발달과법에 대한 대중들이 관심과 접근성이 증대하는 현실에서 과학과 법학이 함께 해야 한다는 목소리가 높아지고 있다.
이에 연구팀은 우리나라 법령데이터를 전수 수집하여 법률 사이의 연결관계를 나타내는 ‘복합계 네트워크’를 분석한 뒤 이를 기반으로 법률 전문가와 일반 국민이 원하는 법률정보를 손쉽고 빠르게 검색할 수 있는 그래프 형태의 데이터베이스를 2023년 6월 1일부터 3년에 걸쳐 구축할 계획이라고 밝혔다. 이러한 법학과 과학기술의 결합으로 법에 대한 일반 국민의 이해도를 높임으로써 일상생활에 도움이 되는 것은 물론, 조금 더 전문적인 과학기술기반 법률 서비스를 일컫는 ‘리걸테크(LegalTech)’ 분야에서 새로운 산업이 창출될 것으로 기대하고 있다.
우리 대학 포스트 AI 연구소장을 맡고 있는 이론물리학자 박주용 교수는 “법령끼리 서로를 인용하는 상호연결성에 주목해 법체계를 분석할 수 있는 과학적 방법론으로서 복합계 네트워크 과학, 기계학습∙자연어 처리 등의 AI 기술을 사용해 모든 일상생활에서 법의 적용을 받는 대중들이 사용하고 이해하기 쉬운 융합형 연구가 반드시 필요하다”고 밝혔다.
또한 법학자 박태정 교수는 “우리나라 법학계는 법의 적용과 해석에 관한 연구에 지나치게 편중되어 있고 입법학, 법정책학 및 법경제학 등 법이 나아가야 할 방향에 대한 연구는 상대적으로 미진한 편이다” 라고 지적하며 “법의 방향성을 연구하기 위해서는 법체계의 과학적 진단이 필수적이며 이러한 연구가 우리나라 입법 제도 발전에 큰 도움이 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.
이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행될 예정이며, 연구팀은 특히 학생과 젊은 연구원에 대한 적극적인 지원과, 국제심포지엄 개최 등을 통한 국제화에 힘을 쏟을 예정이다.
2023.06.16 조회수 3259 -
고성능 조립형 SSD 시스템반도체 최초 개발
최근 인공지능을 훈련하기 위해 더 많은 데이터가 필요해지면서 그 중요성은 더욱 증가하고 있으며, 이에 데이터 센터 및 클라우드 서비스를 위한 주요 저장장치인 고성능 SSD(Solid State Drive, 반도체 기억소자를 사용하는 저장장치) 제품의 필요성이 높아지고 있다. 하지만, 고성능 SSD 제품일수록 SSD 내부의 구성요소들이 서로의 성능에 크게 영향을 미치는 상호-결합형(tightly-coupled) 구조의 한계에 부딪혀 성능을 극대화하기 어려웠다.
우리 대학 전기및전자공학부 김동준 교수 연구팀이 고성능 조립형 SSD 시스템 개발을 통해 차세대 SSD의 읽기/쓰기 성능을 비약적으로 높일 뿐 아니라 SSD 수명연장에도 적용 가능한 SSD 시스템 반도체 구조를 세계 최초로 개발했다고 15일 밝혔다.
김동준 교수 연구팀은 기존 SSD 설계가 갖는 상호-결합형 구조의 한계를 밝히고, CPU, GPU 등의 비메모리 시스템 반도체 설계에서 주로 활용되는 칩 내부에서 패킷-기반 데이터를 자유롭게 전송하는 온-칩 네트워크 기술을 바탕으로 SSD 내부에 플래시 메모리 전용 온-칩 네트워크를 구성함으로써 성능을 극대화하는 상호-분리형(de-coupled) 구조를 제안했으며, 이를 통해 SSD의 프론트-엔드 설계와 백-엔드 설계의 상호 의존도를 줄여 독립적으로 설계하고 조립 가능한 ‘조립형 SSD’를 개발했다.
※온-칩 네트워크(on-chip network): CPU/GPU등의 시스템 반도체 설계에 쓰이는 칩 내부의 요소에 대한 패킷-기반 연결구조를 말한다. 온-칩 네트워크는 고성능 시스템 반도체를 위한 필수적인 설계 요소중 하나로서 반도체칩의 규모가 증가할수록 더욱 중요해지는 특징이 있다.
김동준 교수팀이 개발한 조립형 SSD 시스템 구조는 내부 구성요소 중 SSD 컨트롤러 내부, 플래시 메모리 인터페이스를 기점으로 CPU에 가까운 부분을 프론트-엔드(front-end), 플래시 메모리에 가까운 부분을 백-엔드(back-end)로 구분하고, 백-엔드의 플래시 컨트롤러 사이 간 데이터 이동이 가능한 플래시 메모리 전용 온-칩 네트워크를 새롭게 구성해, 성능 감소를 최소화하는 상호-분리형 구조를 제안했다.
SSD를 구동하는 핵심 요소인 플래시 변환 계층의 일부 기능을 하드웨어로 가속하여 플래시 메모리가 갖는 한계를 능동적으로 극복할 수 있는 계기를 마련하였고 상호-분리형 구조는 플래시 변환 계층이 특정 플래시 메모리의 특성에 국한되지 않고, 프론트-엔드 설계와 백-엔드 설계를 독립적으로 수행하는 설계의 용이성을 가지는 점이 ‘조립형’ SSD 구조의 장점이라고 밝혔다. 이를 통해, 기존 시스템 대비 응답시간을 31배 줄일 수 있었고 SSD 불량 블록 관리기법에도 적용해 약 23%의 SSD 수명을 연장할 수 있다고 연구팀 관계자는 설명했다.
전기및전자공학부 김지호 박사과정이 제1 저자, 전기및전자공학부 정명수 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 플로리다주 올랜도에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `제50회 국제 컴퓨터 구조 심포지엄(50th IEEE/ACM International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2023)'에서 6월 19일 발표될 예정이다. (논문명: Decoupled SSD: Rethinking SSD Architecture through Network-based Flash Controllers).
연구를 주도한 김동준 교수는 “이번 연구는 기존의 SSD가 가지는 구조적 한계를 규명했다는 점과 CPU와 같은 시스템 메모리 반도체 중심의 온-칩 네트워크 기술을 적용해 하드웨어가 능동적으로 필요한 일을 수행할 수 있다는 점에서 의의가 있으며 차세대 고성능 SSD 시장에 기여할 것으로 보인다”며, “상호-분리형 구조는 수명연장을 위해서도 능동적으로 동작하는 SSD 구조로써 그 가치가 성능에만 국한되지 않아 다양한 쓰임새를 가진다며”연구의 의의를 설명했다.
이번 연구는 컴퓨터 시스템 저장장치 분야의 저명한 연구자인 KAIST 정명수 교수와 컴퓨터 구조 및 인터커넥션 네트워크(Interconnection Network) 분야의 권위자인 김동준 교수, 두 세계적인 연구자의 융합연구를 통해 이루어낸 연구라는 의미가 있다고 관계자는 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 반도체설계교육센터(IDEC), 정보통신기획평가원 차세대지능형반도체기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.15 조회수 3585 -
천 조분의 1초 까지 정확한 반도체칩용 클럭 개발
최근 반도체 칩의 성능이 급격하게 향상됨에 따라, 보다 정확한 타이밍으로 칩 내의 다양한 회로 블록들의 동작을 동기화(synchronization)시키는 클럭(clock) 신호를 공급하는 기술이 중요해지고 있다.
우리 대학 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 레이저를 이용해 반도체 칩 내에서 초저잡음 클럭 신호를 생성하고 분배할 수 있는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.
기존에는 클럭 신호의 정확성이 통상적으로 피코초(1조 분의 1초) 수준이었으나 이번에 개발된 기술을 이용하면 기존의 방식보다 월등한 펨토초(femtosecond, 10-15초, 천 조 분의 1초) 수준의 정확한 타이밍을 가지는 클럭 신호를 칩 내에서 생성하고 분배할 수 있으며, 클럭 분산 과정에서 발생하는 칩 내에서의 발열 또한 획기적으로 줄일 수 있다.
기계공학과 현민지 박사과정 학생이 제1 저자로 참여하고 고려대학교 세종캠퍼스 정하연 교수팀과의 공동연구로 이루어진 이번 논문은 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 4월 24일 字에 게재됐다. (논문명: Femtosecond-precision electronic clock distribution in CMOS chips by injecting frequency comb-extracted photocurrent pulses)
고성능의 반도체 칩 내에서 클럭 신호를 분배하기 위해서는 클럭 분배 네트워크(clock distribution network, CDN)에 많은 수의 클럭 드라이버(clock driver)들을 사용해야 하는데, 이로 인해 발열과 전력 소모가 커질 뿐 아니라 클럭 타이밍도 나빠지게 된다. 칩 내의 클럭 타이밍은 무작위적으로 빠르게 변화하는 지터(jitter)와 칩 내의 서로 다른 지점 간의 클럭 도달 시간 차이에 해당하는 스큐(skew)에 의하여 결정되는데, 클럭 드라이버들의 개수가 늘어남에 따라 지터와 스큐 모두 통상 수 피코초 이상으로 커지게 된다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 펨토초 이하의 지터를 가지는 광주파수빗(optical frequency comb) 레이저를 마스터 클럭으로 하는 새로운 방식의 클럭 분배 네트워크 기술을 선보였다. 이는 광주파수빗 레이저에서 발생하는 광 펄스들을 고속 광다이오드를 이용해 광전류 펄스(photocurrent pulse)로 변환한 후 반도체 칩 내의 금속 구조 형태로 된 클럭 분배 네트워크를 충전 및 방전하는 과정을 통해 구형파 형태의 클럭 신호를 생성하는 방식이다.
특히 이 기술을 사용하면 클럭 분배 네트워크의 클럭 드라이버들을 제거한 금속 구조만을 통해 칩 내에서 클럭을 분배할 수 있어, 타이밍 성능을 개선할 수 있을 뿐 아니라 칩 내 발열도 획기적으로 줄일 수 있다. 그 결과 지터와 스큐를 기존 대비 1/100 수준인 20펨토초 이하로 낮춘 뛰어난 타이밍 성능을 보일 수 있었으며, 칩내 클럭 분산 과정에서의 전력소모 및 발열 역시 기존 방식 대비 1/100 수준으로 낮출 수 있었다.
김정원 교수는 "현재 아날로그-디지털 변환기와 같은 고속 회로에 매우 낮은 지터의 샘플링 클럭 신호를 공급해 성능을 향상하는 연구를 진행 중ˮ이라고 밝히면서 "3차원 적층 칩과 같은 구조에서 발열을 줄일 수 있을 지에 대한 후속 연구도 계획 중ˮ이라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.05.09 조회수 4319 -
염증없이 체내·외 측정 가능한 전자 신소재 개발
생체전자 의료기기는 체내에서 발생하는 신호를 읽어 생물학적 활동을 감지하거나, 조직을 자극해 질병 등을 치료하는 데 사용된다. 하지만 의료기기에 사용되는 전극 물질은 딱딱한 물성을 가지고 있어 체내에 염증반응을 일으키고 조직에 다량의 손상으로 이어질 수 있다. 따라서 조직과 같이 부드러운 성질을 가지면서도 전도성을 띠는 하이드로겔과 같은 연성 물질에 생체적합성이 높은 전도성 고분자를 체내 전극으로 사용하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다.
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수와 바이오및뇌공학과 박성준 교수 공동연구팀이 기존에 없었던 고전도성, 유사 조직 접착성 하이드로겔이란 신소재를 개발해 고성능 생체전자 기기를 구현했다고 4일 밝혔다.
대부분 전기 전도도가 높을수록 전도성 도메인들의 결정성이 높아지는 원리에 의해, 전도성이 높은 하이드로겔은 딱딱해지고, 부드러운 하이드로겔은 전도성이 낮을 수밖에 없다는 한계를 가진다. 이에 따라 전도성 고분자를 사용하는 하이드로겔 중, 전기 전도도가 높으면서도(10 S/cm 이상) 부드러운 물성(100 kPa 이하)을 가진 하이드로겔은 지금까지 보고된 바 없었다.
강지형 교수 연구팀은 기존에 없었던 고전도성, 유사 조직 물성 하이드로겔을 개발했다. 이 하이드로겔은 보고된 전도성 고분자 하이드로겔 중 가장 높은 전기 전도도(247 S/cm)를 띄며, 조직과 비슷한 물성(탄성율 = 60 kPa, 파괴변형률 = 410%)을 갖는다. 또한, 본 재료는 지속적인 움직임과 팽창, 수축이 있는 심장, 위와 같은 조직에서 안정적으로 기기가 작동하기 위해 필수조건인 조직에 쉽게 접착되는 장점을 가지고 있다.
공동연구팀은 원하는 생체 조직에 맞게 조정하고 그 형태에 맞추는 주형의 그물 구조에 따라 높은 질서도를 가지는 고분자 주형 네트워크를 도입했다.
따라서 주형에 맞추어 형성된 그물 네트워크는 기존 네트워크 대비 100배 이상 높은 전기 전도도를 보이며, 동시에 주형 고분자의 부드러운 특성 때문에 조직과 비슷한 물성을 지니게 된다. 변형에도 저항이 바뀌지 않아 생체전극으로서 최적의 성능을 갖는다.
또한 연구팀은 개발한 하이드로겔을 전극을 기반으로 한 높은 전기 전도도를 가진 다양한 고성능 생체전자 기기를 제작, 그 기능성을 검증했다. 높은 전기 전도도를 가진 특성으로 좌골신경 자극을 대상으로 하는 디바이스의 경우, 매우 낮은 전압(40 mV)에서 다리 근육의 움직임을 성공적으로 유도할 수 있었다. 또한 심전도 측정(ECG)을 위한 디바이스의 경우에도 매우 높은 신호 대 잡음 비(61 dB)로 신호를 측정하는 데 성공함으로써, 초고품질 생체 신호 측정을 위한 연성 기기 개발 가능성을 입증하였다.
이번 연구를 주도한 강지형 교수는 "이번 연구는 고전도성을 갖고 생체조직과 유사한 기계적 물성을 갖는 하이드로겔 개발을 위한 합성 방향을 새롭게 제시했다는 점에서 의미가 있다고 하면서, "이번에 개발된 전도성 하이드로겔은 급속도로 성장하고 있는 전자약 시장에 게임 체인저가 될 것으로 기대된다고 말했다.
우리 대학 신소재공학과 정주은 박사과정과 바이오및뇌공학과 성창훈 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)’에 4월 18일 게재됐다. (논문명: Highly conductive tissue-like hydrogel interface through template-directed assembly)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노소재기술개발 미래기술연구실 사업을 받아 수행됐다.
2023.05.04 조회수 5212 -
세계 최초 네트워크 기술이 적용된 SSD 시스템 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 김동준 교수 연구팀이 세계 최초로 `패킷 기반 네트워크' 기술이 적용된 SSD(Solid State Drive, 반도체 기억소자를 사용한 저장장치) 시스템 개발을 통해 차세대 SSD의 읽기/쓰기 성능을 비약적으로 높이는 시스템 반도체를 개발했다고 28일 밝혔다.
패킷이란 다양한 크기를 지닌 데이터를 일정한 크기로 분할한 후 제어 정보를 추가한 데이터 전송의 기본 단위를 말하며, 효율적이고 신뢰성 있게 데이터를 전송할 수 있다는 장점이 있어 주로 컴퓨터 네트워크 기반 정보 기술에서 사용되고 있다. 최근 시스템 반도체 분야에서는 다양한 계산 자원들을 칩 내부 네트워크로 연결하여 효율적으로 활용하는 기술이 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 시스템 반도체 분야에서 효과적인 네트워크 연결 기술을 메모리 반도체에 적용하였다는 점에서 큰 의미를 가지고 있다.
SSD는 플래시메모리를 이용해 정보를 저장하는 장치로, 기존 자기디스크를 이용한 데이터 저장장치인 `하드디스크 드라이브(HDD)'에 비해 데이터 입출력(읽기/쓰기) 속도가 빠르고 발열과 소음이 적어 데이터 센터 및 클라우드 서비스를 위한 주요 저장장치로 활용되고 있다. 전 세계적으로 수십억 명이 사용하는 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter) 등과 같은 SNS 서비스를 제공하는 기업들뿐만 아니라 구글, 마이크로소프트 등과 같이 수십억 명의 사용자 정보를 저장하고 이를 활용해 서비스를 제공하는 기업들은 더 많은 데이터를 저장하고 성능이 좋은 고용량/고성능 SSD 제품을 필요로 한다.
특히 인터넷 서비스 제공 기업들은 많은 양의 정보가 데이터 센터에서 저장되고 처리되면서 더 많은 데이터를 저장할 수 있고, 더 빠르게 데이터를 읽고 쓰는 것이 가능한 고성능 SSD 제품을 요구한다. 따라서 SSD는 지속해서 성능과 용량의 개선을 요구하는 상황에 놓이게 된다.
이에 삼성, SK 하이닉스, 등과 같은 SSD 및 메모리를 제공하는 기업에서는 고성능 SSD 기술에 크게 주목하고 있으며, 이는 많은 애플리케이션의 성능 향상에 도움이 될 뿐만 아니라 비용적인 측면에서도 효율적으로 서버 시스템을 확장하는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다.
하지만 이러한 장점에도 불구하고, 고용량 및 고성능 SSD를 위해 규모를 증가시키는 스케일 업(scale-up)은 하드웨어 패키징 한계에 제한돼 쉽게 확장하기 어렵다. 무엇보다도 기존 SSD 시스템은 사용 가능한 처리량 (bandwidth)이 있음에도 불구하고 효율적으로 사용하지 못하는 비효율적인 데이터 송수신 방식 채택해 사용하고 있다.
이에 김동준 교수 연구팀은 기존 SSD 시스템 설계를 분석해 CPU, GPU 등과 같은 비메모리 시스템 반도체 설계에서 주로 활용되는 네트워크 기술을 적용해 SSD 성능을 크게 높일 수 있는 `네트워크 기술이 적용된 SSD 시스템 반도체'를 개발했다. 김동준 교수팀이 개발한 SSD 시스템은 플래시 인터커넥트(interconnection network) 와 패킷 기반 플래시 컨트롤러 (packet-based flash controller) 등으로 구성되어 있으며, 현재 사용되는 기존 SSD 시스템 대비 2배 많은 처리량을 제공하고 응답시간을 약 10배 줄인 성능을 보인다고 연구팀 관계자는 설명했다.
또한 이번 개발을 통해서 기존 하드웨어의 한계를 비메모리 시스템 반도체에서 주로 사용되는 패킷(packet) 기반 송수신 기법의 사용으로 극복해 고성능 SSD 기술에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다고 연구팀 관계자는 설명했다.
전기및전자공학부 김지호 박사과정이 제1 저자로, 한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과 강석원 박사과정, 박영준 연세대학교 컴퓨터과학과 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 시카고에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO 2022)'에서 오늘 10월 발표될 예정이다. (논문명 : Networked SSD: Flash Memory Interconnection Network for High-Bandwidth SSD)
연구를 주도한 김동준 교수는 "이번 연구는 지금까지는 없던 네트워크 패킷(packet)이 적용된 SSD 시스템 반도체를 세계 최초로 개발했다는 점에서 의의가 있으며, 데이터 센터 및 클라우드 서비스 시장에서 지속적으로 증가하는 고성능 SSD 요구에 발맞춰 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다ˮ며, "SSD의 성능 향상은 인공지능 연구 및 빅데이터 분석 기술을 활용하는 다양한 알고리즘 성능 개선에도 기여할 것으로 보인다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과 정보통신기획평가원 차세대지능형반도체기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.09.28 조회수 6090 -
Crazy Day 아이디어 공모전 당선작 선정
우리 대학이 6일 ‘Crazy Day 아이디어 공모전’ 당선작 5개를 선정하여 18일(수) 최종 발표했다. 우리 대학은 파격(Crazy), 창의(Creative), 도전(Challenging), 배려(Caring) 등 우리 대학의 실험정신과 혁신 정신을 담은 아이디어를 발굴하고 실행하고자 ‘Crazy Day 아이디어 공모전’을 3월 14일부터 4월 8일까지 개최했다.
공모 결과 총 847건의 응모작이 접수됐으며 창의성, 대중성, 현실성, 윤리성을 기준으로 총 3단계의 내부 심사를 거쳐 대상 1개, 최우수상 1개, 우수상 3개를 선정했다.
구체적으로는 ▲대상: KAIST 콘텐츠 네트워크(KAIST Contents Network, 이하 KCN) ▲최우수상: 평화의 등불 밝히기 미션 ▲우수상: 새로운 관점으로 창조와 혁신을 이끄는 리버스 데이(Reverse Day), KAIST에서 보물찾기, 장영실을 이겨라! KAIST 과거시험’이다. 수상자에게는 대상 500만 원, 최우수상 200만 원, 우수상 각 100만 원의 상금을 수여 예정이다.
대상 당선작인 'KCN(김한라)‘는 우리 대학이 제시하는 첫 실험적인 아이디어에 구성원 개개인이 논문, 연구문화, 인용구, 밈(meme) 등의 모든 지식과 정보를 방사형으로 연결해 대형 마인드맵을 만드는 것이다.
수상자 김한라는 “두뇌의 신경세포 연결망이 생각의 패턴을 만드는 것처럼, 각각의 개념들이 이어진 결과를 보면 그 조직이 어떤 생각을 하는지 알 수 있다. 약도처럼 이어진 우리 대학만의 생각의 지도를 제작해, 세상에 큰 변화를 가져올 최종 아이디어를 도출해 낼 것”이라고 전했다.
최우수상인 ‘평화의 등불 밝히기 미션(이지형)’은 캠퍼스 내 자전거 발전기를 설치해 구성원들이 릴레이 챌린지로 페달을 밟으며 10시간 동안 전광판에 메시지를 송출하는 것이다. 감염병, 전쟁, 환경오염 등 세계적인 위기 상황에서 평화 기원 메시지를 대내외적으로 전하고자 함이다.
우수상으로는 구성원 간 역할과 직무, 보직 바꾸기를 통해 역할 고정관념을 깨는 ‘리버스 데이(Reverse Day)(안성준)’가 선정됐다.
이 외에도 대중들이 과학 퀴즈를 풀며 캠퍼스 내 숨겨진 보물을 찾는 ‘KAIST에서 보물찾기(김대호)’, 과거시험을 통해 엉뚱한 호기심을 창의 융합적 접근으로 해결해보는 ‘장영실을 이겨라! KAIST 과거시험(이홍무)’이 우수상으로 선정됐다.
Crazy Day 아이디어 공모전을 공동 기획한 손훈 글로벌전략연구소장, 신병하 학생생활처장, 이수진 학생정책처장은 “재미있고 참신한 아이디어를 제출해주신 국민분들께 진심으로 감사의 뜻을 전한다” 라고 밝혔다. 이어, “대상 당선작인 KCN을 통해 그려질 KAIST 마인드맵이 어떤 형태일지 매우 기대된다. 이러한 활동이 또 다른 새로운 아이디어로 이어지는 영감의 원천이 되도록 지속적으로 노력할 것”이라고 전했다.
우리 대학은 대상 당선작인 ‘KCN’아이디어를 올해 상반기 중 하루 동안 캠퍼스에서 구성원들과 함께 실행에 옮길 예정이다.
2022.05.18 조회수 5367 -
박성홍 교수팀, RSNA/MICCAI/ASNR 3개 국제학회 공동주관 Brain Tumor Segmentation Challenge 1등상 수상
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성홍 교수 연구실(연구실명: 자기공명영상 연구실, Magnetic Resonance Imaging Laboratory)에서 전세계 Brain Tumor Segmentation Challenge에서 1등상을 수상했다고 12월 3일 밝혔다.
Brain Tumor Segmentation Challenge(BRATS)는 Multi-modal MRI data를 기반으로 Brain Tumor를 가장 정확히 구획화(Segmentation)하는 딥러닝 네트워크 개발을 놓고 매년 전세계적으로 경쟁하는 대회로서 올해로 10회째를 맞고 있다. 올해 BRATS 대회는 전세계적으로 가장 큰 규모의 학회 중 하나인 RSNA(Radiological Society of North America), 그리고 MICCAI(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention) 및 ASNR(American Society of Neuroradiology) 3개의 학회가 파트너로 개최하였다. 지난 7월 대회가 시작되었고 8월 1차 버전의 딥러닝 네트워크 제출, 9월 선별된 네트워크들에 대한 MICCAI 학회 초록 발표, 10월 최종 딥러닝 네트워크 제출, 11월 RSNA 학회에서 수상자 발표의 순으로 진행되었다. 올해는 Brain Tumor AI Challenge라는 이름으로 두 개의 Category(Brain Tumor Segmentation, Brain Tumor Radiogenomic Classification)로 나뉘어서 병렬로 진행되었다. 올해 Brain Tumor Segmentation 분야에는 3개월 동안 전세계에서 2,200개 이상의 팀이 30,000건 이상의 제출물과 함께 대회에 참가하였다. Nvidia(2018년 대회 우승자)와 같이 해당 분야의 선두 기업에서도 많이 참가했다.
Brain Tumor Segmentation 분야에서 1등상 수상자는 박성홍 교수 연구실의 후안 민 루(Huan Minh Luu) 박사과정 학생으로 Brain Tumor Segmentation의 performance를 개선하는 U-net 기반 딥러닝 네트워크를 개발하였다. 구체적으로, 더 큰 훈련 데이터에서 효과적으로 학습하기 위해 nnUNet(no-new UNet)부터 네트워크 크기를 늘리고 배치 정규화를 그룹 정규화로 바꾸는 수정이 추가되었다. 여러 모델이 다른 설정으로 훈련되었고 최종 앙상블은 테스트 데이터에 대한 평가를 위해 주최자에게 제출됐다. 이 간단한 접근 방식은 어텐션 또는 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 다른 복잡한 방법보다 성능이 우수하여 효과적인 것으로 입증됐다. 주최 측에 따르면 Luu의 제출물은 다른 경쟁자들의 제출물에 비해 통계적으로 훨씬 우수했음이 확인됐다.
1등상 수상팀에게는 상금 미화 $6000불(한화 7백만원 상당)이 수여되며, 시상식은 11월 29일 RSNA 학회에서 진행됐다.
Brain Tumor Segmentation (BRATS) Challenge 소개
매년 전세계적으로 Multimodal MRI 영상기반 Brain Tumor를 정확하게 구획화하는 딥러닝 네트워크를 개발하는 대회로서 올해는 RSNA/MICCAI/ASNR 3개의 국제학회에서 공동으로 주관하여 Brain Tumor AI Challenge라는 이름으로 두 개의 category(Brain Tumor segmentation, Brain Tumor Radiogenomic Classfication)로 나누어서 병렬로 진행하였다. 자세한 내용은 아래 대회 홈페이지를 통해 확인할 수 있다.
https://www.rsna.org/education/ai-resources-and-training/ai-image-challenge/brain-tumor-ai-challenge-2021
2021.12.06 조회수 6450 -
악성 유방암 세포를 치료 가능한 상태로 되돌리는 암세포 리프로그래밍 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 시스템생물학 연구를 통해 악성 유방암세포를 치료 가능한 상태로 되돌리는 암세포 리프로그래밍 기술을 개발하는 데 성공했다고 30일 밝혔다.
연구팀은 유방암 아류 중에서 가장 악성으로 알려진 삼중음성 유방암(basal-like 혹은 triple negative) 환자들과 호르몬 치료가 가능한 루미날-A 유방암(luminal-A) 환자들의 유전자 네트워크를 컴퓨터시뮬레이션을 통해 분석함으로써 삼중음성 유방암세포를 루미날-A 유방암세포로 변환하는데 필요한 핵심 인자를 규명했다. 그리고 이를 조절해 삼중음성 유방암세포를 루미날-A 유방암세포로 리프로그래밍한 뒤 호르몬 치료를 시행하는 새로운 치료 원리를 개발했다.
우리 대학 최새롬 박사과정, 황채영 박사, 이종훈 박사과정 등이 참여한 이번 연구결과는 미국암학회(AACR)에서 출간하는 국제저널 `캔서 리서치 (Cancer Research)' 11월 30일 字 논문으로 출판됐다. (논문명: Network analysis identifies regulators of basal-like breast cancer reprogramming and endocrine therapy vulnerability)
현재 삼중음성 유방암 환자들에게 적용되는 항암 화학요법은 빠르게 분열해 전이를 일으키는 암세포를 공격해 죽임으로써 암세포의 증식을 억제하는 방식이다. 하지만 이러한 치료는 신체 내 정상적으로 분열하고 있는 세포들까지도 함께 사멸시켜 구토, 설사, 탈모, 골수 기능장애, 무기력 등의 심각한 부작용을 일으킨다. 또한 삼중음성 유방암세포들은 이와 같은 독성항암제에 처음부터 내성을 갖거나 새로운 내성을 획득하면서 결국 약물에 높은 저항성을 가지는 암세포로 진화하게 된다. 따라서 삼중음성 유방암에 대한 현재의 항암치료는 내성을 갖는 암세포를 없애기 위해 더 많은 정상세포의 사멸을 감수해야만 하는 큰 한계를 지니고 있다.
이를 극복하기 위해 암세포만을 특이적으로 공격하는 표적 항암요법과 우리 몸의 면역시스템을 활용한 면역 항암요법이 주목을 받고 있으나 각각 효과와 적용대상이 매우 제한적이며 장기치료 시 여전히 내성 발생의 문제가 보고되고 있다. 이처럼 현재 개발된 항암요법들은 암세포를 죽이려는 공통적인 원리 때문에 근본적인 한계를 가진다.
조 교수 연구팀은 시스템생물학 연구기법을 통해 악성 유방암세포인 삼중음성 유방암세포를 호르몬 치료가 가능한 루미날-A 유방암세포로 변환시킨 뒤 치료하는 새로운 개념의 치료전략을 개발했다. 이를 위해 유전자 네트워크의 수학모델을 개발하고 대규모 컴퓨터시뮬레이션 분석과 복잡계 네트워크 제어기술을 적용한 결과 두 개의 핵심 분자 타겟인 `BCL11A'와 `HDAC1/2'를 발굴했다.
조 교수 연구팀은 BCL11A와 HDAC1/2를 억제함으로써 삼중음성 유방암세포를 효과적으로 루미날-A 유방암세포로 변환시킬 수 있음을 분자 세포실험을 통해 증명했다. 삼중음성 유방암세포에서 이 핵심 인자들을 억제했을 때 세포의 분열이 감소하고, 삼중음성 유방암세포의 주요 세포성장 신호 흐름 경로인 `EGFR'과 관련된 인자들의 활동이 감소했으며, 루미날-A 유방암세포의 주요 세포성장 신호흐름 경로인 `ERa' 신호전달 경로 인자들의 활성이 회복되는 것을 확인했다.
이번 연구에서 발굴된 분자 타겟 중 BCL11A 단백질의 활성을 억제할 수 있는 저분자화합물은 아직 개발된 바 없으며 추후 신약개발과 임상실험을 통해 악성 유방암세포를 치료 가능한 세포상태로 리프로그래밍 함으로써 안전하고 효과적으로 치료하는 새로운 치료기술이 실현될 수 있을 것으로 보인다. 특히 이처럼 암세포의 성질을 되돌리거나 변환하는 암세포 리프로그래밍 기반의 새로운 치료전략이 임상에서 실현된다면 현재 항암치료의 많은 부작용과 내성 발생을 근본적으로 해결함으로써 암 환자의 고통을 최소화하고 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
조 교수는 "그동안 유방암 중에서도 가장 악성인 삼중음성 유방암은 독성이 강해 큰 부작용을 일으키는 화학 항암치료 외에는 방법이 없었으나 이를 호르몬 치료가 가능하며 덜 악성인 루미날-A 유방암세포로 리프로그래밍해 효과적으로 치료할 수 있는 새로운 가능성을 열었다ˮ라며 "이번 연구는 악성 암세포를 직접 없애려고 하기보다 치료가 수월한 세포 상태로 되돌린 뒤 치료하는 새로운 방식의 항암 치료전략을 제시했다ˮ라고 말했다.
조 교수 연구팀은 2020년 1월에 대장암세포를 정상 대장 세포로 되돌리는 연구에 성공한 바 있으며, 이번 연구 결과는 암세포 리프로그래밍을 통한 가역화 기술 개발의 두 번째 성과다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 한국전자통신연구소 공동연구사업, KAIST Grand Challenge 30의 지원으로 수행됐다.
2021.11.30 조회수 8334