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2021년, 우리 대학 수리과학과 젊은 교수들 두각 나타내
우리 대학 수리과학과 젊은 교수들이 한국차세대과학기술한림원 회원 선출 및 2021년 하반기 선정 삼성 미래기술육성사업 등 다양한 분야에서 올 한해 혁혁한 두각을 나타냈다.
이달 1일 한국차세대과학기술한림원이 발표한 신임 차세대 회원으로 강문진 교수와 박진형 교수(2022년 3월 부임 예정)가 수학 분야에 이름을 올렸다. 강문진 교수는 기존의 해석적 방법론의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 방법론을 개발해 압축성 오일러 방정식의 충격파의 유일성과 안정성에 관한 오래된 난제를 최초로 해결한 연구자다. 또한, 박진형 교수는 현대 수학의 최고 난제 중 하나인 대수곡선의 시컨다양체(secant variety) 방정식 문제를 해결한 연구로 우수한 성취와 가능성을 인정받았다.
한국차세대과학기술한림원은 매년 독립적 연구자로서 이룬 성과를 중점 평가하여 우리나라 과학기술 발전에 기여할 가능성이 큰 만 43세 이하의 차세대 과학기술리더를 선출하며, 정회원 수는 150명이다.
우리 대학 수리과학과는 이번에 선출된 강문진, 박진형 교수를 포함해 기존의 회원인 엄상일, 이지운, 배명진, 백형렬, 김재경까지 총 7명의 한국차세대과학기술한림원 회원을 배출해냈다. 이는 국내 타 기관 대비 월등히 많은 수로, 우리 대학 수리과학과 젊은 교수진의 연구력을 보여주는 하나의 지표다.
이와 더불어, 2021년 하반기 선정 삼성 미래기술육성사업의 수학 분야 연구과제에서도 우리 대학 수리과학과의 젊은 교수진 두각을 나타냈다. 삼성미래기술육성재단은 매년 상‧하반기 2차례에 걸쳐 미래 첨단 과학기술을 선도할 창의적이고 도전적인 연구과제를 발굴하고 있으며, 올 하반기에는 선정된 총 22개의 신규 과제 중 수학 분야의 모든 과제를 우리 대학 수리과학과 교수들이 수주했다.
강문진 교수는 압축성 오일러 시스템에 관한 리만 문제의 유일성과 안정성에 관한 연구로, 박정환 교수는 4차원 위상수학과 곡면 특이점에 관한 연구로, 박진현 교수는 특이 및 비축약 스킴의 모티빅 코호몰로지에 대한 연구로 연구비를 지원받는다. 변재형 수리과학과 학부장은 “올 한해 수리과학과가 국내 수학 분야에서 이룬 성과들은 젊은 교수들이 도전적이고 새로운 연구를 지속해서 시도하고 있다는 사실에 대한 증명”이라고 평가했다. 이어, 변 학부장은 “신예 교수들의 약진에 힘입어 머지않아 우리 대학 수리과학과가 국내를 넘어 아시아를 대표하는 교육·연구기관으로 성장할 것으로 기대한다”라고 전했다.
2021.12.27
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KAIST-대전시, 과학기술 발전 및 스타트업 육성 위한 MOU 체결
우리 대학이 대전시와 '지역 과학기술 발전 및 스타트업 육성을 위한 업무협력 협약(MOU)'을 17일 체결했다.
이광형 총장과 허태정 대전시장은 지난 2월과 4월 두차례 만나 상호 협력을 위한 충분한 논의를 진행한 끝에 이번 업무 협약을 성사시켰다. ▲교육·연구·산업 육성 등 상호 업무협력 플랫폼 구축, ▲신기술 및 서비스 개발 실증을 위한 테스트베드 조성·운영, ▲첨단 과학기술 기반 창업 육성 및 창업허브 구축, ▲ 과학문화 확산 및 과학기술 교육 협력 등이 주요 내용으로 앞으로 보다 효율적인 협약 추진을 위해 실무협의회를 구성‧운영하고 인적 교류도 실시할 예정이다. 또한, 지역 과학기술 및 경제발전, 그리고 인재양성 등을 위해 상호 협력해 나갈 방침이다. 이광형 총장은 “과학기술 인재의 요람인 KAIST는 대전시가 글로벌 과학도시로 성장해 나가는데 동반자로서 협력에 노력하겠다 ”고 말했다.
2021.05.18
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유민수교수, 페이스북 패컬티 리서치 어워드 수상
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수가 페이스북에서 수여하는 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award) 수상자로 선정됐다.
페이스북 패컬티 리서치 어워드는 인공지능 기술을 가속화 할 차세대 컴퓨팅 시스템의 개발 및 상용화에 이바지할 연구주제를 발굴하기 위해 제정됐다. 전 세계 26개국, 100개 대학 167명의 교수가 연구 제안요청서를 제출했고, 그중 10명의 수상자가 선정됐다. 유민수 교수는 아시아권에서는 유일하게 수상자 명단에 포함됐다. 유민수 교수는 이번 수상을 통해 5만 달러의 연구비를 지원받게 되며, 시상식은 오는 2020년 가을 페이스북 멘로 파크 본사에서 열릴 ‘AI 시스템 패컬티 서밋(AI Systems Faculty Summit’에서 진행될 예정이다.
유민수 교수는 ‘A Near-Memory Processing Architecture for Training Recommendation Systems’이라는 연구주제로 머신러닝 시스템(Systems for Machine Learning) 분야에서 최종 수상자로 선정됐다. 이번 수상의 기초 연구가 된 ‘메모리 중심의 딥-러닝 시스템 구조’는 유민수 교수가 2017년 삼성 미래 기술 육성 재단으로부터 3년간의 지원 속에 진행한 연구의 성과물로, 지능형 시스템 반도체 시장 진출에 어려움을 겪고 있는 삼성전자 및 SK 하이닉스 등의 국내 기업과 긴밀히 협력해 세계 시장에서 메모리 중심의 지능형 반도체 개발을 주도할 수 있는 초석으로 평가받는다.
유민수 교수는 인공지능 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아 본사에 2014년 입사 후 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도해 왔다. 지난 2018년부터는 KAIST 전기 및 전자공학부에서 재직 중이다. 해당 수상에 관한 자세한 소식은 아래 웹사이트에서 확인할 수 있다.
https://research.fb.com/blog/2020/02/announcing-the-winners-of-the-systems-for-machine-learning-rfp/
2020.02.19
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5개 AI 대학원, 국내 첫 공동 설명회 15일 개최
우리대학을 포함해 고려대·성균관대·포스텍(POSTECH), 광주과기원(GIST) 등 과학기술정보통신부가 선정한 국내 5개 AI 대학원이 오는 15일 처음으로 공동 설명회를 개최한다.
과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 AI 핵심 지식과 융합 역량을 갖춘 선도 연구자 양성을 위해 지난 3월 KAIST와 고려대·성균관대 등 3개 대학을 국내 최초의 AI 대학원으로 선정한 데 이어 9월에는 포스텍(POSTECH)과 광주과기원(GIST) 등 2곳을 추가로 선정했다.
1차 선정된 3개 대학은 첫 신입생을 모집한 결과, 80명 정원에 모두 497명이 지원했는데 대학별 경쟁률은 KAIST가 9대 1의 경쟁률을, 성균관대와 고려대가 각각 8대 1과 7대 1에 육박한 경쟁률을 보인 것으로 알려졌다.
2차로 선정된 포스텍과 광주과기원 등 2개 대학은 올 하반기에 신입생을 모집하고 내년 3월부터 교육과정을 본격 운영할 예정이다.
(사)한국인공지능학회(회장 유창동, KAIST 전기및전자공학부 교수)는 인공지능 분야에 대한 학생들의 관심에 갈수록 높아지자 오는 15일 더케이호텔 서울에서 열리는 추계학술대회에서 KAIST·고려대·성균관대·포스텍·GIST 등 5개 AI대학원이 모두 참여하는 설명회를 갖기로 했다.
14일부터 16일까지 3일간 서울 양재동 더케이호텔에서 열리는 이번 추계학술대회는 과기정통부·한국연구재단·브레인코리아21플러스가 후원하고 한국인공지능학회·한국블록체인학회·소프트웨어정책연구소가 주최한다.
이 학술대회에서는 5개 AI 대학원 공동 설명회 외에 KAIST 김준모·김광수·문일철, 성균관대의 문태섭, 중앙대 권준석 교수 등이 발표자로 나서 딥러닝·확률적 그래픽 모델(PGM)·뉴럴네트워크 기반 연속학습(Continual learning)·적대적 생성망(GAN) 등에 관한 다양한 학술 주제를 다룰 예정이다.
특히 올 12월 8일부터 14일까지 캐나다 벤쿠버에서 열리는 NeurIPS 2019의 Spotlight 부분에 발표될 유창동 KAIST 전기및전자공학부 교수의 논문 등 인공지능 분야의 최신 연구 성과들도 함께 공개될 예정이다.
차별화된 특성을 앞세워 인재 양성을 계획하고 있는 KAIST 등 5개 AI 대학원은 이번 행사를 통해 각각의 비전, 운영방식 그리고 지향하는 인재상을 공유할 예정이다. AI대학원 진학을 희망하는 학생들에게는 대학원 선택에 도움을 주고 기업에는 사업 방향을 설정에 도움이 되는 정보를 제공하려는 취지다.
우선 KAIST에서는 정송 대학원장이 나서 독보적인 연구 역량을 강조한다. 최근 6년간 AI 분야의 최고 학회에서 101편의 논문을 발표한 평균 연령 41세의 젊은 교수진을 앞세워 AI와 머신러닝 분야를 심층적으로 다루는 핵심 연구와 헬스케어·자율주행·제조·보안·이머징 등 5대 연구 분야를 중심으로 하는 융합 연구 등을 소개할 계획이다.
특히, 경기도 판교에 AI 대학원 산학협력센터를 설치해 판교를 아시아 최고 인공지능 밸리로 육성하는 정책 등을 추진하고 2023년 이후에는 학부를 포함한 교육과 연구의 역량을 고루 갖춘 단과대 수준의 인공지능대학(College of AI)으로의 발전 계획도 함께 설명한다.
이성환 고려대 AI 대학원 주임교수는 산업체와 현장에서 투입될 고급인력을 키우는 데 중점을 둔 교과 과정을 중점 소개한다. 기초전공-기반전공-심화전공-산학 및 창업 연계 수업 등으로 구성된 체계적인 AI 핵심 교육을 시행하고 우수 AI 박사들의 기술창업 활성화를 독려해 오는 2028년까지 10건의 기술창업 계획도 공유할 예정이다.
성균관대에서는 이지형 AI 학과장이 나서 현장 중심의 AI 혁신 연구를 앞세운 특·장점을 소개한다. 삼성전자 등 39개 기업과 협업해 산업 중심의 산학협력 체계를 갖추고 제조업·헬스케어·비즈니스 분야에 집중한 연구 역량을 강조한다. 이밖에 이공계가 아닌 인문·사회학 계열 학생에게도 입학의 기회를 열어 다양한 전공 분야로 AI 연구를 이식하겠다는 포부도 밝힌다.
내년 교과 과정 운영을 앞둔 포스텍은 서영주 주임교수가 미디어 AI·데이터 AI·AI 이론을 중심으로 한 핵심 3개 분야 및 9대 융합(AI+X) 연구를 통한 AI 핵심인재 양성 과정을 소개한다.
또 현재 11명인 전임 교원 수를 2023년까지 26명으로 확충하고 포항에 조성되는 포스코-지곡 벤처밸리 및 판교 소재 포스텍 정보통신연구소와 연계해 창업을 지원하는 AI 벤처 생태계 구축을 통해 세계 최고 수준의 교육·연구·산학협력 기관으로 성장한다는 계획을 설명한다.
광주과기원(GIST)은 김종원 AI 대학원장이 헬스케어·자동차·에너지 등 지역 3대 분야에 특화된 AI 인재육성 정책을 공유한다. 산업밀착형 글로벌 AI 혁신인재 양성을 위해 실증 데이터와 인프라에 바탕을 둔 AI 소프트웨어/하드웨어 핵심 교육과 기술실증-창업지향에 중점을 둔 현장 연구 등을 수행하는 전주기형 5년 석박사 통합과정을 중점 소개한다.
김 대학원장은 이밖에 대학 산하 AI 연구소·SW 교육센터·과학기술응용연구단 등과의 협력을 통해 대학 내 AI 연구 문화 확산을 위한 정책들도 소개할 계획이다.
각 대학 AI 대학원 책임자들은 발표 후에 청중들과의 Q&A 시간을 마련해 AI 핵심 지식 및 각 분야의 융합 역량을 갖춘 선도 연구자를 양성하기 위한 공감대를 조성할 예정이다.
AI 대학원 설명회는 인공지능 분야에 관심 있는 사람이라면 누구나 참여 가능하다. 한국인공지능학회 홈페이지( http://aiassociation.kr/ )를 통해 추계학술대회 사전 신청이 가능하며, 행사 당일 현장에서도 참여 접수를 받는다.
다만 학술대회 기간 중 AI 대학원 설명회만 참여하고자 하는 경우에는 이메일( kaia@aiassociation.kr )로 접수하면 된다.
2019.11.04
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김지한 교수, 컴퓨터 설계 기반 다공성 복합재료 합성
〈 김지한 교수 연구팀 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수와 UNIST 화학과 문회리 교수 공동연구팀이 컴퓨터 설계를 기반으로 한 이론적 디자인을 통해 새로운 다공성 복합재료를 합성하는 데 성공했다.
이러한 복합물질은 각각의 특성을 동시에 가지면서 융합된 새로운 성질을 나타낼 수 있어 촉매, 기체 저장 및 분리, 센서, 약물 전달 등 다양한 분야에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
권오민 박사과정과 UNIST 김진영 박사가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)’ 8월 9일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Computer-aided discovery of connected metal-organic frameworks)
이번 연구에 사용한 금속 유기 구조체(Metal-Organic Framework, MOF)는 다양한 금속 이온 집합체와 유기 리간드로 구성된 화합물의 일종으로 나노 수준의 기공을 갖는 결정성 물질이다.
금속 유기 구조체는 각 구성요소의 다양성 덕분에 지난 20년간 8만여 개 이상의 구조들이 실험으로 합성됐다. 금속 유기 구조체는 표면적이 매우 넓고 기공의 물리-화학적 특성을 세밀하게 조절할 수 있어 기존의 제올라이트를 대체할 수 있는 차세대 다공성 물질이기도 하다.
최근 금속 유기 구조체를 다른 소재와 혼합해 기능을 다양화하거나, 한가지 물질의 단점을 다른 물질의 장점으로 보완함으로써 성능을 최적화하는 연구가 진행되고 있다.
그러나 기존의 합성된 금속 유기 구조체 복합재료들은 두 물질의 경계면에서 서로 어떻게 결합하는지에 대한 정확한 정보가 없고 그 형태가 무질서해 어떻게 만들어지는지에 대한 이해가 부족했다.
8만여 개의 금속 유기 구조체 중 표면에서 서로 결합할 수 있는 조합을 일일이 눈으로 찾아내는 것은 매우 시간이 오래 걸리기 때문에, 화학자의 직관만으로 새로운 이종 금속 유기 구조체 간 단결정 복합재료를 합성하기 위해서는 수많은 시행착오를 겪어야 했다.
따라서 8만여 개 이상의 금속 유기 구조체를 사용해 복합물질을 형성할 수 있는 경우의 수가 상당히 많음에도 불구하고 지금까지 합성된 복합재료의 수는 극히 일부로 제한됐다.
문제해결을 위해 공동연구팀은 미시적인 분자구조 정보를 활용해 먼저 합성 가능성이 큰 구조들을 선별한 뒤, 이를 실험적으로 합성함으로써 실제 새로운 복합물질을 개발하고 합성하는 시간을 획기적으로 단축했다.
김지한 교수가 이끈 시뮬레이션팀은 직접 개발한 컴퓨터 알고리즘을 활용해 기존에 발표된 8만여 개의 데이터로부터 특정 구조체의 결정면과 상호 연결될 수 있는 결정면을 가진 다양한 금속 유기 구조체 쌍들을 얻는 데 성공했다.
또한, 양자역학 시뮬레이션을 통해 두 금속 유기 구조체가 연결된 경계면이 가질 수 있는 안정적인 구조를 예측해냈다.
문회리 교수의 연구팀은 시뮬레이션 결과를 바탕으로 6종류의 새로운 금속 유기 구조체 복합재료를 성공적으로 합성함으로써 시뮬레이션으로 예측된 내용이 실험적으로 합성될 수 있음을 증명했다.
또한, 금속 유기 구조체 결정면 위에 다른 구조체가 하나의 구조로 자라나는 원리를 규명했고, 두 물질의 기공이 서로 연결돼 내부까지 분자가 자유롭게 이동할 수 있음을 확인했다.
이번 연구에서 성공한 서로 다른 두 금속 유기 구조체 간 경계면을 분자 수준에서 깨끗하게 하나의 구조로 연결하는 다공성 복합재료는 지금껏 없던 새로운 개념의 물질이다.
문회리 교수는 "실험과 컴퓨터 시뮬레이션의 협력 연구를 통해 그간 합성이 어려웠던 다기능 다공성 복합재료를 설계하고 합성할 수 있음을 보여줬다. 기존 신약개발에서 활용되던 연구 방식이 거대시스템인 다공성 재료에까지 확대된 성공적 사례이다”라고 말했다.
김지한 교수는“세계 최초로 나노 다공성 복합물질을 이론적으로 디자인해 합성까지 성공한 첫 사례라는 사실에 의미가 있다”라며 “새로운 복합재료 개발을 위해 필요한 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있고, 적용 분야를 MOF-나노입자, MOF-제올라이트, MOF-고분자 복합재료로 쉽게 확장할 수 있다”라고 말했다.
이 연구 결과는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 합성에 성공한 MOF 구조
2019.08.26
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임성갑 교수, 새로운 다층 금속 상호연결 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 임성갑 교수와 POSTECH(총장 김도연) 창의IT융합공학과 김재준 교수 공동 연구팀이 비아홀(via-hole, vertical interconnect access hole) 공정 없이도 금속을 다중으로 상호 연결할 수 있는 기술을 개발했고, 이를 통해 5층 이상의 3차원 고성능 유기 집적회로를 구현했다.
이번 기술은 금속의 수직 상호 연결을 위해 공간을 뚫는 작업인 비아홀 공정 대신 패턴된 절연막을 직접 쌓는 방식으로, 유기 반도체 집적회로를 형성하는데 적용할 수 있는 신개념의 공정이다.
유호천 박사와 박홍근 박사과정 학생이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제적인 학술지인 네이처 커뮤니케이션(Nature Communications) 6월 3일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Highly stacked 3D organic integrated circuits with via-hole-less multilevel metal interconnects)
유기 트랜지스터는 구부리거나 접어도 그 특성을 그대로 유지할 수 있는 장점 덕분에 유연(flexible) 디스플레이 및 웨어러블 센서 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.
그러나 이러한 유기물 반도체는 화학적 용매, 플라즈마, 고온 등에 의해 쉽게 손상되는 문제점 때문에 일반적인 식각 공정을 적용할 수 없어 유기 트랜지스터 기반 집적회로 구현의 걸림돌로 여겨졌다.
공동 연구팀은 유기물 반도체의 손상 없이 안정적인 금속 전극 접속을 위해 절연막에 비아홀을 뚫는 기존 방식에서 벗어나 패턴된 절연막을 직접 쌓는 방식을 택했다. 패턴된 절연막은 패턴 구조에 따라 반도체소자를 선택적으로 연결할 수 있도록 했다.
특히 연구팀은 ‘개시제를 이용한 화학 기상 증착법(iCVD: initiated chemical vapor deposition)’을 통해 얇고 균일한 절연막 패턴을 활용해 안정적인 트랜지스터 및 집적회로를 구현하는 데 성공했다.
공동 연구팀은 긴밀한 협력을 통해 개발한 금속 상호 연결 방법이 유기물 손상 없이 100%에 가까운 소자 수율로 유기 트랜지스터를 제작할 수 있음을 확인했다. 제작된 트랜지스터는 탁월한 소자 신뢰성 및 균일성을 보여 유기 집적회로 제작에 큰 역할을 했다.
연구팀은 수직적으로 분포된 트랜지스터들을 상호 연결해 인버터, 낸드, 노어 등 다양한 디지털 논리 회로를 구현하는 데 성공했다. 또한, 효과적인 금속 상호 연결을 위한 레이아웃 디자인 규칙을 제안했다. 이러한 성과는 향후 유기 반도체 기반 집적회로 구현 연구에 유용한 지침이 될 것으로 기대된다.
연구책임자인 POSTECH 김재준 교수는 “패턴된 절연막을 이용하는 발상의 전환이 유기 집적회로로 가기 위한 핵심 기술의 원천이 됐다”라며 “향후 유기 반도체 뿐 아니라 다양한 반도체 집적회로 구현의 핵심적인 역할을 할 것으로 기대한다”라고 말했다.
본 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단과 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 제안된 금속 상호 연결 기술 모식도
그림2. 수직 집적된 디지털 회로 공정 모식도 및 이미지
2019.06.11
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주영석 교수, 흡연과 무관한 폐암유발 돌연변이 유년기부터 발생 사실 밝혀
〈 주영석 교수 〉
우리 대학 의과학대학원 주영석 교수와 서울대학교 의과대학(학장 신찬수) 흉부외과 김영태 교수 공동 연구팀이 폐암을 일으키는 융합유전자 유전체 돌연변이의 생성 원리를 규명했다.
이번 연구는 흡연과 무관한 환경에서도 융합유전자로 인해 폐 선암이 발생할 수 있다는 사실을 밝힌 것으로, 비흡연자의 폐암 발생 원인 규명과 더불어 정밀치료 시스템을 구축하는 데 적용 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 출신 이준구 박사(現 하버드 의과대학 박사후연구원)와 박성열 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘셀(Cell)’ 5월 30일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Tracing Oncogene Rearrangements in the Mutational History of Lung Adenocarcinoma) 또한, 이번 연구에는 하버드 의과대학, 한국과학기술정보연구원, 국립암센터 연구자들도 함께 참여했다.
흡연은 폐 선암의 가장 큰 발병 인자로 잘 알려졌지만 암 융합유전자 돌연변이, 즉 ALK, RET, ROS1 등에 의한 암 발생은 대부분 비흡연자에게서 발견된다. 융합유전자로 인한 환자는 전체 폐 선암 환자의 10% 정도를 차지하고 있지만, 이 돌연변이의 생성과정에 대해서는 알려진 것이 거의 없었다.
이전까지의 폐 선암 유전체 연구는 주로 유전자 지역을 규명하는 ‘엑솜 서열분석 기법’이 사용됐으나 연구팀은 유전자 간 부분들을 총망라해 분석하는‘전장 유전체 서열분석 기법’을 대규모로 적용했다.
연구팀은 138개의 폐 선암(lung adenocarcinoma) 사례의 전장 유전체 서열 데이터(whole-genome sequencing)를 생성 및 분석해 암세포에 존재하는 다양한 양상의 유전체 돌연변이를 찾아냈다. 특히 흡연과 무관한 폐암의 직접적 원인인 융합유전자를 생성하는 유전체 구조 변이의 특성을 집중적으로 규명했다.
유전체에 발생하는 구조적 변이는 DNA의 두 부위가 절단된 후 서로 연결되는 단순 구조 변이와 DNA가 많은 조각으로 동시에 파쇄된 후 복잡하게 서로 재조합되는 복잡 구조 변이로 나눌 수 있다.
복잡 구조 변이는 암세포에서 많이 발견된다. DNA의 수백 부위 이상이 동시에 절단된 후 상당 부분 소실되고 일부가 다시 연결되는 ‘염색체 산산조각(chromothripsis)’ 현상이 대표적 사례이다. 연구팀은 70% 이상의 융합유전자가‘유전체 산산조각 (chromothripsis)’ 현상 등 복잡 구조 돌연변이에 의해 생성됨을 확인했다.
또한, 연구팀은 정밀 유전체 분석을 통해 복잡 구조 돌연변이가 폐암이 진단되기 수십 년 전의 어린 나이에도 이미 발생할 수 있다는 사실을 발견했다.
세포의 유전체는 노화에 따라 비교적 일정한 속도로 점돌연변이가 쌓이는데 연구팀은 이를 이용하여 마치 지질학의 연대측정과 비슷한 원리로 특정 구조 변이의 발생 시점을 통계적으로 추정할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 융합유전자 발생은 폐암을 진단받기 수십 년 전, 심지어는 10대 이전의 유년기에도 발생할 수 있다는 사실을 확인했다.
이는 암을 일으키는 융합유전자 돌연변이가 흡연과 큰 관련 없이 정상 세포에서 발생할 수 있음을 명확히 보여주는 사례이며, 단일 세포가 암 발생 돌연변이를 획득한 후에도 실제 암세포로 발현되기 위해서는 추가적인 요인들이 오랜 기간 누적될 필요가 있음을 뜻한다.
연구팀의 이번 연구는 흡연과 무관한 폐암 발생 과정에 대한 지식을 한 단계 확장했다는 의의가 있다. 향후 폐암의 예방, 선별검사 정밀치료 시스템 구축에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 5호기 누리온 시스템을 통해 유전체 빅데이터의 신속한 정밀 분석을 수행했다. 슈퍼컴퓨터 5호기는 향후 타 유전체 빅데이터 연구자들에게도 활용 가능할 것으로 보인다.
주영석 교수는 “암유전체 전장서열 빅데이터를 통해 폐암을 발생시키는 첫 돌연변이의 양상을 규명했으며, 정상 폐 세포에서 흡연과 무관하게 이들 복잡 구조변이를 일으키는 분자 기전의 이해가 다음 연구의 핵심이 될 것이다”라고 말했다.
서울대학교 의과대학 김영태 교수는 “2012년 폐 선암의 KIF5B-RET 융합유전자 최초 발견으로 시작된 본 폐암 연구팀이 융합유전자의 생성과정부터 임상적 의미까지 집대성했다는 것이 이번 연구의 중요한 성과이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단, 보건복지부 포스트게놈 다부처유전체사업/세계선도의과학자 육성사업, 서경배 과학재단 및 서울대학교 의과대학 교실지정기부금의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 흡연과 무관한 폐암에서 융합유전자에 의한 발암기전
그림2. 폐선암에서 관찰되는 다양한 복잡 구조 변이의 특성
그림3. 어린 나이에 생긴 융합유전자의 예시
2019.06.03
조회수 14677
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2019 KAIST 교육혁신의 날 개최
우리대학이 10일 대전 본원 학술문화관(E9) 5층 정근모컨퍼런스홀에서 ‘제1회 2019 KAIST 교육혁신의 날(KAIST Education Innovation Day)’을 개최한다.
이 행사는 KAIST가 교육 혁신을 이룬 교원을 포상하고 격려하며, 우수 사례를 학내 구성원 및 외부와의 공유를 통해 교육 혁신의 가치를 확산하기 위해 올해 처음으로 만들었는데 KAIST 동문장학재단 임형규 이사장과 발전재단 이수영 회장이 기부한 기금이 밑거름이 됐다.
KAIST 관계자는 “4차 산업혁명 시대를 선도할 수 있는 역량 있는 인재 육성과 교육 혁신에 대한 필요성이 증대되는 시대적 요구를 반영해 KAIST 교육혁신의 날을 제정, 시행키로 했다”고 말했다.
KAIST 핵심가치인 창의·도전·배려정신을 함양한 인재양성, 융·복합 교육 및 메타지식 확산 등에 기여한 교원에게 수여하는 ‘링크제니시스 베스트 티처 어워드(LINKGENESIS Best Teacher Award)’ 대상에는 이태억 교수(산업및시스템공학과)가 선정됐다. 우수상은 한순규 교수(화학과)와 김영철 교수(원자력및양자공학과)가 받는다.
이와 함께 최근 5년 이내에 에듀케이션 4.0과 KAIST MOOC(온라인 공개강좌)에 참여하고 교수법 혁신 및 교육 기부를 통한 사회공헌 등으로 KAIST의 교육수준 향상에 기여한 교원에게 주는 ‘이수영 교수학습혁신상’ 대상에는 문일철 교수(산업및시스템공학과)가 선정되었으며 박성홍 교수(바이오및뇌공학과)와 이재우 교수(생명화학공학과)가 각각 우수상을 수상한다.
(좌) 링크제니시스 베스트 티처 어워드(LINKGENESIS Best Teacher Award) 대상 수상자 이태억 교수
(우) 이수영 교수학습혁신상 대상 수상자 문일철 교수
대상 수상자 2명에게는 각각 1천만 원, 우수상 수상자 4명에게는 각각 5백만 원의 상금이 수여된다.
이날 행사에서는 이들 수상자 6인의 교육 혁신 사례와 함께 미래 대학의 성공적인 모델로 최근 급부상 중인 미네르바 스쿨의 켄 로스(Kenn Ross) 아시아 총괄 디렉터를 특별연사로 초청해 글로벌 교육 혁신 사례를 생생하게 듣는 자리도 마련돼 있다.
신성철 총장은 “교육 혁신을 통해 4차 산업혁명을 선도할 창의(Creativity), 협업(Collaboration), 융합(Convergence), 배려(Caring)의 ‘4C’인재를 양성해 세계 과학기술 발전에 선도적 역할을 담당하고, 국가와 인류 번영에 기여할 수 있길 기대한다”고 강조하고 수상자들을 격려했다.
2019.05.09
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이상완 교수, 신경과학-인공지능 융합으로 공학적 난제 해결
〈 (왼쪽부터) 안수진 박사과정, 이지항 박사, 이상완 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 이상완 교수 연구팀이 영국 케임브리지 대학, 구글 딥마인드와의 공동 연구를 통해 차세대 뇌 기반 인공지능 시스템 설계의 방향을 제시했다.
이번 연구는 인간의 두뇌가 기존의 인공지능 알고리즘이 해결하지 못하는 부분을 해결할 수 있다는 사실에 기반한 신경과학-인공지능 융합 연구이다.
성능, 효율, 속도의 균형적 설계와 같은 다양한 공학적 난제를 해결할 수 있는 신경과학 기반 강화학습 이론을 제안한 것으로 새로운 인공지능 알고리즘 설계에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대된다.
이상완 교수와 함께 이지항 박사, 안수진 박사과정이 주도한 이번 연구는 국제 학술지 사이언스의 자매지 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’ 1월 16일 자 온라인판에 포커스 형식으로 게재됐다.
최적제어 이론에서 출발한 강화학습은 기계 학습의 한 영역으로 지난 20여 년 동안 꾸준히 연구된 분야이다. 특히 지난 5년 동안은 딥러닝 기술을 발전과 맞물려 급격한 성장을 이뤘다.
딥러닝 기반 강화학습 알고리즘은 최근 알파고와 같은 전략 탐색 문제, 로봇 제어, 응급실 비상 대응 시스템과 같은 의료 진단 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 그러나 주어진 문제에 맞게 시스템을 설계해야 하는 점, 불확실성이 높은 환경에서는 성능이 보장되지 않는 점 등이 근본적인 해결책으로 남아있다.
강화학습은 의사 결정 및 계산신경과학 분야에서도 지난 20년간 꾸준히 연구되고 있다. 이상완 교수는 2014년 인간의 전두엽-기저핵 뇌 회로에서 이종 강화학습을 제어한다는 신경과학적 증거를 학계에 발표한 바 있다. 2015년에는 같은 뇌 회로에서 고속 추론 과정을 제어한다는 연구를 발표했다.
연구팀은 이번 연구에서 강화학습 등의 개별 인공지능 알고리즘이 해결하지 못하는 공학적 문제를 인간의 두뇌가 이미 해결하고 있다는 사실에 기반한 ‘전두엽 메타 제어’ 이론을 제안했다.
중뇌 도파민-복외측전전두피질 네트워크에서 외부 환경에 대한 학습의 신뢰도를 스스로 평가할 수 있는 보상 예측 신호나 상태 예측 신호와 같은 정보를 처리하며, 인간의 두뇌는 이 정보들을 경쟁적-협력적으로 통합하는 프로세스를 통해 외부 환경에 가장 적합한 학습 및 추론 전략을 찾는다는 것이 이론의 핵심이다.
이러한 원리를 단일 인공지능 알고리즘이나 로봇설계에 적용하면 외부 상황변화에 강인하게 성능, 효율, 속도 세 조건(performance-efficiency-speed tradeoff) 사이의 균형점을 유지하는 최적의 제어 시스템을 설계할 수 있다. 더 나아가 다수의 인공지능 개체가 협력하는 상황에서는 서로의 전략을 이용함으로 협력-경쟁 사이의 균형점을 유지할 수 있다.
1 저자인 이지항 박사는 “현대 인공지능의 우수한 성능은 사람의 행동 수준 관찰뿐 아니라 두뇌의 저수준 신경 시스템을 알고리즘으로 구현해 적극적으로 발전시킨 결과라고 보고 있다”라며 “이번 연구는 계산신경과학에 기반한 결과로 현대 딥러닝과 강화학습에서 겪는 성능, 효율, 속도 사이의 난제를 해결하는 실마리가 될 수 있고, 새로운 인공지능 알고리즘 설계에 많은 영감을 줄 것이다”라고 말했다.
이상완 교수는 “연구를 하다 보면 우리의 두뇌는 공학적 난제를 의외로 쉽게 해결하고 있음을 알 수 있다. 이 원리를 인공지능 알고리즘 설계에 적용하는 뇌 기반 인공지능 연구는 구글 딥마인드, MIT, 캘리포니아 공과대학, UCL 등 해외 유수 기관에서도 관심을 두는 신경과학-인공지능 융합 연구 분야이다”라며 “장기적으로는 차세대 인공지능 핵심 연구 분야 중의 하나로 자리를 잡을 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기술진흥센터 연구개발 사업, 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 외부 환경에 따라 성능-효율-속도 문제 균형점을 찾는 뇌기반 강화학습 이론 (좌), 이를 최적 제어하는 ‘전두엽 메타 제어’(중) 및 로보틱스 분야 문제 해결 적용 사례 (우)
2019.01.24
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전상용, 이대엽, 임성갑 교수, 암 줄기세포 제작 원천기술 개발
우리 대학 생명과학과 전상용, 이대엽 교수와 생명화학공학과 임성갑 교수 공동 연구팀이 특수 고분자박막을 이용해 3차원 암 줄기세포 스페로이드(spheroids)를 손쉽게 제작할 수 있는 세포배양 플랫폼을 개발했다.
연구팀은 ‘개시제를 이용한 화학 기상 증착법’을 이용한 고분자 박막을 형성해 암 줄기세포를 제작하는 데 성공했다. 이번 연구를 통해 암 줄기세포 기초 연구 및 약물 개발 플랫폼의 원천 기술을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
최민석, 최윤정 박사, 유승정 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구는 미국 암학회(AACR) 대표 국제학술지인‘암 연구(Cancer Research)’ 10월 24일자 온라인 판에 게재됐다.(논문명 : Polymer thin film-induced tumor spheroids acquire cancer stem cell-like properties)
암 줄기세포는 항암제에 대한 내재적 저항성을 가져 암의 전이와 재발에 깊이 관여하고 있다. 그러나 종양 안에 극히 일부 존재하기 때문에 지금까지는 다양한 암 줄기세포의 대량 확보가 어려워 암 연구 및 약물 개발에 제약이 있었다. 생체 내에서 암은 3차원 조직 덩어리 형태로 존재하므로 암 줄기세포를 스페로이드 형태로 배양하는 연구가 필요하다.
연구팀은 ‘개시제를 이용한 화학 기상 증착법(iCVD : initiated chemical vapor deposition)’을 이용해 세포배양 기판 위에 특정 고분자 (pV4D4)박막을 형성했다.
그 위에 다양한 암세포를 배양한 결과 암세포들이 고분자박막 표면으로부터 자극을 받아 서로 뭉치면서 3차원 스페로이드 형태를 만들었고, 이와 동시에 항암제에 대한 저항성을 가진 종양 암 줄기세포로 변화하는 것을 확인했다.
연구팀은 이러한 ‘표면자극 유도 암 줄기세포(Surface stimuli-induced cancer stem cell-like cell)’를 고효율로 손쉽게 대량 배양하는 데 성공했다.
연구팀은 이번 연구에서 특정 고분자 박막에서 배양된 표면 자극 유도 암 줄기세포 스페로이드가 약 24시간 안에 형성되며 분석결과 암 줄기세포 관련 유전자의 양이 배양시간에 따라 증가함을 발견했다.
연구팀이 개발한 플랫폼을 통해 형성된 암 줄기세포 스페로이드는 실제 항암제를 처리했을 때 뛰어난 약물저항성을 지니고 있음을 확인했다. 또한 종양 동물모델에서 비교그룹에서는 보이지 않았던 다른 장기로 암이 전이되는 것을 확인했다.
연구팀은 전체염기서열분석(Whole-genome sequencing)을 통해 표면 자극 유도 암 줄기세포와 실제 암 환자 암 줄기세포와의 유사성을 확인했다.
전상용 교수는 “이미 시판되고 있는 다양한 종류의 암 세포주들 뿐만 아니라 환자에서 유래한 생체 내 환경과 유사한 3차원 스페로이드 형태로 양질의 암 줄기세포를 고효율로 손쉽게 대량 배양할 수 있는 원천 기술을 개발했다”라며 “향후 암 줄기세포 기초 연구 및 약물 개발의 패러다임을 바꿀 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.
또한 “나아가 암 줄기세포 제작용 플랫폼 소재에 대한 원천 기술 확보를 통해 거대한 암 관련 의료시장에서의 경제적인 부가가치 창출도 가능할 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 삼성전자 미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다. 재단에서는 이 연구의 중요성을 높이 평가해 올해 9월부터 후속 과제 사업을 통해 3년 연장 지원을 결정했다.
□ 그림 설명
그림1. 3차원 암줄기세포 스페로이드 형성 모식도
그림2. 형성된 암줄기세포를 이용하여 약물 저항성 확인
2018.11.28
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조광현 교수, 뇌파 생성, 변조 담당하는 신경회로 원리 규명
〈 조광현 교수 연구팀 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로를 규명하는 데 성공했다.
이를 통해 뇌의 동작원리를 밝힐 뿐 아니라 향후 여러 뇌질환 환자에게서 발생하는 비정상적 뇌파활동을 신경세포 네트워크 수준에서 규명하는 데 활용 가능할 것으로 기대된다. 이번 연구는 4차 산업혁명의 핵심기술로 주목받는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학 연구로 규명했다는 의미를 갖는다.
이병욱 박사과정, 신동관 박사, 스티븐 그로스 박사가 함께 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘셀 리포트(Cell Reports)’ 11월 6일자 온라인 판에 게재됐다.
뇌의 다양한 기능은 신경세포(뉴런) 사이의 복잡한 상호작용을 통해 이뤄진다. 특히 뉴런들의 동시다발적인 발화에 의해 형성되는 뇌파는 뇌의 활동 상태를 측정하는 가장 중요한 지표이며, 특정 기능을 수행하기 위해 영역 간 선택적 통신의 매개체 역할을 하는 것으로 알려져 있다.
또한 뇌파의 비정상적인 생성 및 변조 현상은 다양한 뇌질환과 밀접한 관계를 갖는 것으로 밝혀지고 있다. 이에 따라 전 세계 신경생물학 연구자들은 뇌파의 생성 및 변조 원리를 파악하기 위해 노력해 왔다.
그러나 뇌파의 생성 및 변조는 수많은 뉴런 사이의 복잡한 상호작용을 통해 발생하는 예측할 수 없는 창발적 특성(emergent property)을 갖기 때문에 기존의 신경 생물학 실험을 통해 그 원리를 규명하기에는 한계가 있었다.
조 교수 연구팀은 시스템생물학 기반의 연구방법을 통해 뇌파의 생성 및 변조 원리를 분석했다. 연구팀은 여러 뇌 영역 중 특히 감각 피질(sensory cortex)에 주목했다. 감각 피질은 외부 감각 정보를 처리하고 통합, 조절하는 핵심 영역으로 여러 주파수 대역의 뇌파와 변조를 관측할 수 있다.
연구팀은 최근 커넥토믹스 (connectomics) 연구를 통해 밝혀진 쥐의 감각피질 내 뉴런의 종류 및 뉴런 간 연결성 정보를 이용해 감각피질을 구성하는 뉴런들과 이들을 연결하는 시냅스를 수학 모델을 통해 표현하고 이로부터 신경회로를 구축해 뇌파의 생성 및 변조 과정을 분석했다.
연구팀은 대규모 컴퓨터 시뮬레이션 분석을 통해 흥분성 뉴런과 억제성 뉴런으로 구성된 양성피드백과 음성피드백의 중첩된 구조(interlinked positive and negative feedback)가 뇌파의 생성 및 주파수 변조 현상의 핵심회로임을 최초로 규명했다.
특히 연구팀은 기존의 전기생리학 실험을 통해 측정된 뉴런 간 시냅스의 특정 연결강도가 신경회로의 뇌파 생성 및 변조 기능을 극대화시킬 수 있는 최적의 조합임을 밝혀냈다.
이번에 개발한 수학모형을 활용하면 전통적 생물학 실험을 통해 파악이 어려웠던 뉴런들 간의 다양한 상호작용을 이해하고 신경회로의 복잡한 설계원리를 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
또한 여러 뇌질환 환자의 뇌에서 관측되는 비정상적인 뇌파 활동을 신경네트워크 차원에서 분석하고 규명할 수 있을 것으로 예상된다.
시스템생물학 접근을 통한 신경회로의 구조 및 기능 분석은 인공지능의 발전에도 기여할 것으로 기대된다. 두뇌 신경회로의 작동원리에 대한 이해를 높인다면 컴퓨터 과학자들이 이를 이용해 새로운 인공지능 기술을 개발할 수 있다. 자폐증이나 집중력 조절장애 등과 관련된 신경회로 규명, 두뇌 치료 기술 개발 등의 원천 의료기술 개발에도 혁신으로 이어질 수 있다.
조 교수는 “지금껏 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로가 밝혀진 바가 없었다”며 “이번 연구에서는 최근 커넥토믹스 (connectomcis) 연구를 통해 점차 밝혀지고 있는 뉴런간의 복잡한 연결성에 숨겨진 설계원리를 시스템생물학 연구를 통해 찾아냄으로써 뇌의 동작원리를 파악할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업, 그리고 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 뉴런 간 연결 강도에 내제된 기능적 설계원리 파악
그림2. 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로
2018.11.14
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고현용 연구원, 뇌전증 동반하는 소아 뇌종양 근본원인 밝혀
〈 고 현 용 연구원 〉
우리 대학 의과학대학원 고현용 연구원(지도교수 : 이정호 교수)이 난치성 뇌전증(간질 발작)을 일으키는 소아 뇌종양의 근본 원인과 뇌전증 발생의 원리를 규명해 새로운 치료법을 제시했다.
이번 연구 결과를 통해 수술 치료에 어려움이 있는 소아 뇌종양 기반의 난치성 뇌전증 치료에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
고현용 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 메디슨(Nature Medicine)’ 9월 17일자 온라인 판에 게재됐다. (논문명: 비라프 체성 돌연변이가 소아뇌종양의 본질적 뇌전증 발생에 기여함; BRAF somatic mutation contributes to intrinsic epileptogenicity in pediatric brain tumors)
소아 뇌종양은 성인 뇌종양에 비해 난치성 뇌전증이 빈번하게 동반되는 특징을 갖고 있다. 그러나 소아 뇌종양에서 특이적으로 난치성 뇌전증이 발생하는 원인에 대해서는 밝혀진 바가 없으며 현존하는 항 뇌전증 약물에 반응하지 않기 때문에 환자의 치료에 많은 어려움을 겪고 있다.
연구팀은 소아 뇌종양 환지 뇌 조직 및 동물 모델의 분자 유전학적 분석을 통해 태아의 뇌 발달과정 중 신경 줄기 세포에 ‘비라프 (BRAF V600E)’라는 돌연변이가 발생하면서 난치성 뇌전증이 동반된 소아 뇌종양이 발생하는 것을 규명했다.
연구팀은 뇌전증이 동반된 소아 뇌종양 중 하나인 신경절 교세포종 환자의 종양 조직을 분자 유전학적으로 분석한 결과 비라프 유전변이가 태아 뇌 발달 과정 중 발생함을 확인했다.
이 변이를 동물 모델에서 구현해 신경절 교세포종의 병리 양상을 재현하고 발작을 관찰해 소아 뇌종양 기반의 뇌전증 치료용 동물 모델을 최초로 확립했다.
이를 이용해 면역 염색 분석과 전사체 분석을 실시했다. 소아 뇌종양에서 발생하는 난치성 뇌전증이 신경세포에 존재하는 비라프 변이로 인해 발생하고, 교세포에 존재하는 변이는 종양 덩어리를 형성하는데 중요한 역할을 하는 것을 확인했다.
특히 현재 임상에서 항암제로 사용되고 있는 비라프의 저해제를 동물 모델에 주입해 난치성 뇌전증 치료 효과를 확인했다.
1저자인 고현용 연구원은 “소아 뇌종양 환자의 경 줄기 세포에서 발생한 특정 돌연변이가 난치성 뇌전증 발생에 핵심적 역할을 한다는 것을 국내 연구진이 최초로 발견해냈다는 것에 큰 의미가 있다”며 “소아 뇌종양으로 인해 발생한 난치성 뇌전증의 근본 원인을 규명해 과적 치료의 가능성을 처음으로 보여준 것이다”고 말했다.
연구팀은 교원창업기업(소바젠, 대표 김병태)을 통해 소아 뇌종양 기반의 난치성 뇌전증 치료약 개발에 나설 예정이다.
이번 연구는 연세대학교 의과대학 세브란스 병원 김동석, 김세훈, 강훈철 교수 연구팀과 공동 연구 및 서경배과학재단, 보건복지부 세계선도과학자육성사업의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 수술전 (PreOP) 과 수술후 (PostOP) 의 신경절 교세포종의 MRI사진과 이형성이 동반된 신경세포가 있는 병리 조직 사진
그림2. BRAF V600E 돌연변이가 발생하여 뇌전증 동반 소아 뇌종양을 유발하는 과정 모식도
2018.09.18
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