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AI로 오랜 난제인 유전자 기능 규명 전략 제시
“유전자는 알지만 기능은 모른다”는 미생물 연구의 오랜 난제를 해결하기 위해, 공동연구진이 인공지능(AI) 기반 미생물 유전자 기능 발견의 속도를 크게 높일 수 있는 최신 연구 전략을 제시했다.
우리 대학은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 UCSD 생명공학과 버나드 폴슨(Bernhard Palsson) 교수와 함께 AI를 활용해 미생물 유전자 기능 발견을 획기적으로 가속할 수 있는 최신 연구 접근법을 체계적으로 정리·분석한 리뷰논문을 발표했다고 12일 밝혔다.
2000년대 초 전장 유전체 해독 기술이 본격화되며 생명체의 유전자 구성을 완전히 규명할 수 있을 것이라는 기대가 컸다. 그러나 20년이 지난 지금도 미생물 유전체 내 상당수 유전자는 어떤 역할을 하는지 밝혀지지 않은 상태다.
유전자 결실 실험, 발현량 조절, 시험관 내 활성 측정 등 다양한 실험이 시도돼 왔지만 ▲ 대규모 실험의 한계 ▲ 복잡한 생물학적 상호작용 ▲ 실험실 결과와 실제 생체 내 반응 간 불일치 등으로 인해 유전자 기능 규명에는 여전히 많은 시간과 비용이 소요돼 왔다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 전산생물학과 실험생물학을 결합한 AI 기반 접근이 필수적이라고 강조했다.
이번 논문에서는 기존의 서열 유사성 분석 기법부터 최신 심층학습 기반 AI 모델에 이르기까지, 유전자 기능 발견을 촉진해 온 다양한 전산생물학적 접근법을 종합적으로 정리했다.
특히 AlphaFold(구글 딥마인드가 개발한 단백질 구조 예측 AI), RoseTTAFold(미국 워싱턴대에서 개발한 또 다른 고성능 단백질 구조 예측 AI)와 같은 단백질 3차원 구조 예측 기술은 단순한 기능 추정을 넘어, 유전자 기능이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있는 가능성을 제시했다. 더 나아가 생성형 인공지능은 원하는 기능을 가진 단백질을 설계하는 단계로까지 연구를 확장하고 있다.
연구팀은 전사인자(유전자를 켜고 끄는 스위치 역할을 하는 단백질)와 효소(생체 내 화학 반응을 촉진하는 단백질)를 중심으로, 유전자 서열 정보, 단백질 구조 예측, 다양한 메타유전체 분석을 결합한 다양한 응용 사례와 향후 연구 방향을 제시했다.
연구팀은 유전자 기능 발견의 편향과 한계를 극복하기 위해 AI가 실험을 안내하는 ‘능동적 학습(Active Learning)’ 기반 연구 프레임워크가 필요하다고 밝혔다.
능동적 학습은 AI 모델이 불확실성이 높은 예측을 스스로 선별해 실험을 제안하고, 그 결과를 다시 학습에 반영하는 방식이다. 이를 통해 연구자는 중요한 유전자 기능부터 효율적으로 검증할 수 있다.
이를 위해 연구팀은 자동화된 실험 플랫폼과 바이오파운드리 등 공유 연구 인프라와의 긴밀한 통합이 필수적이라고 강조했다. 또한 실험적으로 검증되지 못한 ‘실패 데이터’ 역시 향후 연구를 위한 중요한 학습 자산으로 공유돼야 한다고 덧붙였다.
공동저자인 김기배 KAIST 박사는 “딥러닝 기반 예측 성능은 크게 향상됐지만, 예측 결과의 근거를 생물학적으로 설명할 수 있는 해석 가능한 인공지능 모델 개발은 여전히 중요한 과제”라고 말했다.
이상엽 특훈교수는 “유전자 기능 발견의 한계를 넘어서기 위해서는 연구자의 지휘하에 AI가 안내하는 체계적 실험 프레임워크와 자동화 연구 인프라의 결합이 핵심”이라며, “예측과 검증이 반복적으로 연결되는 연구 생태계 구축이 중요하다”고 강조했다.
해당 논문은 네이처(Nature) 誌가 발행하는 생명공학 분야 권위 저널인 `네이처 마이크로볼로지(Nature Microbiology)'에 01월 07일 자 게재됐다.
※ 논문명: Approaches for accelerating microbial gene function discovery using artificial intelligence, DOI: 10.1038/s41564-025-02214-1
※ 저자 정보 : Bernhard O. Palsson (UCSD, 제1 저자), 이상엽(KAIST 제2 저자, 교신저자), 김기배(KAIST, 제3 저자) 포함 총 3명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제의 지원, 그리고 합성생물학핵심기술개발 사업의 ‘바이오제조 산업 선도를 위한 첨단 합성생물학 원천기술 개발’과제의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.12
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CES 2026서 ‘KAIST관’으로 K-테크 경쟁력 선보여
우리 대학은 2026년 1월 6일부터 9일까지 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포(Venetian Expo) 유레카 파크(Eureka Park)에서 열리는 국제전자제품박람회(CES 2026)에 참가해, 약 111㎡ 규모의 단독 부스 ‘KAIST관’을 운영하며 KAIST의 혁신 기술을 글로벌 기업과 투자자들에게 선보인다고 2일 밝혔다.
이번 CES 2026 KAIST관에는 총 12개 창업기업이 참여하며, 이 가운데 8개 기업이 AI 기술을 핵심 기반으로 한 기업으로 구성돼 KAIST의 인공지능 연구 역량과 기술사업화 성과를 집중적으로 소개할 예정이다.
참여 기업들은 AI를 중심으로 로보틱스, 바이오, 하드웨어 디바이스, 콘텐츠 테크 등 다양한 첨단 기술 분야에서 글로벌 시장을 겨냥한 솔루션을 공개한다.
이번 전시에서 주목할 기업 중 하나는 교원창업 기업 ‘㈜하이퍼그램’이다. 하이퍼그램은 세계 최초로 압축식 초분광 영상 기술을 상용화한 ‘HG VNIR Pro’를 선보인다. 이 제품은 산업용 정밀 하드웨어와 AI 분석 소프트웨어를 통합한 엔드-투-엔드(End-to-End) 솔루션으로, 인간의 눈으로는 식별할 수 없는 미세한 화학적 특성을 실시간으로 검출할 수 있다. 전시 기간 동안에는 초고속 초분광 머신비전 카메라를 활용한 실시간 분석 데모를 통해 고정밀 AI 영상 분석 기술을 직접 선보일 계획이다.
CES 2026 혁신상(Innovation Award)을 수상한 ‘모스(MOSS)’는 일반인과 인디 뮤지션이 자본 부담 없이 고품질 음악을 제작할 수 있는 AI 기반 올인원(All-in-One) 모바일 음악 제작 플랫폼을 전시한다. 관람객은 모스 앱과 전용 하드웨어 ‘MOSS Pocket Studio’를 연동해 직접 음악을 제작해보는 AI 체험존을 통해 기술의 직관성과 혁신성을 경험할 수 있다.
‘배럴아이’는 AI 기반 정량 초음파 분석 기술을 바탕으로 장기 내부 미세조직 변화를 고해상도로 탐지하는 의료 AI 진단 솔루션을 개발하고 있다. CES 2026에서는 스마트미러 기반 셀프 초음파 촬영을 통한 3D 볼륨 재구성 기술을 공개할 예정이다.
배럴아이는 이러한 기술력을 바탕으로 글로벌 헬스케어 선도기업으로부터 약 140억 원(미화 1,000만 달러) 규모의 전략적 시리즈 A 투자를 유치했으며, KAIST 창업원장이자 배럴아이 대표인 배현민 교수를 중심으로 기술 공동개발과 해외시장 진출을 본격 추진할 계획이다.
이 밖에도 AI, 바이오, 하드웨어 디바이스 등 각 분야에서 혁신을 주도하는 KAIST 창업기업들이 참여해 글로벌 시장 진출 기반을 다진다.
이번 KAIST관은 개방형 동선과 대형 LED 연출로 주목도를 높이고, 기업별 독립 공간을 통해 심층 기술 소개와 투자 상담이 가능하도록 구성했다.
이건재 기술가치창출원장은 “CES 2026을 통해 KAIST 창업기업의 AI 혁신 기술을 글로벌 무대에 각인시키고, 해외 진출의 실질적인 교두보를 마련하겠다”고 밝혔다.
2026.01.02
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보고 즉시 판단하는 ‘뇌 닮은’ 차세대 AI 반도체 제시
인공지능(AI) 고도화로 센서·연산·메모리를 하나로 통합하는 초저전력 반도체 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 기존 구조는 데이터 이동에 따른 전력 손실과 지연, 메모리 신뢰성 한계를 안고 있다. 이러한 문제를 해결할 ‘센서–연산–저장’ 통합 AI 반도체 핵심 기술을 국내 연구진이 제시해 국제 학계의 주목을 받았다.
우리 대학은 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 지난 12월 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)’에서 총 6편의 논문을 발표했으며, 이 가운데 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문(Top Ranked Student Paper)으로도 동시에 선정되었다고 31일 밝혔다.
※하이라이트 논문: Monolithically Integrated Photodiode–Spiking Circuit for Neuromorphic Vision with In-Sensor Feature Extraction, 논문 링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=255
※최우수 학생 논문: A Highly Reliable Ferroelectric NAND Cell with Ultra-thin IGZO Charge Trap Layer; Trap Profile Engineering for Endurance and Retention Improvement, 논문링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=124
하이라이트 논문으로 선정된 M3D 집적 신경모방 시각 센서 연구는 사람의 눈과 뇌를 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체다. 쉽게 말해, 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣었고, 이 덕분에 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다.
이를 통해 연구팀은 카메라 센서 안에서 바로 ‘보고 동시에 판단하는’ AI 연산 기술이 동시에 이뤄지는 ‘세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션(In-Sensor Spiking Convolution)’ 플랫폼을 완성했다.
이 기술은 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이번 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동을 없앴다. 그 결과 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다.
연구팀은 이번 학회에서 이러한 접근을 바탕으로 AI 반도체의 입력부터 저장까지 전 계층을 아우르는 6가지 핵심 기술을 제시했다. 기존 반도체 공정을 그대로 쓰면서도 전기를 훨씬 덜 쓰는 뇌처럼 작동하는 뉴로모픽 반도체와 AI에 최적화된 차세대 메모리를 동시에 만든 것이다.
먼저 센서 쪽에서는, 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 이뤄지도록 설계했다. 덕분에 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다.
또한 메모리 분야에서는, 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 이를 통해 AI에 필요한 대용량·고신뢰성·저전력 메모리를 한꺼번에 만족하는 기반 기술을 제시했다.
연구를 이끈 전상훈 교수는 “이번 연구는 센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS)를 통해서 지원 받아 수행되었다. 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행되었다.
2025.12.31
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구글 Gemini 구조 악용한 ‘악성 전문가 AI’ 보안 위협 세계 최초 규명
구글 Gemini 등 대부분의 주요 상용 거대언어모델(LLM)은 효율성을 높이기 위해 여러 개의 ‘작은 AI 모델(전문가 AI)’를 상황에 따라 선택해 사용하는 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 구조를 활용하고 있다. 그러나 이 구조가 오히려 새로운 보안 위협이 될 수 있다는 사실이 KAIST 연구진에 의해 세계 최초로 밝혀졌다.
우리 대학 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀이 전문가 혼합 구조를 악용해 거대언어모델의 안전성을 심각하게 훼손할 수 있는 공격 기법을 세계 최초로 규명하고, 해당 연구로 정보보안 분야 최고 권위 국제 학회인 ACSAC 2025에서 최우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다고 26일 밝혔다.
ACSAC(Annual Computer Security Applications Conference)는 정보보안 분야에서 가장 영향력 있는 국제 학술대회 중 하나로, 올해 전체 논문 가운데 단 2편만이 최우수논문으로 선정됐다. 국내 연구진이 인공지능 보안 분야에서 이 같은 성과를 거둔 것은 매우 이례적이다.
연구팀은 이번 연구에서 전문가 혼합 구조의 근본적인 보안 취약성을 체계적으로 분석했다. 특히 공격자가 상용 거대언어모델의 내부 구조에 직접 접근하지 않더라도, 악의적으로 조작된 ‘전문가 모델’ 하나만 오픈소스로 유통될 경우, 이를 활용한 전체 거대언어모델이 위험한 응답을 생성하도록 유도될 수 있음을 입증했다.
쉽게 말해, 정상적인 AI 전문가들 사이에 단 하나의 ‘악성 전문가’만 섞여 있어도, 특정 상황에서 그 전문가가 반복적으로 선택되며 전체 AI의 안전성이 무너질 수 있다는 것이다. 이 과정에서도 모델의 성능 저하는 거의 나타나지 않아, 문제를 사전에 발견하기 어렵다는 점이 특히 위험한 요소로 지적됐다.
실험 결과, 연구팀이 제안한 공격 기법은 유해 응답 발생률을 기존 0%에서 최대 80%까지 증가시킬 수 있었으며, 다수의 전문가 중 단 하나만 감염돼도 전체 모델의 안전성이 크게 저하됨을 확인했다.
이번 연구는 전 세계적으로 확산되고 있는 오픈소스 기반 거대언어모델 개발 환경에서 발생할 수 있는 새로운 보안 위협을 최초로 제시했다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 동시에, 앞으로 AI 모델 개발 과정에서 성능뿐 아니라 ‘전문가 모델의 출처와 안전성 검증’이 필수적임을 시사한다.
신승원·손수엘 교수는 “효율성을 위해 빠르게 확산 중인 전문가 혼합 구조가 새로운 보안 위협이 될 수 있음을 이번 연구를 통해 실증적으로 확인했다”며, “이번 수상은 인공지능 보안의 중요성을 국제적으로 인정받은 의미 있는 성과”라고 말했다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 김재한·송민규 박사과정, 나승호 박사 (현 삼성전자), 전기및전자공학부 신승원 교수, 전산학부 손수엘 교수가 참여했으며, 연구 결과는 2025년 12월 12일 미국 하와이에서 열린 ACSAC에서 발표됐다.
※ 논문명: MoEvil: Poisoning Experts to Compromise the Safety of Mixture-of-Experts LLMs, 논문 파일: https://jaehanwork.github.io/files/moevil.pdf, GitHub(기술 오픈소스): https://github.com/jaehanwork/MoEvil
한편 이 연구는 과학기술정보통신부의 한국인터넷진흥원(KISA) 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받았다.
2025.12.26
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AI로 인간 집단행동 예측! 세계 최고 학회에서 1위.. 23년 만의 쾌거
우리 대학은 김재철AI대학원 신기정 교수 연구팀이 개인의 나이, 역할 등 특성이 집단 관계에 미치는 영향을 분석해 복잡한 사회 집단행동을 예측하는 획기적인 AI 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.
연구팀은 이 기술로 미국전기전자학회(IEEE) 주관 세계적 데이터마이닝 학술대회 'IEEE ICDM'에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상하는 쾌거를 이루었다. 이는 전 세계 785편 중 단 1편에게만 주어지는 최고 권위의 상으로, 한국 대학 연구팀으로서는 23년 만의 수상으로 KAIST가 다시 한 번 세계 연구 무대에서 기술 리더십을 입증했다.
오늘날 온라인 커뮤니티·연구 협업·단체 채팅 등 다수가 동시에 참여하는 집단 상호작용은 사회 곳곳에서 폭발적으로 늘고 있다. 그러나 이러한 집단 행동이 어떤 구조로 형성되고, 개인의 특성이 어떻게 영향을 미치는지를 동시에 정밀하게 설명해 내는 기술은 부족했다.
신기정 교수 연구팀은 이 한계를 뛰어넘기 위해 개인 특성과 집단 구조를 실제처럼 맞물리게 재현하는 AI 모델 ‘NoAH(Node Attribute-based Hypergraph Generator)’를 개발했다.
NoAH는 사람들의 특징이 모이면 어떤 그룹 행동이 만들어지는지를 설명하고 흉내내는 인공지능이다. 예를 들어, 어떤 사람이 어떤 관심사를 갖고 있는지, 어떤 역할을 하는지 등의 정보들이 실제로 어떻게 모여서 그룹 행동을 만들어 내는지를 분석해 그대로 재현할 수 있다.
그래서 NoAH는 사람의 성향과 관계를 동시에 반영해 ‘현실 같은 집단 행동’을 만들어 내는 AI로, 전자상거래에서의 구매 조합, 온라인 토론의 확산 과정, 연구자들의 논문 공저 네트워크 등 다양한 실제 집단 행동을 기존 모델보다 훨씬 더 사실적으로 재현하는 것으로 나타났다.
신기정 교수는 “이번 연구는 집단의 구조뿐 아니라 개인의 특성까지 함께 고려해, 복잡한 상호작용을 입체적으로 이해할 수 있는 새로운 AI 패러다임을 열었다”며 “온라인 커뮤니티, 메신저, 소셜 네트워크 분석 등이 한층 정밀해질 것”이라고 말했다.
이번 연구는 신기정 교수와 KAIST 김재철AI대학원 소속 전재완·윤석범 석사과정, 최민영·이건 박사과정으로 구성된 연구팀이 수행하였으며, IEEE ICDM에서 11월 18일 자 발표하였다.
※논문명: Attributed Hypergraph Generation with Realistic Interplay Between Structure and Attributes
논문원본: https://arxiv.org/abs/2509.21838
한편, 신 교수 연구팀은 이번 수상 논문을 포함해 올해 IEEE ICDM에서 총 네 편의 논문을 발표했다. 또한 2023년에도 같은 학술대회에서 상위 4등인 Best Student Paper Runner-up을 수상한 바 있다.
이 성과는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 AI 연구거점 프로젝트, 인공지능 대학원 지원(KAIST), 인공지능 에이전트 협업기반 신경망 변이 및 지능 강화 기술 개발 과제의 지원을 받았다.
2025.12.09
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AIxCC 재패한 KAIST 교수·동문, 우승상금 중 1.5억 원 모교에 기부
우리 대학은 전산학부 한형석 동문(박사 졸업)과 윤인수 동문(학사 졸업, 현 전기및전자공학부 부교수)이 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주관한 세계 최대 AI 보안 기술 경진대회 ‘AI 사이버 챌린지(AIxCC)’에서 최종 우승한 ‘팀 애틀란타’의 우승상금 중 1억 5천만 원을 모교 KAIST에 기부했다고 23일 밝혔다.
AIxCC 결선은 올해 8월 미국 라스베이거스에서 개최됐으며, 삼성리서치와 KAIST·포스텍·조지아공대 연구진으로 구성된 ‘팀 애틀란타’가 최종 1위를 차지했다. AIxCC는 총상금 2,950만 달러(약 410억 원)가 걸린 세계 최대 규모의 AI 보안 경진대회로, 지난 2년 동안 전 세계 보안 기업과 연구팀이 AI 기반 보안 기술을 겨루며 최고의 기술력을 선보여 왔다.
이번 대회에는 총 91개 팀이 등록했고, 이 중 31개 팀이 예선에 참가했으며 7개 팀이 본선에 진출했다. ‘팀 애틀란타’는 400만 달러(약 58억)의 1위 상금을 획득했으며, 2·3위 팀의 점수를 합친 것에 필적하는 압도적 성적으로 승리를 확정했다. 또한 ‘가장 많은 취약점을 탐지한 팀’, ‘최고 점수 획득 팀’ 등 주요 타이틀을 동시에 석권하며 기술적 우수성을 인정받았다.
한형석 동문은 KAIST 전산학부에서 2017년 학사, 2023년 박사학위를 취득한 뒤 조지아공대 박사후연구원을 거쳐 현재 Samsung Research America에서 근무하고 있다. 그는 대회에서 취약점 자동 탐지 시스템 개발과 전체 시스템 통합·인프라 구축을 이끄는 팀 리더 역할을 맡아 큰 기여를 했다.
윤인수 동문은 KAIST 전산학과에서 2015년 학사, 조지아공대에서 2020년 박사학위를 받은 뒤, 2021년부터 KAIST 전기및전자공학부 교수로 재직하고 있다. 그는 이번 대회에서 패치 개발팀 리더를 맡아 시스템 완성도를 높이는 데 핵심적 역할을 담당했다.
두 연구자는 우승 상금 중 1억 5천만 원을 전산학부와 전기및전자공학부에 기부하기로 했으며, 전산학부는 이를 장학기금으로, 전기및전자공학부는 학생 교육 및 연구 지원에 사용해 기부 취지를 반영할 예정이다.
한형석 동문은 “AI가 스스로 취약점을 찾아내고 패치까지 완성하는 시스템을 만드는 것은 오랜 꿈이자 보안 분야의 중요한 이정표이다. KAIST 동문들과 함께 의미 있는 결과를 낼 수 있어 기쁘며, 모교가 세계적인 기술 발전에 계속해서 선한 영향력을 발휘하길 기대한다”라고 밝혔다.
윤인수 교수는 “Team Atlanta 팀원 모두에게 정말 고맙다. 특히 전체 팀 리더이자 지도교수이신 김태수 교수님, 함께 고생한 연구실 학생들, 그리고 이번 뜻깊은 기부에 동참한 한형석 박사에게 특별히 고맙다는 말을 전하고 싶다”고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST 동문들이 세계적인 기술 경쟁의 무대에서 탁월한 성과를 거두고, 모교 발전을 위해 귀중한 기부까지 실천해 준 데 깊이 감사드린다. 이번 성과는 KAIST의 교육·연구 역량을 보여주는 동시에, 우리나라 AI·보안 기술의 글로벌 경쟁력을 입증한 뜻깊은 사례다. KAIST는 앞으로도 첨단 AI·보안 기술을 선도하며 인류와 사회에 기여하는 창의적 인재 양성에 최선을 다하겠다.”라고 말했다.
한편 KAIST 동문 기부 확산을 위해 KAIST 발전재단은 팀카이스트(https://giving.kaist.ac.kr/ko/sub01/sub0103_1.php) 캠페인을 운영하며 동문 참여를 독려하고 있다.
2025.11.25
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적색 OLED로 아밀로이드 베타 감소 확인...치매 기억력 되살렸다
“어떤 OLED 색의 빛이 알츠하이머 환자의 기억력과 병리 지표를 실제로 개선하는가?”라는 의문점을 제기한 한국 연구진이, 약물 없이 빛만으로 인지 기능을 개선할 수 있는 가장 효과적인 OLED 색상을 규명했다. 이번 연구에서 개발된 OLED 플랫폼은 색·밝기·깜박임 비율·노출 시간을 정밀하게 제어할 수 있어, 향후 개인맞춤형 OLED 전자약으로의 발전 가능성을 제시한다.
KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀과 한국뇌연구원(KBRI) 구자욱 박사·허향숙 박사 연구팀이 공동 연구를 통해, 균일 조도의 3가지 색 OLED 광자극 기술을 개발하고, 청색·녹색·적색 중 ‘적색 40Hz 빛’이 알츠하이머 병리와 기억 기능을 가장 효과적으로 개선한다는 사실을 확인했다고 24일 밝혔다.
연구진은 기존 LED 방식이 가진 밝기 불균형, 열 발생 위험, 동물의 움직임에 따른 자극 편차 등 구조적 한계를 해결하기 위해 균일하게 빛을 내는 OLED 기반 광자극 플랫폼을 구축했다. 이 플랫폼을 활용해 백색·적색·녹색·청색 빛을 동일한 조건(40Hz 주파수·밝기·노출시간)에서 비교한 결과, 적색 40Hz 빛이 가장 우수한 개선 효과를 보였다.
초기 병기(3개월령) 동물 모델은 단 2일 자극만으로도 병리 및 기억력 개선되는 것을 확인했다. 초기 알츠하이머 동물 모델에 하루 1시간씩 이틀간 빛을 조사한 결과, 백색·적색 빛 모두 장기기억이 향상되었고 해마 등 중요한 뇌 영역에 쌓여 있던 알츠하이머병의 대표적인 원인 물질로 알려진 단백질 찌꺼기(덩어리)인 ‘아밀로이드베타(Aβ) 플라크’가 줄었으며 플라크를 제거하는 데 도움이 되는 효소(ADAM17)가 더 많이 만들어졌다는 사실을 확인했다.
즉, 아주 짧은 기간의 빛 자극만으로도 뇌 속 나쁜 단백질이 줄고 기억 기능이 개선될 수 있다는 의미다. 특히 적색 빛에서는 염증을 악화시키거나 뇌 조직에 스트레스를 주어 알츠하이머병 진행에 영향을 주는 ‘염증성 사이토카인 IL-1β’가 크게 감소해 염증 완화 효과도 확인됐다.
또한 플라크 감소량이 많을수록 기억력 향상 폭이 더 컸다, 즉 병리 개선이 인지 기능 향상으로 직접 이어짐을 검증했다.
중기 병기(6개월령) 모델에서는 적색 빛에서만 통계적 병리 개선을 확인했다. 중기 알츠하이머 모델을 대상으로 2주간 동일 조건으로 장기 자극을 수행한 결과, 백색·적색 모두 기억력 향상은 있었지만 플라크 감소는 적색에서만 통계적으로 유의미하게 나타났다.
분자 수준에서도 색상별 차이가 분명했다. 적색 빛을 비춘 경우에는 플라크를 없애는 데 도움이 되는 효소(ADAM17)는 늘어나고, 플라크를 만드는 효소(BACE1)는 줄어들어, 즉 플라크 생성 억제·제거 촉진의 ‘이중 효과’가 나타났다. 반면 백색 빛은 플라크를 만드는 효소(BACE1)만 줄어들어, 적색 빛에 비해 치료 효과가 제한적이었다.
이는 빛의 색상이 치료 효과를 결정하는 핵심 요소임을 과학적으로 규명한 성과다.
연구진은 빛 자극 후 실제로 어떤 뇌 회로가 작동했는지를 확인하기 위해, 뇌세포가 활성화될 때 가장 먼저 켜지는 표지 유전자(c-Fos)의 발현을 분석했다.
그 결과 시각피질 → 시상 → 해마로 이어지는 시각–기억 회로 전체가 활성화되었으며, 이는 빛 자극이 시각 경로를 깨워 해마 기능과 기억력 향상으로 이어진다는 직접적 신경학적 근거를 제시했다.
균일 조도의 OLED 플랫폼 덕분에 동물이 움직여도 빛이 고르게 전달되어 실험 결과가 흔들리지 않았고, 반복 실험에서도 일관된 효과가 재현되는 높은 신뢰성을 확보했다.
이번 연구는 약물 없이 빛만으로 인지 기능을 개선하고, 색상·주파수·기간 조합을 통해 알츠하이머 병리 지표를 조절할 수 있음을 최초로 규명한 성과다.
개발된 OLED 플랫폼은 색·밝기·깜박임 비율·노출 시간을 세밀하게 조절할 수 있어, 사람 대상 임상 연구에서 개인별 맞춤 자극 설계에도 적합하다.
연구팀은 앞으로 자극 강도·에너지·기간·시각·청각 복합 자극 등 다양한 조건을 확장해 임상 단계로 발전시킬 계획이다.
노병주 박사(최경철 교수 연구팀)는 “이번 연구는 색상 표준화의 중요성을 실험적으로 입증했으며, 특히 적색 OLED가 병기별로 ADAM17 활성화와 BACE1 억제를 동시에 유도하는 핵심 색상임을 확인했다”라고 말했다.
최경철 교수는 “균일 조도 OLED 플랫폼은 기존 LED의 구조적 한계를 극복해 높은 재현성과 안전성 평가가 가능하다. 앞으로 일상생활 속에서 착용해 치료할 수 있는 웨어러블 RED OLED 전자약이 알츠하이머 치료의 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대한다”고 강조했다.
해당 연구 결과는 생체의학·재료 분야의 권위 있는 국제 학술지 `에이씨에스 바이오매터리얼즈 사이언스 앤 엔지니어링(ACS Biomaterials Science & Engineering)'에 지난 10월25일 字로 온라인 게재됐다.
※ 논문명: Color Dependence of OLED Phototherapy for Cognitive Function and Beta-Amyloid Reduction through ADAM17 and BACE1, DOI : https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acsbiomaterials.5c01162
※ 공저자정보: Byeongju Noh, Hyun-Ju Lee, Jiyun Lee, Jiyun Lee, Ji-Eun Lee, Bitna Joo, Young-Hun Jung, Minwoo Park, Sora Kang, Seokjun Oh, Jeong-Woo Hwang, Dae-Si Kang, Yongmin Jeon, So-Min Lee, Hyang Sook Hoe, Ja Wook Koo, Kyung Cheol Choi
이번 연구는 과학기술정보통신부의 한국연구재단 및 국가정보산업진흥원, 그리고 한국뇌연구원 기초 연구 프로그램 지원을 받아 수행되었다. (2017R1A5A1014708, 2022M3E5E9018226, H0501-25-1001, 25-BR-02-02, 25-BR-02-04)
2025.11.24
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‘로봇 전자눈’초소형 적외선 센서 상온 3D 프린팅 제작 가능
어둠 속에서도 사물을 인식하는 ‘전자 눈’ 기술이 한층 더 진화했다. 자율주행차의 라이다(LiDAR), 스마트폰의 3D 안면 인식, 헬스케어 웨어러블 기기 등에서 사람의 눈을 대신해 ‘보는 기능’을 수행하는 적외선 센서가 핵심 부품으로 꼽히는 가운데, KAIST·공동연구진이 원하는 형태와 크기로 초소형 적외선 센서를 제작할 수 있는 상온 3차원(3D) 프린팅 기술을 세계 최초로 개발했다.
우리 대학은 기계공학과 김지태 교수 연구팀이 고려대학교 오승주 교수, 홍콩대학교 티안슈 자오(Tianshuo ZHAO) 교수와 공동으로 상온에서 원하는 형태와 크기의 10 마이크로미터(µm) 이하 초소형 적외선 센서를 제작할 수 있는 3D 프린팅 기술을 개발했다고 3일 밝혔다.
적외선 센서는 눈에 보이지 않는 적외선 신호를 전기 신호로 변환하는 핵심 부품으로, 로봇비전 등 다양한 분야의 미래형 전자기술을 구현하는 데 필수적이다. 이에 따라 센서의 소형화·경량화, 그리고 다양한 형태(폼팩터) 구현의 중요성이 커지고 있다.
기존 반도체 공정 기반 제조 방식은 대량생산에는 적합했지만, 빠르게 변화하는 기술 수요에 유연하게 대응하기 어렵고, 고온 공정이 필수여서 소재 선택이 제한되며 에너지 소비가 많다는 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 금속·반도체·절연체 소재를 각각 나노결정 형태의 액상 잉크로 만들어 단일 프린팅 플랫폼에서 층층이 쌓아 올리는 초정밀 3차원 프린팅 공정을 개발했다.
이를 통해 적외선 센서의 핵심 구성 요소를 상온에서 직접 제작할 수 있으며, 맞춤형 형태와 크기의 초소형 센서 구현이 가능해졌다.
특히 연구팀은 나노입자 표면의 절연성 분자를 전기가 잘 통하는 분자로 바꾸는 ‘리간드 교환(Ligand Exchange)’ 기법을 3D 프린팅 과정에 적용해, 고온 열처리 없이도 우수한 전기적 성능을 확보했다.
그 결과, 사람 머리카락 굵기의 1/10 수준(10 µm 이하)의 초소형 적외선 센서 제작에 성공했다.
김지태 교수는 “이번에 개발된 3차원 프린팅 기술은 적외선 센서의 소형화·경량화를 넘어, 기존에 상상하기 어려웠던 혁신적인 폼팩터 제품 개발을 앞당길 것”이라며 “또한 고온 공정에서 발생하는 막대한 에너지 소비를 줄여 생산 단가 절감과 친환경적 제조 공정을 실현함으로써, 적외선 센서 산업의 지속 가능한 발전에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구 결과는 세계적 학술지 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications) 2026년 10월 16일 자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명: Ligand-exchange-assisted printing of colloidal nanocrystals to enable all-printed sub-micron optoelectronics, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-64596-4
이번 연구는 과학기술정보통신부의 우수신진연구(RS−2025-00556379), 국가전략기술 소재개발사업(RS−2024-00407084), 원천기술국제협력개발사업(RS−2024-00438059)의 지원으로 수행됐다.
2025.11.03
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빛 0.02초로 3,000 ℃구현...수소 생산 효율 6배 높혔다
요즘 수소 같은 청정에너지를 더 효율적이고 저렴하게 만들기 위해, 적은 전력으로 성능이 뛰어난 촉매 재료를 빠르게 합성하는 기술이 중요한 연구 주제로 떠오르고 있다. 우리 대학 연구진은 빛을 단 0.02초 비추어 3,000 ℃의 초고온을 구현하고 수소 생산 촉매를 효율적으로 제작할 수 있는 플랫폼 기술을 개발했다. 이 덕분에 에너지는 1/1,000만 쓰고도, 수소 생산 효율은 최대 6배 높아졌다. 이번 성과는 미래 청정에너지 기술의 상용화를 앞당길 핵심 돌파구로 평가된다.
우리 대학은 10월 20일, 신소재공학과 김일두 교수 연구팀과 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀이 강력한 빛을 짧게 쬐어주는 것만으로 고성능 나노 신소재를 합성하는 ‘직접접촉 광열처리(Direct-contact photothermal annealing)’ 합성 플랫폼을 개발했다고 밝혔다.
연구팀은 빛을 아주 짧게(0.02초) 비추는 것만으로 순간적으로 3,000 ℃의 초고온을 만들어내는 촉매 합성 기술을 개발했다. 이 빛의 열로, 단단하고 잘 반응하지 않는 ‘나노다이아몬드(nanodiamond)’를 전기가 잘 통하고 촉매로 쓰기 좋은 고성능 탄소 소재인 ‘탄소 나노어니언(Carbon Nanoonion)’이라는 새로운 소재로 바꾸는 데 성공했다. 이를 통해 기존 열선 가열 기반의 열처리 공정보다 에너지 소비를 1/1,000 수준으로 줄이면서, 공정 속도는 수백 배 이상 단축했다.
더 놀라운 점은, 이 과정에서 전환된 탄소 나노어니언 표면에 금속 원자를 하나하나 달라붙게 만들어 촉매 기능까지 동시에 구현했다는 것이다. 즉 ‘빛 비추기’로 구조를 바꾸고 그 재료에 기능까지 부여하는 일석이조의 촉매 플랫폼 기술을 개발했다.
탄소 나노어니언은 탄소 원자가 양파처럼 여러 겹으로 쌓인 초미세 구형태의 소재로, 전기 전도도와 내화학성이 뛰어나 촉매를 지지하는데 적합하다.
하지만 기존에는 탄소 나노어니언을 합성한 뒤 다시 촉매를 부착하는 복잡한 공정을 거쳐야 했고, 열선으로 가열하는 기존 열처리 방식은 에너지 소모가 크고 시간이 오래 걸려 상용화에 어려움이 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 빛 에너지를 열로 전환하는 ‘광열효과(Photothermal effect)’를 이용했다. 탄소 나노어니언의 전구체인 ‘나노다이아몬드’에 빛을 잘 흡수하는 검은색 ‘카본블랙’을 섞은 뒤, 제논 램프로 강한 빛을 터뜨리는 방식을 고안했다.
그 결과 단 0.02초 만에 나노다이아몬드가 탄소 나노어니언으로 전환된다. 분자동역학 시뮬레이션에서도 이 과정이 물리적으로 충분히 가능한 것으로 확인됐다.
더 나아가, 이 플랫폼은 탄소 나노어니언 합성과 단일원자 촉매 부착을 한 번에 처리할 수 있다는 점에서 혁신적이다. 백금과 같은 금속 전구체를 함께 넣으면 금속들이 원자 단위로 분해되는 ‘단일원자 촉매’로 갓 생성된 탄소 나노어니언 표면에 즉시 달라붙는다.
이후 빠른 냉각 과정에서 원자들이 뭉치지 않아, 소재 합성과 촉매 기능화가 완벽히 통합된 단일 공정으로 완성된다. 연구팀은 이 기술을 활용해 백금(Pt), 코발트(Co), 니켈(Ni) 등 8종의 고밀도 단일원자 촉매를 성공적으로 합성했다.
이번에 제작된 ‘백금 단일원자 촉매–탄소 나노어니언’은 기존보다 6배 효율적으로 수소를 만들어내면서도 훨씬 적은 양의 고가 금속으로도 높은 효율을 낼 수 있음을 입증한 결과다.
김일두 교수는 “강한 빛을 0.02초도 안 되는 짧은 시간 동안 조사해 3,000 ℃까지 상승시키는 직접접촉 광열처리 기술을 최초로 구현했다”며 “기존 열처리 대비 에너지 소비를 1,000배 이상 줄인 초고속 합성–단일원자 촉매 기능화 통합 공정은 수소 에너지, 가스 센서, 환경 촉매 등 다양한 응용 분야의 상용화를 앞당길 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구는 전도경 박사과정(KAIST 신소재공학과), 신하민 박사(KAIST 신소재, 현 ETH Zurich 박사후연구원), 차준회 박사(KAIST 전기및전자공학부, 현 SK hynix 연구원)가 공동 제1저자로 참여했으며, 최성율 교수(전기및전자공학부)와 김일두 교수(신소재공학과)가 교신저자로 참여했다.
연구 결과는 나노 및 화학 분야의 세계적 학술지인 미국화학회(American Chemical Society, ACS) 발간 『ACS Nano』 9월호 속표지(Supplementary Cover) 논문으로 게재되었다.
※ 논문명: Photothermal Annealing-Enabled Millisecond Synthesis of Carbon Nanoonions and Simultaneous Single-Atom Functionalization, DOI: 10.1021/acsnano.5c11229
본 연구는 한국연구재단 과학기술정보통신부 글로벌 R&D 기반구축사업, 선도연구센터지원사업, 나노종합기술원 반도체–이차전지 인터페이싱 플랫폼 기술개발 사업의 지원을 받아 수행되었다.
2025.10.20
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세포·약물 반응‘레고블록’처럼 조립·예측하는 AI 기술 개발
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 세포-약물 조합의 반응을 예측하는 방식을 고안했다. 이 원리를 확장해, 특정 유전자를 조절했을 때 어떤 변화가 나타나는지도 예측할 수 있음을 보였다.
연구팀은 실제 데이터를 활용해 이 기술을 검증했다. 그 결과 대장암 세포를 정상 세포에 가까운 상태로 되돌릴 수 있는 분자 표적을 AI가 찾아냈고, 이를 세포 실험으로 입증했다.
이는 이번 성과가 암 치료에만 국한되는 것이 아니라, 학습되지 않은 다양한 세포 상태 전환과 약물 반응을 예측할 수 있는 범용 플랫폼임을 보여주는 사례다. 즉, 단순히 ‘이 약이 효과가 있다’ 수준이 아니라 그 약이 세포 안에서 어떻게 작용하는지 원리까지 밝힐 수 있었다는 점에서 의미가 크다.
이번 연구는 세포를 원하는 상태로 바꿀 수 있는 방법을 설계하는 데 큰 도움이 되는 도구다. 앞으로 신약 개발이나 암 치료뿐만 아니라, 손상된 세포를 다시 건강한 세포처럼 되살리는 연구 등 여러 의학 분야에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
조광현 교수는 “이미지 생성 AI 기술에서 착안해 세포도 원하는 방향으로 바꿀 수 있다는 아이디어인 ‘방향 벡터’ 개념을 적용했다”며, “이번 기술은 특정 약물이나 유전자가 세포에 미치는 효과를 정량적으로 분석하고, 아직 알려지지 않은 반응까지 예측할 수 있는 범용 AI 방식이라는 점에서 의미가 크다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 한영현 박사, 김현진 박사과정, 이춘경 박사가 참여했으며, 연구 결과는 셀(Cell) 출판사가 출간하는 국제 학술지 `셀 시스템(Cell Systems)'에 10월 15일 字 논문으로 출판됐다.
※ 논문명: Identifying an optimal perturbation to induce a desired cell state by generative deep learning (DOI: 10.1016/j.cels.2025.101405)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 중견연구사업과 기초연구실 사업 등의 지원을 통해 수행됐다.
2025.10.16
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한국광전자공학회 출범, 조용훈 교수 초대 회장 취임
한국광전자공학회가 새롭게 출범하면서, 우리 대학 물리학과 조용훈 교수가 초대 회장으로 취임했다. 학회는 2007년과 2010년에 각각 설립된 LED·반도체조명학회와 한국광전자학회가 2017년에 통합해 활동해 온 한국LED·광전자학회를 모태로 한다. 미래 산업을 선도하는 첨단 융합 분야에서 광전자공학의 중요성이 최근 들어 크게 부각됨에 따라, 학회는 2025년 9월 ‘한국광전자공학회 (Korea Optoelectronics Society)’라는 새로운 명칭으로 출범하며 도약의 발판을 마련했다.
한국광전자공학회는 빛과 전자의 상호작용을 기반으로 한 광소자와 시스템분야의 첨단 연구와 기술 개발을 선도하는 학술 단체로서, ▲발광·디스플레이, ▲센서·에너지·수광, ▲전자·시스템·응용, ▲양자·광제어·신개념, ▲설계·평가·분석을 주제로 5개 분과를 운영하며, 국내외 산·학·연 전문가들과의 활발히 교류하고, 미래 세대 연구자 양성을 위한 교육과 연구활동을 적극 지원한다. 광전자공학은 LED, 레이저, 광집적회로, 광센서, 양자 광소자 등 다양한 기술을 바탕으로 차세대 반도체, 고해상도 디스플레이, 초고속 통신, LiDAR, 광신경망, 양자통신 등 첨단 응용을 가능하게 한다. 한국광전자공학회는 이러한 기술과 미래 혁신 분야의 융합 연구를 촉진하여 학문적 진보와 함께 산업적 실용화를 연결함으로써 국가 과학기술 발전에 핵심적인 역할을 수행하게 된다.
조용훈 회장은 저차원 반도체 성장 기술 분야의 권위 있는 국제 학회인 International Conference on Metal Organic Vapor Phase Epitaxy (ICMOVPE) 학회를 최근 국내에 유치하는데 성공하였으며, 조직위원장으로서 2026년 7월 12일부터 17일까지 한국광전자공학회 주관으로 제 22회 ICMOVPE 국제학회를 제주에서 개최할 예정이다.
조 회장은 세계 최대 광전자공학회인 국제광전자공학회(SPIE)의 석학회원(Fellow)으로 활동하면서 SPIE 소속 컨퍼런스를 미국 샌디에고에서 10년 이상 운영해 오고 있으며, 최근 한국광전자공학회와의 긴밀한 협력도 추진하고 있다. 2008년부터 KAIST 물리학과 교수로 재직하면서 물리학과장, 교무처장, 자연과학대학장을 역임하였으며, 현재 KT 석좌교수, 국가양자팹연구소장, 한국과학기술한림원 정회원 및 이학부장으로 활동 중이다.
또한 조 회장은 “광전자공학은 차세대 반도체, 디스플레이, 인공지능, 자율주행, 메타버스, 양자 기술 등 미래 사회를 이끄는 핵심 기술의 기반이 되는 학문”이라며, “이번 출범을 계기로 학회의 국제적 위상을 강화하고, 첨단 기술 융합 시대를 선도하는 중심 학회로 성장해 나가겠다”고 밝혔다.
2025.10.14
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치매 등 비밀 밝힐 뇌 면역 유전자 규명
사람마다 가지고 있는 유전자 차이가 어릴 때 뇌가 자라나는 과정에서는 크게 문제가 되지 않지만, 나이가 들어서 치매 등 뇌 질환이 생길 때는 왜 어떤 사람이 더 잘 걸리는지 오랫동안 수수께끼였다. 국내 연구진이 최근 뇌 속 별아교세포가 면역 반응을 켜고 끄는 스위치를 지니고 있으며, 이 스위치를 조절하는 핵심유전자를 알아내고 성인이 된 후 뇌 질환에 대한 개인의 취약성을 결정한다는 점을 세계 최초로 밝혀냈다. 향후 알츠하이머병의 퇴행성뇌질환을 포함한 다양한 뇌 면역 반응의 원인 규명과 치료 전략의 중요한 단서를 제공했다.
우리 대학은 생명과학과 정인경 교수와 기초과학연구원(원장 노도영, IBS) 혈관 연구단 정원석 부연구단장(겸 KAIST 생명과학과 교수) 공동연구팀이 별아교세포(astrocyte) 발달 과정에서 특정 유전자가 성인기 뇌 면역 반응 조절에 핵심 역할을 한다는 사실을 세계 최초로 규명했다고 24일 밝혔다.
연구팀은 쥐 모델을 활용해 뇌·척수에 차지하는 비중이 높은 별아교세포의 발달 시기별 유전자 조절 프로그램을 정밀 분석한 결과, ‘NR3C1(Glucocorticoid Receptor)’ 유전자가 출생 직후 발달 단계에서 장기적 면역 반응 억제의 핵심 조절자임을 밝혀냈다.
연구팀은 최신 ‘3차원 후성유전체 분석 기술(DNA에 유전정보를 커짐·꺼짐분석 기술)’을 적용해 별아교세포 발달 과정에서의 전사체, 염색질 접근성, ‘3차원 게놈 상호작용(DNA가 공간 속에서 어떻게 접히고 서로 만나는지를 보는 기술)’을 통합 분석했다.
그 결과, 별아교세포가 자라나는 과정에서 55개의 중요한 유전자 조절 단백질(전사인자)을 찾아냈다. 그중에서도 NR3C1이라는 유전자가 아기 뇌가 처음 발달할 때 “가장 중요한 스위치” 역할을 한다는 사실을 밝혔다. 흥미로운 점은, 이 유전자가 없다고 해서 어릴 때 뇌 발달이 크게 망가지지는 않았다.
하지만 성인이 된 뒤 뇌에 자가면역성 질환(몸의 면역체계가 자기 뇌를 공격하는 병)을 일으키면, NR3C1이 없는 경우 뇌가 과도하게 염증 반응을 일으키고 병이 훨씬 심해졌다.
즉, NR3C1은 아기 뇌에서 “면역 스위치를 미리 켜둘 준비를 하는 엔진 예열 버튼”인 ‘후성유전적 프라이밍* 제어 역할을 하며, 이 덕분에 성인이 된 뒤 뇌가 과도한 면역 반응을 일으키지 않도록 지켜준다는 것을 알아냈다.
*후성유전적 프라이밍(epigenetic priming)유전자가 당장 발현되지 않더라도, 필요할 때 즉시 켜질 수 있게 스위치를 미리 준비해 두는 과정
정원석 IBS 부연구단장(KAIST 생명과학과 교수)은 “별아교세포의 면역 기능이 후성유전적 기억에 의해 조절된다는 사실을 처음 규명했다”며, “향후 알츠하이머병 등 퇴행성 뇌 질환의 원인 규명에 기여할 것”이라고 말했다.
KAIST 생명과학과 정인경 교수는 “이번 연구는 별아교세포 발달의 특정 시기(시간적 조절 창, window of susceptibility)가 성인기와 노인기 뇌 질환의 취약성을 좌우할 수 있음을 보여줬다”며, “게놈 3차원 구조 기반 연구가 다발성경화증(MS) 등 면역성 뇌 질환의 새로운 발병 원리 이해와 치료 전략 개발로 이어질 것”이라고 밝혔다.
이번 연구 결과는 KAIST 생명과학과 박성완 박사와 박현지 박사과정 학생이 제 1저자로 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications, IF 15.7) 9월 22일자 온라인판에 게재됐다.
※논문명: NR3C1-mediated epigenetic regulation suppresses astrocytic immune responses in mice, DOI: https://www.nature.com/articles/s41467-025-64088-5
또한 저널은 9월 17일, 해당 연구를 소개한 해설 글을 게재했다. https://www.nature.com/articles/s41467-025-64102-w
한편 이번 연구는 서경배과학재단, 보건복지부, 과학기술정보통신부, IBS의 지원을 받아 수행됐다.
2025.09.24
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