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인공지능 기반 대장암 3차원 게놈 지도 최초 해독
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.
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)
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.
2023.07.24
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명현 교수팀, 국제 로봇-자동화 학술대회 슬램(SLAM) 챌린지 2관왕, 저널 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구실(Urban Robotics lab)의 "Urban Robotics Lab @ KAIST”와, "URL @ KAIST” 두 팀이 5월 29일부터 6월 2일 동안 영국 런던에서 개최된 로봇 분야 최대 규모 학술대회(참가자 7천여 명)인 2023 국제 로봇 및 자동화 학술대회(IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA) 내에서 개최된 힐티 슬램 챌린지(HILTI SLAM Challenge)에서 각각 전체 1위와 비전(vision) 분야 학계 1위의 성과를 거뒀다고 9일 밝혔다.
※ 팀 구성
- Urban Robotics Lab @ KAIST (라이다 부문): 임형태 박사, 김대범, 신건희 석사과정, 이대한 인턴, 명현 교수 (KAIST), URL @ KAIST (비전 부문): 임현준 박사과정, 명현 교수 (KAIST)
힐티 슬램 챌린지 2023은 로봇 분야에서 가장 저명한 IEEE ICRA 학회의 미래 건설 워크샵 (Future of Construction Workshop) 프로그램의 일부로, 리히텐슈타인 공국의 힐티(HILTI) 사와 영국 옥스퍼드 대학의 옥스퍼드 로봇 연구소(Oxford Robotics Institute), 스위스 취리히 공대의 로봇 인지 그룹(Robotics and Perception Group)이 함께 주최했다. 본 대회는 공사환경이나 특징점이 부족한 좁은 실내 환경, 어두운 환경 등 기존 위치 측정 및 동시 지도화(Simultaneous Localization And Mapping, 이하 SLAM) 알고리즘이 동작하기 어려운 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SLAM 알고리즘을 개발해 정확한 매핑을 하는 대회다. 본 대회에 총 80여 팀의 해외 유수 기업과 연구팀들이 참가했다. 특히, 이번 대회는 2021년도부터 꾸준히 개최되어, 현재는 ICRA 내의 대회 중에서도 저명한 대회 중 하나로 손꼽힌다.
연구팀은 자체 개발한 주변 환경의 특징에 따른 적응형 라이다-관성 주행계(AdaLIO: Adaptive LiDAR-Inertial Odometry) 알고리즘과 다양한 최적화 프레임워크(Pose Graph Optimization)를 활용해 라이다(LiDAR) 세션에서 총 63팀 중 전체 1위를 하였고, 비전 부문에서는 자체 개발한 직선 특징 기반의 강인한 비전-관성 주행계 알고리즘(UV-SLAM)을 활용해 학계 1위 (전체 2위)를 수상했다. 또한 부상으로 상금 3,000 CHF(스위스 프랑)와 1,000 CHF를 각각 받을 예정이다. 연구팀은 2022년에 처음 출전해 학계 2위 (전체 4위)를 수상한 바 있다.
참고로 SLAM 기술은 자율주행(자율차/자율로봇), 자율보행, 자율비행, 자율운항 등의 핵심이 되는 위치인식 및 맵 작성을 동시에 하는 기술이다.
한편, 명현 교수 연구팀의 오민호 박사과정, 정의곤 석사(현 네이버랩스 소속), 임형태 박사, 송원호 박사과정, 허수민 석사(현 스트라드비전 소속), 이응창 박사과정이 LIG넥스원과의 산학협업을 통해 작성한 논문이 동일 학술대회인 2023 IEEE ICRA 기간 중 6월 1일 열린 시상식에서 2022년 IEEE 국제 로봇/자동화 저널(RA-L, Robotics and Automation Letter) 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다.
※ 저자 구성
오민호 박사과정, 정의곤 석사, 임형태 박사, 송원호 박사과정, 허수민 석사, 이응창 박사과정 (이상 KAIST), 박정희 선임연구원, 김재경 단장, 이장우 선임연구원 (이상 LIG넥스원), 명현 교수 (KAIST)
연구팀의 논문은 세계적 권위 저널인 RA-L에 2022년 한해 동안 출간된 1,100여 편의 논문 중 편집위원회의 심사를 거쳐 5편의 최우수 논문 중 한편으로 선정됐고, 상패와 함께 상금을 수여받을 예정이다. (논문 제목: “TRAVEL: Traversable Ground and Above-Ground Object Segmentation Using Graph Representation of 3D LiDAR Scans”)
본 논문에서 명현 교수 연구팀은 미지의 탐사 환경에서도 지상 로봇이 안전하게 작동하며 임무를 수행할 수 있는 자율주행 시스템을 제안했다. 특히, 지상 로봇이 도심 환경 및 숲과 같은 험난한 비정형 환경과 같은 다양한 환경에서도 그래프 구조 기반의 이동 가능 영역 탐지 및 주변 환경의 객체 인식을 통해 실시간으로 자율주행이 가능하도록 솔루션을 제안했다.
또한, 연구팀은 실제 자율주행 시스템에 적용하여 실용성을 입증한 바 있으며, 해당 기술을 공개함으로써 로봇 자율 주행 기술 발전에 이바지했다. (공개 링크: https://github.com/url-kaist/TRAVEL)
명현 교수는 “자체적으로 확보한 슬램(SLAM) 기술이 세계적으로 인정받는 기회였고, 이를 통해 다양한 자율 주행, 보행, 비행에 활용하여 로봇 산업 발전에 이바지 할 수 있으리라 생각한다”라고 수상 소감을 밝혔다.
2023.06.09
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최고의 AI반도체 인력 양성 위한 인공지능반도체 대학원 설립
우리 대학이 인공지능반도체 대학원(KAIST Graduate School of AI Semiconductor)을 설립해 석·박사과정 신입생 모집을 시작한다. 인공지능(AI) 반도체 기술은 챗GPT 등 사회 전반을 크게 변혁시키고 있는 인공지능의 핵심 기술이다. 정부는 인공지능과 시스템반도체를 혁신성장 전략투자 분야로 지정한 바 있으며, 인공지능반도체는 두 핵심 전략의 공통 요소로 국가의 차세대 성장동력으로 주목받고 있다. 하지만, 기술 선점 및 가치 창출을 위한 국내 전문 인력은 절대적으로 부족한 상태로 인공지능반도체 기술의 주도권을 확보를 위한 고급인력양성이 시급한 실정이다.
우리 대학은 2008년부터 인공지능반도체 기술 개발을 시작해 현재까지 세계 기술 개발의 흐름을 선도하고 있으며, 과학기술정보통신부의 인공지능반도체 고급인재 양성사업에 지난 5월 선정돼 인공지능반도체 대학원을 설립했다. 올 가을학기부터 학사 운영을 시작하는 인공지능반도체 대학원에서는 인공지능반도체 설계 및 운용에 필수적인 기초 과목과 함께 3개로 세분된 전공 트랙을 운영한다. ⯅다양한 인공지능 및 응용 프로그램 가속을 위한 NPU(신경망처리장치) 회로 및 아키텍처 설계를 연구하는 ‘AI 반도체 하드웨어’ 트랙 ⯅효율적인 인공지능반도체 하드웨어 운용 기술 및 구동 프레임워크를 연구하는 ‘AI 소프트웨어/시스템’트랙 ⯅기존 인공지능반도체 구조를 뛰어넘는 초고속·초고효율·초대규모 인공지능 시스템을 실현하기 위해 뇌과학에 기반한 창의적이고 도전적인 기초연구 및 학제 간 연구를 수행하는 ‘미래 AI 시스템’트랙 등이다.그뿐만 아니라, KAIST 인공지능반도체 대학원에서는 분야 초월형 교육을 위해 복수의 지도교수를 선정할 수 있는 '복수지도제도'를 도입한다. 이를 통해, 인공지능 시스템 설계·CAD(컴퓨터지원설계)·반도체소자·아키텍처·소프트웨어·디지털/아날로그 지식재산권(IP) 등 여러 분야를 모두 아우르는 연구가 가능해진다. 우리 대학은 1996년 반도체설계교육센터(IDEC)와 2022년 PIM반도체설계연구센터(AI-PIM)를 설립해 세계 최고의 반도체 설계 및 인공지능반도체 설계 인프라를 보유하고 있다. 인공지능반도체 대학원에서는 기존의 인프라와 더불어 삼성과 SK하이닉스 등의 대기업 및 사피온·퓨리오사·리벨리온 등 국내 인공지능반도체 팹리스기업들로 구성된 컨소시엄과 협력해 대학원생들의 연구와 교육을 지원할 예정이다.
또한, 재학생들의 글로벌 연구 역량을 높일 수 있도록 MIT·컬럼비아 대학교·코넬대학교·취리히 공과대학 등 세계 유수 대학들과 글로벌 공동연구 협정을 맺고 수개월 또는 수년간의 파견 연구 제도를 도입할 방침이다.
유회준 KAIST 인공지능반도체대학원장(책임교수)은 "인공지능반도체 분야 연구에 열정과 의지를 가진 학생이라면 KAIST만의 특화된 교육·연구 시스템과 우수한 인프라를 만나 최고의 전문가로 성장할 수 있다"라고 말했다. 이어, 유 원장은 "인공지능반도체는 우리나라의 뛰어난 반도체 기술과 최첨단 인공지능 기술을 접목해 세계를 선도할 수 있는 분야로 글로벌 실무형 인재를 양성하기 위해 노력하겠다"라고 전했다.
인공지능반도체 대학원은 오는 7일까지 온·오프라인에서 동시에 입시원서 접수를 진행한다. 자세한 내용은 입학처 홈페이지(https://admission.kaist.ac.kr/) 또는 인공지능반도체대학원 홈페이지(https://aisemi.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
2023.06.02
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파킨슨병 발병 3차원 게놈 지도 최초 제시
파킨슨병은 60세 이상 인구의 1.2% 이상 발병하는 흔한 퇴행성 뇌 질환으로 급격한 인구 고령화에 따라 전 세계적으로 발병률이 증가하고 있어, 2040년 약 1,420만 명의 환자가 발병할 것으로 예측되고 있다. 현재 파킨슨병의 다양한 발병 원인이 명확하게 규명되지 않은 상황에서, 비정상적으로 발생하는 후성 유전학적 특징들이 파킨슨병 발병에 관여하는 것을 최초로 확인되어 화제다.
우리 대학 생명과학과 정인경 교수 연구팀이 미국 국립보건원(National Institute of Health, NIH) 산하 국립노화연구소(National Institute on Aging, NIA) 엘리에자 매슬리아(Eliezer Masliah) 교수와의 공동연구를 통해 전 세계 최초로 파킨슨병 발병 뇌 조직의 단일세포 3차원 후성유전체 지도를 작성하고, 이를 토대로 656개의 파킨슨병 연관 신규 유전자들을 제시했다고 8일 밝혔다.
이번 연구에서 연구팀은 최신 개발된 단일세포 유전체 기술과 3차원 후성 유전체 기술을 접목하여 신경세포 뿐 아니라 뇌 환경 유지에 주요한 역할을 하는 것으로 알려진 신경교세포 (희소돌기아교세포, 미세아교세포 등)의 후성유전적 변화들이 3차원 게놈 구조를 통해 파킨슨병 발병에 관여하는 것을 밝혔다. 이러한 비정상적인 후성유전학적 특징들은 파킨슨병의 원인 또는 진행에 관여하는 유전자 발현 조절에 핵심적인 역할을 하기 때문에, 본 연구 결과는 차후 진단과 치료 연구에 중요한 단서를 제공하게 될 것이라고 연구팀은 전했다.
이번 연구를 수행한 생명과학과 이정운 박사는 단일세포 수준에서 환자 뇌조직을 분석한 결과 기존의 신경세포에 국한된 연구에서 한발 나아가, 신경교세포 또한 파킨슨병에 중요한 역할을 할 수 있다는 단서를 제시하였다는 점에서 중요한 발견이라고 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제 학술지, ‘사이언스 어드벤시스(Science Advances, IF=14.14)'에 4월 14일 게재됐다. (논문명 : Characterization of altered molecular mechanisms in Parkinson’s disease through cell type-resolved multi-omics analyses)
교신 저자인 정인경 교수는 "이번 연구 결과는 퇴행성 뇌 질환의 표적 발굴에 있어 3차원 후성유전체 지도 작성의 중요성을 보였기에 차후 다양한 복합유전질환 규명에도 중요하게 활용될 것이다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 서경배과학재단, 보건복지부, 과학기술정보통신부의 지원을 받아 수행됐다.
2023.05.08
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양자대학원 설립해 세계 최고 경쟁력 확보 나선다
우리 대학이 양자대학원(KAIST Graduate School of Quantum Science and Technology)을 설립해 올 가을학기부터 학사 운영을 시작한다. 양자기술은 항공·우주·국방·에너지·의료 등 폭넓은 분야에 활용할 수 있는 기초기술로 현재 8조 원가량인 전 세계 시장 규모는 2030년 101조 원 규모로 성장할 것으로 전망되고 있다. 하지만, 기술 선점 및 가치 창출을 위한 국내 전문 과학기술 인력은 절대적으로 부족한 상태로 양자 분야 주도권을 확보를 위한 인력양성이 시급하다. 우리 대학은 세계 최고 수준의 양자기술을 선도하고 차세대 원천기술 및 국가 경쟁력 확보를 목표로 지난 2월 양자대학원을 설립했다. 양자 컴퓨팅, 양자 통신, 양자 센싱을 비롯한 양자기술 분야 전반에 걸친 석·박사급 인재를 양성한다. 특히, 정부출연연구소와 상호협력해 출연연의 현장 연구 경험을 대학의 교육 및 공동연구에 접목하는 새로운 교육 패러다임을 새롭게 시도한다. 이를 위해, 과학기술정보통신부가 '양자 국가기술전략센터'로 공식 지정한 한국표준과학연구원(KRISS, 원장 박현민)과 손잡았다. 연구와 교육의 시너지를 극대화하기 위해 우리 대학 교수와 겸직교수로 임용된 정출연 연구원이 팀을 이뤄 1명의 학생을 전담하는 '공동지도교수제'를 도입한다. 학생 참여 공동연구도 수행된다. 학생이 양 기관의 공동지도를 받는 과제 중심 심층 연구를 활용해 이론과 실무능력을 겸비한 최고급 양자 분야 전문가를 육성하는 것이 목표다. 이와 함께, 다변화되는 양자기술 수요에 선제적으로 대응하기 위해 물리학과·전기및전자공학부 등 다양한 학과가 참여하는 다학제적 융·복합 교육을 제공한다. 향후, 한국전자통신연구원(ETRI) 및 양자 관련 분야 연구소로 협력 범위를 확대해 다양한 교육 커리큘럼과 공동연구를 활성화할 예정이다. 김은성 양자대학원 책임교수는 "미국의 UC버클리와 로렌스버클리국립연구소, 시카고대학과 아르곤국립연구소처럼 대학과 연구소가 협력해 세계적인 연구와 교육의 허브로 자리매김한 사례가 많다"라고 설명했다. 김 책임교수는 이어 "KAIST 양자대학원도 KRISS와 긴밀하게 협력하는 특화 프로그램을 바탕으로 세계적인 전문인력 양성기관으로 발돋움하고 더 나아가 양자기술의 미래 가치 창출과 신성장동력의 주도권을 확보하기 위해 노력하겠다"라고 포부를 밝혔다. 우리 대학은 오는 30일(목) 16시에 양자대학원 입시설명회를 온·오프라인 동시에 진행하며 자세한 내용은 홈페이지에서 확인할 수 있다.
▶ KAIST 양자대학원 홈페이지 바로가기: https://quantum.kaist.ac.kr▶ 양자대학원 입시설명회 사전등록 바로가기 https://forms.gle/vSf3C1BtwpuCugQF9▶ 양자대학원 입시설명회 온라인 입장링크 바로가기 https://kaist.zoom.us/j/89549799217
2023.03.24
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세계 최초로 사람처럼 사물의 개념을 스스로 학습하는 장면 인식 기술 개발
우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 미국 럿거스(Rutgers) 대학교와 공동연구를 통해 사람의 라벨링 없이 스스로 영상 속 객체를 식별할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 이 모델은 복잡한 영상에서 각 장면의 객체들에 대한 명시적인 라벨링 없이도 객체를 식별하는 최초의 인공지능 모델이다.
기계가 주변 환경을 지능적으로 인지하고 추론하기 위해서는 시각적 장면을 구성하는 객체들과 그들의 관계를 파악하는 능력이 필수적이다. 하지만 이 분야의 연구는 대부분 영상의 각 픽셀에 대응하는 객체의 라벨을 사람이 일일이 표시해야 하는 지도적 학습 방식을 사용했다. 이 같은 수작업은 오류가 발생하기 쉽고 많은 시간과 비용을 요구한다는 단점이 있다.
이에 반해 이번에 연구팀이 개발한 기술은 인간과 유사하게 환경에 대한 관측만으로 객체의 개념을 스스로 자가 학습하는 방식을 취한다. 이렇게 인간의 지도 없이 스스로 객체의 개념을 학습할 수 있는 인공지능은 차세대 인지 기술의 핵심으로 기대돼왔다.
비지도 학습을 이용한 이전 연구들은 단순한 객체 형태와 배경이 명확히 구분될 수 있는 단순한 장면에서만 객체를 식별하는 단점이 있었다. 이와 달리 이번에 안성진 교수 연구팀이 개발한 기술은 복잡한 형태의 많은 객체가 존재하는 사실적인 장면에도 적용될 수 있는 최초의 모델이다.
이 연구는 그림 인공지능 소프트웨어인 DALL-E와 같이 텍스트 입력을 통해 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 이미지 생성 연구에서 영감을 얻었다. 연구팀은 텍스트를 입력하는 대신, 모델이 장면에서 객체를 감지하고 그 객체의 표상(representation)으로부터 이미지를 생성하는 방식으로 모델을 학습시켰다. 또한, 모델에 DALL-E와 유사한 트랜스포머 디코더를 사용하는 것이 사실적이고 복잡한 영상을 처리할 수 있게 한 주요 요인이라고 밝혔다.
연구팀은 복잡하고 정제되지 않은 영상뿐만 아니라, 많은 물고기가 있는 수족관과 교통이 혼잡한 도로의 상황을 담은 유튜브 영상과 같이 복잡한 실제 영상에서도 모델의 성능을 측정했다. 그 결과, 제시된 모델이 기존 모델보다 객체를 훨씬 더 정확하게 분할하고 일반화하는 것을 확인할 수 있었다.
연구팀을 이끈 안성진 교수는 "인간과 유사한 자가 학습 방식으로 상황을 인지하고 해석하는 혁신적인 기술ˮ이라며 "시각적 상황인지 능력을 획기적으로 개선해 지능형 로봇 분야, 자율 주행 분야뿐만 아니라 시각적 인공지능 기술 전반에 비용 절감과 성능향상을 가져올 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구는 미국 뉴올리언스에서 지난 11월 28일부터 개최되어 12월 9일까지 진행 예정인 세계 최고 수준의 기계학습(머신러닝) 학회인 제36회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표됐다.
2022.12.02
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상호작용 가능한 바이오 기반 친환경 화학물질 합성지도 완성
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 미생물에서 화학물질을 생산하기 위한 바이오 화학반응을 총망라한 웹 기반의 합성 지도를 완성했다고 29일 밝혔다. 이번 연구는 국제학술지인 `생명공학 동향(Trends in Biotechnology)'에 8월 10일 字 게재됐다.
※ 논문명 : An interactive metabolic map of bio-based chemicals
※ 저자 정보 : 장우대(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김기배(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 3명
급격한 기후 변화와 환경오염에 대응하기 위해 석유화학 제품을 미생물을 활용해 생산하는 연구가 주목받고 있다. 미생물을 이용해 다양한 화학 물질, 재료, 연료 등을 합성하기 위해선 목표 물질의 생합성 경로를 탐색 및 발굴해 미생물 내에 도입하는 것이 우선돼야 한다. 또한, 다양한 화학물질을 효율적으로 합성하기 위해선 미생물을 이용한 생물공학적 방법뿐만 아닌 화학적 방법 또한 통합해 활용할 필요가 있다.
지난 2019년, 이상엽 특훈교수팀은 미생물을 이용해 화학물질을 합성할 수 있는 경로를 기존 화학반응 공정과 함께 정리한 지도를 국제학술지 ‘네이처 카탈리시스(Nature Catalysis)’에 발표한 바 있다. 당시 편찬한 지도는 네이처 측에서 포스터 형식으로 전 세계의 산업계 및 학계에 배포해 각 화학물질의 합성 경로를 한눈에 확인할 수 있도록 했다.
연구팀은 전 세계적인 관심을 바탕으로 지난번에 공개한 바이오 기반 화학물질 합성 지도를 업데이트 및 확장하고, 웹 기반으로 제작해 누구나 쉽게 접근하여 각 화학물질 합성을 위한 효율적인 경로를 빠르게 탐색할 수 있도록 했다. 사용자는 개발한 웹 기반의 합성 지도에서 제공하는 대화형 시각적 도구를 사용해 다양한 화학물질 생산으로 이어지는 생물학적 및 화학적 반응의 복잡한 네트워크를 분석할 수 있다. 또한, 이번 개편에서는 식품, 의약품, 화장품 등에 활용할 수 있는 다양한 천연물과 그 합성 경로를 추가해 지도의 활용성을 넓혔다. 발표한 바이오 기반 화학물질 합성지도는 http://systemsbiotech.co.kr 에서 확인할 수 있다.
공동 제1 저자인 생명화학공학과 장우대 박사와 김기배 박사과정생은 “기존 배포했던 합성 지도의 업데이트와 사용성 증대에 대한 요구를 반영하여 이번 연구를 진행했다”라고 말했으며, “이번 논문에서 정리한 생물공학적 방법과 화학공학적 방법을 통합한 화학물질 생산 전략과 전망은 미생물 세포 공장 구축 시 화학물질의 합성 경로 설계뿐만 아닌, 신규 물질의 생합성 경로 설계에도 유용하게 활용할 것으로 기대된다”라고 밝혔다.
이상엽 특훈교수는 “이번 연구에서 업데이트한 웹 기반 합성 지도는 기후 위기와 탄소중립에 대응하기 위한 바이오 기반 화학물질 생산 연구의 청사진으로서 역할을 할 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.29
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기억 저장 세포의 뇌 지도 제작기법 최초 개발
우리 대학 연구진이 기억을 저장하는 다양한 뇌 부위 세포들의 분포를 지도로 제작하는 기법의 개발에 최초로 성공했다.
바이오및뇌공학과 박영균 교수 연구팀이 메사추세츠 공과대학(MIT) 정광훈 교수 및 스스무 도네가와(Susumu Tonegawa) 교수 공동연구팀과 함께 단일 기억을 저장하는 세포들을 생쥐의 뇌 전체에서 매핑하는 기법을 개발하고, 이를 통해 공간 공포 기억을 저장하는 새로운 뇌 부위 세포들을 발견했다고 2일 밝혔다.
기억은 주로 몇몇 뇌 부위에 국한해 연구돼왔다. 예를 들어 공포 기억은 편도체, 공간 기억은 해마의 세포들에 저장된다고 생각돼왔으며, 해당 뇌 부위들이 주로 연구됐다. 하지만 단일 기억이 다양한 뇌 부위에 나누어 저장될 것이라는 가설도 제시돼왔는데, 이러한 가설은 기억을 저장하는 세포들의 분포를 뇌 전체에서 확인(매핑)함으로써 확실한 검증이 가능하나, 이는 기술적 한계로 이뤄지지 못했다.
공동연구팀은 기존 팀이 개발한 전뇌 투명화 기술(SHIELD) 및 초고속 전뇌 면역염색 기술(eFLASH)을 통해, 공간 공포 기억을 학습한 생쥐에서 기억의 학습과 회상 시 모두 활성화된 세포들을 뇌 전체에서 매핑했다. 이를 통해 공간 공포 기억을 저장하고 있을 확률이 높은 뇌 부위의 세포들을 생쥐 뇌 전체에서 찾아낼 수 있었다. 이후 해당 세포들을 광유전학적 방법으로 조절해 해당 세포들에 공간 공포 기억이 저장됐음을 확인함으로써, 공간 공포 기억을 저장하는 7개의 새로운 뇌 부위와 세포들을 연구팀은 찾아낼 수 있었다.
그렇다면 기억에 다양한 뇌 부위의 기억저장 세포들이 모두 필요한 것일까? 연구팀은 이를 확인하기 위해, 화학유전학 기법을 통해 다양한 뇌 부위의 기억저장 세포들을 한꺼번에 자극해 보았으며, 그 결과 뇌의 한 부위의 기억저장 세포를 자극했을 때와는 다르게, 자연적인 기억 회상에 가까운 기억의 완전한 회상이 유도됨을 확인했다. 이는 다양한 뇌 부위의 기억저장 세포들의 활성이 기억에 모두 필요함을 의미한다.
박영균 교수는 "이번 연구는 연구팀이 기존에 개발한 기술들에 힘입어 기억저장 세포의 매핑을 최초로 실현하고, 이를 통해 단일 기억이 다양한 뇌 부위 세포들에 흩어져 저장됨을 증명한 데 의의가 있다ˮ며, "이번 연구에서 밝혀진 기억저장 세포의 뇌 지도는, 각 뇌 부위의 세포 및 세포 간 상호작용이 기억에 있어 각각 어떠한 세부적인 기능을 하는지에 관한 연구를 촉진함으로써, 기억의 메커니즘에 대한 완전한 이해를 도울 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 지난 4월 4일 자로 게재됐다(논문명: Brain-wide mapping reveals that engrams for a single memory are distributed across multiple brain regions)
2022.06.02
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다른 사람들과 디지털 게임을 하는 중장년층, 웰빙 지수 높아
중장년층이 다른 사람과 함께 디지털 게임을 하는 것이 웰빙 지수, 사회적 지지 만족도와 연관돼 있다는 연구 결과가 나왔다. 이번 연구는 우리나라에서 진행된 설문 연구지만, 그동안 게임 연구에서 주목받지 못했던 중장년층 게이머들의 삶의 만족도를 살펴봤다는 점에서 좋은 평가를 받아 국제 학술지에 게재됐다.
우리 대학 문화기술대학원 도영임 초빙교수가 50~60대 중장년층 190명을 대상으로 한 온라인 설문 연구 결과를 발표했다고 18일 밝혔다. 연구팀은 게임을 다른 사람과 함께 플레이하는 그룹, 게임을 혼자 플레이하는 그룹, 게임을 하지 않는 그룹으로 나눠 웰빙 지수, 사회적 지지 만족도, 게임에 대한 인식에 차이가 있는지 알아봤다. 그 결과, 디지털 게임이 사람들을 고립시킨다는 일반적인 고정관념과는 정반대의 결과가 나왔다.
중장년층에서 게임을 누군가와 함께 플레이하는 사람이 게임을 혼자 플레이하는 사람, 그리고 게임을 하지 않는 사람보다 웰빙 지수와 사회적 지지 만족도가 높았다. 또한, 게임을 혼자 플레이하더라도 게임을 전혀 하지 않는 사람보다 사회적 지지 만족도가 높다는 흥미로운 결과가 나왔다.
그뿐만 아니라, 중장년 게임 이용자들은 비 이용자들에 비해 `게임은 창의성이나 집중력 향상, 두뇌 계발 등에 도움이 된다', `게임 활동을 통해 새롭고 다양한 활동과 도전을 경험해 볼 수 있다', `가족이 같이 게임을 즐기면 관계에 오히려 도움이 될 수 있다'와 같은 긍정적인 인식에 더 동의했다.
이 결과는 중장년층에서 게임을 하면 웰빙 지수가 높아진다는 인과관계를 증명하는 것은 아니지만, 그동안 게임 문화 참여자로 주목하지 않았던 중장년층 게이머와 그들이 경험하는 게임의 긍정적인 사회 정서적 역할을 조망하였다는 데 의의가 있다.
한편, 중장년층이 주로 하는 게임 장르는 애니팡, 테트리스와 같은 퍼즐 게임과 고스톱, 바둑과 같은 온라인 보드게임이 대다수를 차지했다. 연구팀은 시니어들이 즐길 수 있는 상용 게임이 제한돼 있어 이러한 편중이 일어날 수 있다고 봤다.
2020년 한국콘텐츠진흥원의 게임 이용자 실태 조사에 따르면, 50대의 56.8%, 60~65세의 35%가 게임을 플레이하는 것으로 나타났다. 연구팀은 기존 게임들이 주로 젊은 게이머들을 대상으로 서비스했지만, 앞으로 고령(시니어) 세대가 함께 즐길 수 있는 다양한 게임을 제작하고, 이들에게 게임에 대한 정보를 제공할 필요가 있다고 설명했다. 또한, 게임 시장의 새로운 수요층으로 떠오르는 시니어 게이머에 대한 지속적인 심화 연구가 필요하다고 강조했다.
문화기술대학원 이세연 박사과정 학생과 시정곤 교수가 각각 제1, 제2 저자로 참여한 이 논문은 국제학술지 `엔터테인먼트 컴퓨팅(Entertainment Computing)' 2월 27일 字에 실렸다. (논문명 : The relationship between co-playing and socioemotional status among older-adult game players, https://doi.org/10.1016/j.entcom.2021.100414)
한편 이번 연구는 문화체육관광부와 한국콘텐츠진흥원의 <시니어 게임 플레이 지원 기술 및 게임 서비스 모델 개발> 과제의 지원을 받아 수행했다.
2021.03.18
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인공지능으로 3차원 고해상도 나노입자 영상화 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 삼성전자 종합기술원과 공동연구를 통해 나노입자의 3차원 형상과 조성 분포의 복원 성능을 획기적으로 향상한 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 공동연구팀은 에너지 분산형 X선 분광법(EDX)을 주사 투과전자현미경(STEM)과 결합한 시스템을 활용했다.
이번 연구를 통해 나노입자를 형성하고 있는 물질의 형상과 조성 분포를 정확하게 재구성함으로써, 실제 상용 디스플레이를 구성하는 양자점(퀀텀닷)과 같은 반도체 입자의 정확한 분석에 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수 연구팀의 한요섭 박사, 차은주 박사과정, 정형진 석사과정과 삼성종합기술원의 이은하 전문연구원팀의 장재덕, 이준호 전문연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)' 2월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep learning STEM-EDX tomography of nanocrystals)
에너지 분산형 X선 분광법(이하 EDX)은 나노입자의 성분 분석에 주로 이용되며, X선과 반응한 물체의 성분에 따라 고유한 방출 스펙트럼을 보인다는 점에서 화학적인 분석이 가능하다. 퀀텀닷 및 배터리 등 다양한 나노 소재의 열화 메커니즘과 결함을 해석하기 위해 형상 및 조성 분포 분석이 가능한 이 분광법의 필요성과 중요도가 급증하고 있다.
그러나 EDX 측정 신호의 해상도를 향상하기 위해, 나노 소재를 오랜 시간 전자빔에 노출하면 소재의 영구적인 피해가 발생한다. 이로 인해 나노입자의 3차원 영상화를 위한 투사(projection) 데이터 획득 시간이 제한되며, 한 각도에서의 스캔 시간을 단축하거나 측정하는 각도를 줄이는 방식이 사용된다. 기존의 방식으로 획득된 투사 데이터를 이용해 3차원 영상을 복원할 시, 미량 존재하는 원자 신호의 측정이 불가능하거나 복원 영상의 정밀도와 해상도가 매우 낮다.
그러나 공동 연구팀이 자체 개발한 인공지능 기반의 커널 회귀(kernel regression)와 투사 데이터 향상(projection enhancement)은 정밀도와 해상도를 획기적으로 발전시켰다. 연구팀은 측정된 데이터의 분포를 네트워크가 스스로 학습하는 인공지능 기반의 커널 회귀를 통해 스캔 시간이 단축된 투사 데이터의 신호 대 잡음비(SNR)를 높인 데이터를 제공하는 네트워크를 개발했다. 그리고 개선된 고화질의 EDX 투사 데이터를 기반으로 기존의 방법으로는 불가능했던 적은 수의 투사 데이터로부터 더욱 정확한 3차원 복원 영상을 제공하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 알고리즘은 기존의 EDX 측정 신호 기반 3차원 재구성 기법과 비교해 나노입자를 형성하고 있는 원자의 형상과 경계를 뚜렷하게 구별했으며, 복원된 다양한 코어-쉘(core-shell) 구조의 퀀텀닷 3차원 영상이 샘플의 광학적 특성과 높은 상관관계를 나타내는 것이 확인됐다.
예종철 교수는 "연구에서 개발한 인공지능 기술을 통해 상용 디스플레이의 핵심 기반이 되는 퀀텀닷 및 반도체 소자의 양자 효율과 화학적 안정성을 더욱 정밀하게 분석할 수 있다ˮ고 말했다.
2021.02.16
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효율적 정보 처리를 위한 뇌신경망의 최적화 구조 형성 원리 규명
우리 대학 바이오및뇌공학과 백세범 교수 연구팀이 대뇌 시각 피질 회로가 정보처리에 가장 최적화된 구조를 자발적으로 형성하는 원리를 밝혔다.
이번 연구 결과는 수 십년간의 뇌신경과학 연구에서 그 원리를 명확히 밝혀내지 못했던 시각 피질 기능성 지도들의 복합 구조 형성의 기작을 규명한 것으로, 수학적 모델의 도입을 통해 복잡한 생물학적 신경망 구조의 기원을 찾아낸 성공적인 연구로 평가된다.
연구팀은 망막 신경세포들이 초기 발생 단계에서 일정한 물리적 공간 분포 패턴을 형성하는 과정에서 다양한 종류의 정보 처리 회로가 자발적으로 생성될 뿐만 아니라, 이 패턴으로부터 시각 피질의 기능성 뇌지도들의 규칙적이고 효율적인 복합적 구조가 형성됨을 밝혀냈다.
바이오및뇌공학과 송민 박사과정과 장재선 박사가 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘셀(cell)’의 온라인 자매지 ‘셀 리포츠(Cell Reports)’ 1월 5일 자에 게재됐다. (논문명: Projection of orthogonal tiling from the retina to the visual cortex).
포유류의 일차시각피질 신경세포들은 눈으로부터 입력된 시각 정보의 색, 물체의 형태를 이루는 선분의 각도, 폭 등의 기본적인 시각 정보를 구별하여 전기적 신호로 부호화 한다. 예를 들어 시각 자극의 방향에 따라 반응의 정도가 달라지는 성질인 방향 선택성(orientation selectivity)을 가지는 세포들은 물체의 형태를 구별하기위해 필요한 윤곽선에 대한 정보를 선택적으로 처리한다.
이러한 시각 피질 세포들의 방향 선택성, 공간 주기성등의 성질은 시각 피질 상에서 연속적, 주기적인 형태로 변하는 기능성 지도 (functional map) 구조를 형성하는데, 이 지도들의 구조는 서로 독립적으로 형성되는 것이 아니라 서로 수평, 또는 수직 관계를 이루며 매우 효율적인 짜임새 구조(efficient tiling)를 이룬다. 이를 통해 시각 피질의 모든 국소 영역에서 정보 요소들을 손실없이 효율적으로 부호화할 수 있도록 만드는 대주(hypercolumn) 구조를 형성하는데, 시각 정보처리의 핵심이 되는 이러한 기능성 구조가 어떻게 발생하는지에 대해서는 밝혀진 바가 없었다.
연구팀은 수학적 모델에 기반한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 포유류의 망막에서 발견되는 신경절 세포들이 단순한 물리적 상호작용을 통해 시각 정보의 입력이 없는 상태에서도 놀라울 정도로 효율적인 공간적 배치를 자발적으로 형성할 수 있음을 확인하였다.
연구팀은 이러한 구조가 시각 피질로 투영되어 시각 피질의 다양한 기능성 뇌지도들을 형성됨과 동시에, 그 지도들 간의 상호 짜임새를 정보처리에 가장 최적화된 형태로 구성할 수 있음을 보였다. 뇌의 주요 정보 처리 회로에 대한 설계도가 이미 망막 단계의 신경망이 형성되는 과정에서 자발적으로 발생함을 증명한 것이다.
백세범 교수는 “시각 정보처리의 핵심 구조인 시각 피질의 기능성 지도가 어떻게 자발적으로 발생하는지 규명하였을 뿐 아니라, 다양한 정보를 처리하는 각각의 뇌신경망 회로 구조가 단순한 물리적 상호작용에 의해 가장 효율적인 형태의 복합 구조를 형성할 수 있음을 처음으로 증명한 연구다" 라고 언급했다.
이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 및 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.01.06
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세계 최대 규모의 3차원 암 게놈 지도 구축
우리 대학 생명과학과 정인경 교수가 한국생명공학연구원 국가생명연구자원정보센터(KOBIC) 이병욱 박사 연구팀과 공동연구를 통해 전 세계 최대 규모의 3차원 암 게놈 지도 데이터베이스를 구축해 공개했다고 28일 밝혔다. (데이터베이스 주소: 3div.kr)
공동연구팀은 인체 정상 조직과 암 조직, 그리고 다양한 세포주 대상 3차원 게놈 지도를 분석 및 데이터베이스화 해, 약 400여 종 이상의 3차원 인간 게놈 지도를 구축했으며, 이를 통해 암세포에서 빈번하게 발생하는 대규모 유전체 구조 변이(structural variation)의 기능을 해독할 수 있는 신규 전략을 제시했다.
정인경 교수, 이병욱 박사가 공동 교신 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `핵산 연구(Nucleic Acid Research)' 저널 11월 27일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : 3DIV update for 2021: a comprehensive resource of 3D genome and 3D cancer genome)
현재까지 많은 연구를 통해 암세포 유전체에서 발생하는 돌연변이를 규명해 암의 발병 기전을 이해하려는 시도가 있었다. 최근에는 유전자에서 발생하는 점 돌연변이뿐 아니라 대규모 구조 변이에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 이들을 활용한 신규 암세포의 특이적 유전자 발현 조절 기전 규명의 중요성이 제시되고 있다.
하지만, 대다수의 구조 변이는 DNA가 단백질을 생성하지 않는 비 전사 지역에 존재해, 1차원적 게놈 서열 분석만으로 이들의 기능을 규명하는 데는 한계가 있었다.
한편 지난 10년간 비약적으로 발전한 3차원 게놈 구조 연구는 비 전사 지역에 존재하는 대규모 구조 변이로 인해 생성되거나 소실되는 염색질 고리 구조(chromatin loop)를 3차원 게놈 구조 해독을 통해 규명하면 유전자 조절 기능을 해독할 수 있다는 모델을 제시하고 있다.
이에 정인경 교수 연구팀은 지금까지 공개된 모든 암 유전체의 3차원 게놈 지도를 확보해 전 세계 최대 규모의 3차원 암 유전체 지도를 작성했다. 그리고 대규모 구조 변이와 3차원 게놈 지도를 연결할 수 있는 분석 도구들을 개발했다. 그 결과 연구팀은 대규모 암 유전체 구조 변이에 따른 3차원 게놈 구조의 변화 그리고 이들의 표적 유전자를 규명할 수 있었다.
공동 교신 저자 이병욱 박사는 "최근 세포 내 3차원 게놈 구조 변화가 다양한 질병, 특히 암의 원인이 된다는 것이 밝혀지고 있는데, 이번 연구를 통해 이를 연구할 수 있는 도구들을 세계 최초로 개발했다ˮ라며 "이번 연구 결과를 활용하면 암의 발병 원리를 이해하고 더 나아가 항암제 개발에도 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다ˮ라고 말했다.
정인경 교수는 "암에서 빈번하게 발생하는 대규모 구조 변이의 기능을 3차원 게놈 구조 해독을 통해 정밀하게 규명 가능함을 보여줬다ˮ라며 "이번 연구 결과는 아직 해독이 완벽하게 이루어지고 있지 않은 암 유전체를 정밀하게 해독하는 기술을 한 단계 더 발전시키는 계기가 될 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 기반산업화 인프라 그리고 서경배과학재단의 지원을 통해 수행됐다.
2020.12.28
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