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숨겨진 효소 쏙쏙 찾아내는 인공지능 개발
대장균은 가장 많이 연구된 생명체 중 하나에 해당되지만 아직 대장균을 구성한 단백질 30%의 기능에 대해 명확하게 밝혀지지 않았다. 이에 대해 인공지능을 활용하여 아직 명확하게 밝혀진 바 없던 단백질에서 464종의 효소를 발견하였으며, 이 중 3종의 단백질의 예측된 기능을 시험관 내 효소 분석 방법을 통해 검증하는데 성공하였다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 캘리포니아대학교 샌디에이고(UCSD) 생명공학과 버나드 펄슨(Bernhard Palsson) 교수 공동연구팀이 단백질 서열을 활용, 해당 단백질의 효소 기능을 예측할 수 있는 인공지능, `딥 EC 트랜스포머(DeepECtransformer)'를 개발해 빠르고 정확하게 효소 기능을 파악할 수 있는 예측 시스템을 구축했다고 24일 밝혔다.
효소는 생물학적 반응을 촉매하는 단백질로서, 생명체 내 존재하는 다양한 화학 반응과 이에 따라 결정되는 생명체의 대사 특성을 파악하기 위해서는 각 효소의 기능을 이해하는 것이 필수적이다. EC 번호(효소 고유 번호, Enzyme Commission number)는 국제생화학 및 분자 생물학연맹 (International Union of Biochemistry and Molecular Biology, IUBMB)가 고안한 효소 기능 분류 체계로서, 다양한 유기체의 대사 특성을 이해하기 위해선 게놈 서열에서 존재하는 효소의 종류와 EC 번호를 빠르게 분석할 수 있는 기술 개발이 필요하다.
단백질의 기능 및 효소 기능 예측을 위해 인공지능을 활용하는 다양한 예측 시스템 또한 보고됐지만, 인공지능의 추론 과정을 직접 확인할 수 없는 블랙박스(black box)의 특징을 가졌거나, 효소 서열 내 아미노산 잔기(최소 단위) 수준으로 해석하지 못하는 문제가 있었다.
공동연구팀은 심층학습 기법과 단백질 상동성 분석 모듈을 활용해 주어진 단백질 서열의 효소 기능을 예측하는 인공지능 딥 EC 트랜스포머(DeepECtransformer)를 개발했다. 연구팀은 이번 연구에서 더 다양한 효소 기능을 정확하게 예측할 수 있도록 단백질 서열 전체 문맥에서 효소 기능에 중요한 정보를 추출하였고, 이를 통해 효소의 EC 번호를 정확하게 예측할 수 있었다. 개발된 인공지능은 총 5,360종류의 EC 번호를 예측할 수 있었다.
공동연구팀은 나아가 딥 EC 트랜스포머의 인공신경망 내 정보 흐름을 분석하여 인공지능이 추론 과정에서 효소 기능에 중요한 활성 부위나 보조 인자 결합 부위 정보를 활용하고 있음을 밝혀냈다. 이처럼 인공지능의 블랙박스를 해석함으로써 인공지능이 학습 과정에서 스스로 효소 기능에 중요한 특징을 파악하고 있음을 연구팀은 확인했다.
이번 논문의 제1 저자인 우리 대학 김기배 박사과정생은 “이번에 개발한 예측 시스템을 활용해 아직 밝혀진 적 없던 효소의 기능을 새롭게 예측하고 실험으로 검증할 수 있었다”고 말했다. 그는 또한 “딥 EC 트랜스포머를 활용해 생명체 내 밝혀지지 않았던 효소를 파악함으로써 유용 화합물을 생합성하기 위해 필요한 효소나 플라스틱을 생분해하기 위해 필요한 효소 등 다양한 대사 과정을 새롭게 밝혀낼 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
또한 이상엽 특훈교수는 “효소 기능을 빠르고 정확하게 예측하는 딥 EC 트랜스포머는 기능 유전체학의 핵심 기술로서 시스템 수준에서 전체 효소들의 기능들을 분석할 수 있게 한다”며 “이를 활용해 모든 효소 정보를 포함한 대사 네트워크를 기반으로 친환경 미생물 공장 개발을 수행할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
생명화학공학과 김기배 박사과정이 참여한 이번 논문은 국제 학술지 네이처(Nature) 誌가 발행하는 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 동료 심사를 거쳐 11월 14일 字 게재됐다.
※ 논문명 : 트랜스포머 레이어와 딥러닝을 사용하여 효소 인코딩 유전자의 기능적 주석 달기 (Functional annotation of enzyme-encoding genes using deep learning with transformer layers)
※ 저자 정보 : 김기배 (한국과학기술원, 제1 저자), 김지연 (한국과학기술원, 제2 저자), 이종언 (한국과학기술원, 제3 저자), Charles J. Norsigian (UCSD, 제4 저자), Bernhard O. Palsson (UCSD, 제5 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 6 명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 ‘석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제(과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2023.11.24
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문화기술대학원, 제4회 디지털유산 국제심포지엄 개최
우리 대학이 23일(목)부터 이틀간 '제4회 디지털유산 국제심포지엄 개최(The 4th International Symposium on Digital Heritage; ISDH)'을 학술문화관 양승택 오디토리움에서 개최한다.'데이터로서의 문화유산: 유산 보존 관리 및 활용을 위한 디지털 방법론 개발을 선도하는 데이터 중심의 접근 전략'을 주제로 열리는 이번 심포지엄은 문화재청이 주최하고 우리 대학 문화기술대학원이 주관해 디지털헤리티지랩(안재홍, 심혜승)에서 총괄을 맡았다. 특히 이번 행사는 2025년 CIPA 심포지엄*을 우리 대학이 문화재청과 함께 한국에 유치한 것을 기념하기 위해 기획됐다. *CIPA(International Committee of Architectural Photogrammetry) 심포지엄: 1971년 시작되어 현재 2년마다 개최되는 학술대회로, 고고학, 건축학, 보존과학, 디지털 유산 등에서 최신 연구와 기술을 공유하기 위해 다양한 국가와 전문가들이 참여한다. 이를 위해, 디지털유산 분야에서 활발하게 활동하고 있는 국내외 석학 12명이 강연자로 참여한다. 행사 첫날에는 '비전과 미래: 데이터와 문화유산 보존 관리와 활용'을 주제로 한 플레너리 세션과 '데이터로서의 문화유산'을 주제로 한 전문가 토론, 특별 세션이 진행된다.
유럽 타임머신 프로젝트 독일 대사인 샌더 뮨스터(Sander Munster) 독일 프리드리히 실러 예나 대학교 디지털인문학과 교수, 이원재 문화기술대학원 교수, 첸양(Chen Yang) 중국 통지대학교 건축도시계획대학 부교수 겸 호주 퀸즐랜드대학교 건축학부 명예 선임연구원, 유정민 한국전통문화대학교 문화유산산업학과 교수 등 4명의 석학이 강연을 진행한다. 데이터가 중심이 되는 시대를 맞아 국내 디지털유산 분야의 나아갈 방향을 논의하는 두 번째 세션에서는 이코모스* CIPA 명예 위원장이자 이코모스 인터내셔널 사무총장을 역임한 마리오 산타나 퀸테로(Mario Santana Quintero) 캐나다 칼튼대학교 건설환경공학부 교수가 세션 1의 발제자들과 함께 토론을 진행한다. *이코모스(International Council on Monuments and Sites, ICOMOS): 국제기념물유적협의회
이어지는 특별 세션에서는 안재홍 문화기술대학원 교수가 '디지털유산 워킹그룹 설립: 조직 구성 및 운영 방향'을 제안한다. 유정민 한국전통문화대학교 문화유산산업학과 교수, 조영훈 공주대학교 문화재보존과학과 교수, 강동석 동국대학교 고고미술사학과 교수, 강현 국립문화재연구원 건축문화재연구실 연구관이 참여해 국내 디지털유산 분야의 발전을 촉진하기 위한 전문가 네트워킹에 대한 의견과 계획을 공유한다. 둘째 날인 24일은 2025년 CIPA 심포지엄을 위한 교육 프로그램을 중심으로 운영된다. '디지털유산과의 만남'을 주제로 열리는 세션 1에서는 마리오 산타나 퀸테로(Mario Santana Quintero) 교수, 토마스 리고트(Thomas Rigauts) 유네스코 세계유산센터 파리본부 사업운영전문관, 조 칼라스(Joe Kallas) 유네스코 컨설턴트, 미셀 두엉(Michelle Duong) ICOMOS CIPA 집행이사회 이사가 강연한다. 이어, '문화유산과 데이터 및 AI 기술'을 주제로 문화유산 데이터 기반의 AI 음성 도슨트 개발 실습 워크숍이 진행된다. 사전 등록으로 참여한 학부생들이 디지털유산 분야에 대한 이해도를 높일 수 있도록 기획되었으며, 인공지능 교육 전문업체인 스코프랩스(Scopelabs)에서 실습을 맡는다. 다학제적 분야인 디지털유산을 체험할 수 있도록 역사, 문화유산, 공학 등 다양한 전공의 학생들이 팀을 이뤄 수행한다.
이동만 교학부총장은 환영사를 통해 "문화유산 보존을 통해 정체성을 확립하고 후세에 전하기 위한 인류 공동의 미션을 디지털 시대에 부합하게 발전시킬 수 있도록 문화재청과의 협력을 지속해서 강화할 것"이라고 전했다.
이번 심포지엄의 영상은 추후 문화재청을 통해 공개될 예정이며, 심포지엄 웹사이트( https://isdh2023.org/ )에서 관련 자료를 내려받을 수 있다.
2023.11.23
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“반도체로 양자컴퓨터를 모방하다” 신개념 확률론적 컴퓨팅 핵심소자 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화나이오븀(NbO2) 의 확률적 금속-절연체 전이 현상을 이용한 차세대 확률론적 컴퓨팅의 핵심 반도체 소자를 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 IoT (Internet of Things), 자율주행, 빅데이터, 인공지능으로 대표되는 초연결시대가 진행됨에 따라 다양한 제한 조건과 구성 요소들이 상호작용하는 상황에서 최적의 해결책을 신속하게 찾아내는 '조합최적화 문제’의 해결이 중요한 과제로 부상하고 있다. 예를 들면, 네비게이션에 활용되는 최적 경로 탐색과 같은 문제가 조합최적화 문제에 해당한다. 조합최적화 문제는 복잡도가 증가함에 따라 해답을 찾기가 급격히 어려워지는 특성을 갖기에, 이를 효과적으로 해결할 수 있는 신개념 컴퓨팅 기술이 요구된다. 양자컴퓨팅은 그 대표적인 예시이지만 간섭, 오류 수정, 안정성 등의 이유로 양자 컴퓨팅의 상용화에는 여전히 많은 어려움이 남아 있다.
확률론적 컴퓨터의 기본 소자는 피비트* (pbit)라고 불리는데, 확률론적 컴퓨터는 피비트의 확률적 특성을 이용한다는 점에서 양자컴퓨터와 유사하지만, 기존 반도체 기술로 제작이 가능하여 상용화 측면에서 보다 현실적인 기술이다.
*피비트: Probabilistic bit의 줄임 말로 기존 디지털 시스템에서 사용하는 0, 1의 비트 정보를 출력하지만 각 상태 출력이 고정적이지 않고 확률적인 기본 소자
김경민 교수 연구팀은 산화나이오븀 (NbO2) 재료가 갖는 금속-절연체 전이 현상이 특정 조건에서 확률적으로 발생할 수 있음을 최초로 발견하였으며, 이를 활용해 확률론적 컴퓨팅을 위한 피비트의 제작에 성공하였다. 연구팀에서 개발한 피비트는 비트 당 평균 128pJ의 에너지, 260ns의 속도로 비트를 발생시키며, 이는 기존 저항변화메모리 기반 피비트 기술에 비해 약 20% 에너지 소모가 적으며, 약 4천 배 빠르다.
이에 더하여, 해당 반도체 피비트를 기반으로 하는 확률론적 컴퓨팅 시스템을 설계하였으며, 실제로 조합최적화 문제를 해결하는 사례를 통해 개발한 소자의 실질적인 활용에 대한 가능성을 입증했다.
김경민 교수는 “확률적 신호를 기존 CMOS 기반 회로를 통해 발생시키기 위해서는 매우 복잡한 구조가 요구되는데, 이번 연구는 모트 전이라고 하는 금속-절연체 전이 현상을 통해 확률적 신호를 직접 출력하는 단일 반도체 소자를 구현했다는 점에 큰 의의가 있다”며 “이 기술은 기존 반도체 기술과 융합될 수 있어 양자컴퓨팅의 기능을 수행할 수 있는 현실적인 대안이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 신소재공학과 이학승 박사과정 학생이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications, IF: 16.6)’에 11월 8일 字 게재됐으며 한국연구재단 PIM인공지능반도체 사업, 나노종합기술원, 그리고 KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
논문명: Probabilistic computing with NbOx metal-insulator transition-based self-oscillatory pbit, 논문링크: https://doi.org/10.1038/s41467-023-43085-6
2023.11.23
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인공지능으로 북한 등 경제지표 추정하다
유엔기구(UN)의 지속가능발전목표(SDGs)에 따르면 하루 2달러 이하로 생활하는 절대빈곤 인구가 7억 명에 달하지만 그 빈곤의 현황을 제대로 파악하기는 쉽지 않다. 전 세계 중 53개국은 지난 15년 동안 농업 관련 현황 조사를 하지 못했으며, 17개국은 인구 센서스(인구주택 총조사)조차 진행하지 못했다. 이러한 데이터 부족을 극복하려는 시도로, 누구나 웹에서 받아볼 수 있는 인공위성 영상을 활용해 경제 지표를 추정하는 기술이 주목받고 있다.
우리 대학 차미영-김지희 교수 연구팀이 기초과학연구원, 서강대, 홍콩과기대(HKUST), 싱가포르국립대(NUS)와 국제공동연구를 통해 주간 위성영상을 활용해 경제 상황을 분석하는 새로운 인공지능(AI) 기법을 개발했다고 21일 밝혔다. 연구팀이 주목한 것은 기존 통계자료를 기반으로 학습하는 일반적인 환경이 아닌, 기초 통계도 미비한 최빈국(最貧國)까지 모니터링할 수 있는 범용적인 모델이다.
연구팀은 유럽우주국(ESA)이 운용하며 무료로 공개하는 센티넬-2(Sentinel-2) 위성영상을 활용했다. 연구팀은 먼저 위성영상을 약 6제곱킬로미터(2.5×2.5㎢)의 작은 구역으로 세밀하게 분할한 후, 각 구역의 경제 지표를 건물, 도로, 녹지 등의 시각적 정보를 기반으로 AI 기법을 통해 수치화했다.
이번 연구 모델이 이전 연구와 차별화된 점은 기초 데이터가 부족한 지역에도 적용할 수 있게끔 인간이 제시하는 정보를 인공지능의 예측에 반영하는 `인간-기계 협업 알고리즘'에 있다. 즉, 인간이 위성영상을 보고 경제 활동의 많고 적음을 비교하면, 기계는 이러한 인간이 제공한 정보를 학습하여 각각의 영상자료에 경제 점수를 부여한다. 검증 결과, 기계학습만 사용했을 때보다 인간과 협업할 경우 성능이 월등히 우수했다.
이번 연구를 통해 연구팀은 기존 통계자료가 부족한 지역까지 경제분석의 범위를 확장하고, 북한 및 아시아 5개국(네팔, 라오스, 미얀마, 방글라데시, 캄보디아)에도 같은 기술을 적용하여 세밀한 경제 지표 점수를 공개했다. (그림 1) 이 연구가 제시한 경제 지표는 기존의 인구밀도, 고용 수, 사업체 수 등의 사회경제지표와 높은 상관관계를 보였으며, 데이터가 부족한 저개발국가에 적용 가능함을 연구팀은 확인했다.
이러한 변화탐지를 북한에 적용한 결과, 대북 경제제재가 심화된 2016년과 2019년 사이에 북한 경제에서 세 가지 경향을 발견할 수 있었다. 첫째, 북한의 경제 발전은 평양과 대도시에 더욱 집중되어 도시와 농촌 간 격차가 심화됐다. 둘째, 경제제재와 달러 외환의 부족을 극복하기 위해 설치한 관광 경제개발구에서는 새로운 건물 건설 등 유의미한 변화가 위성영상 이미지와 연구의 경제 지표 점수 변화에서 드러났다. 셋째, 전통적인 공업 및 수출 경제개발구 유형에서는 반대로 변화가 미미한 것으로 확인됐다.
연구에 참여한 우리 대학 전산학부·IBS 데이터사이언스그룹 CI 차미영 교수는 "전산학, 경제학, 지리학이 융합된 이번 연구는 범지구적 차원의 빈곤 문제를 다룬다는 점에서 중요한 의미가 있으며, 이번에 개발한 인공지능 알고리즘을 앞으로 이산화탄소 배출량, 재해재난 피해 탐지, 기후 변화로 인한 영향 등 다양한 국제사회 문제에 적용해 볼 계획이다ˮ 라고 말했다.
이 연구에는 경제학자인 우리 대학 기술경영학부 김지희 교수, 서강대 경제학과 양현주 교수, 홍콩과기대 박상윤 교수도 함께 참여하였다. 이들은 “이 모델은 저비용으로 개발도상국의 경제 상황을 상세하게 확인할 수 있어 국제개발협력(ODA) 사업에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다”며 “이번 연구가 선진국과 후진국 간의 데이터 격차를 줄이고 유엔과 국제사회의 공동목표인 지속가능한 발전을 달성하는 데 기여할 수 있기를 바란다ˮ고 밝혔다.
위성영상과 인공지능을 활용한 SDGs 지표의 개발과 이의 정책적 활용은 국제적인 주목을 받고 있는 기술 분야 중 하나이며 한국이 앞으로 주도권을 가지고 이끌 수 있는 연구 분야이다. 이에 연구팀은 개발한 모델 코드를 무료로 공개하며, 측정한 지표가 여러 국가의 정책 설계 및 평가에 유용하게 사용될 수 있도록 앞으로도 기술을 개선하고 매해 새롭게 업데이트되는 인공위성 영상에 적용하여 공개할 계획이다.
한편 이번 연구 결과는 전산학부 안동현 박사과정, 싱가포르 국립대 양재석 박사과정이 공동 1저자로 국제 학술지 네이처 출판 그룹의 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 지난 10월 26일 자 게재됐다. (논문명: A human-machine collaborative approach measures economic development using satellite imagery, 인간-기계 협업과 위성영상 분석에 기반한 경제 발전 측정).
논문링크: https://www.nature.com/articles/s41467-023-42122-8
2023.11.21
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비정상 단백질 처리에 관여하는 새로운 인자 발견
우리 대학 생명과학과 김윤기 교수, 조원기 교수 공동연구팀이 비정상 단백질을 처리하기 위해 형성되는 응집체의 형성 경로를 촉진하는 새로운 인자를 규명했다고 밝혔다.
김윤기 교수, 조원기 교수 공동연구팀은 비정상 단백질 처리경로에서 YTHDF2 단백질이 UPF1을 통해 기존에 알려진 CTIF, eEF1A1, 디낵틴1(Dynactin1) 복합체와 상호작용하며, 비정상 단백질을 비정상 단백질 집합소인 애그리좀(aggresome)으로 수송하는 경로를 조절한다고 밝혔다. 비정상 단백질 처리경로에 관여하는 새로운 인자를 규명하고, 단백질 품질검증에서 중요한 역할을 한다는 사실을 밝힘으로써 비정상 단백질에 의해 야기 되는 퇴행성 신경질환의 치료제 개발에 기여할 것으로 기대된다.
생명과학과 황현정 박사, 박태림 박사과정, 김형인 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 10월 6일 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)'에 게재됐다.
인간의 몸에서는 다양한 생명 활동을 위해 끊임없이 새로운 단백질이 생성되고 사라진다. 단백질 형성과정에서 정상적인 단백질뿐만 아니라 비정상적인 단백질이 형성되기도 한다. 새롭게 형성되는 단백질의 품질검증은 정상적인 생명 활동에 매우 중요하다. 비정상적인 단백질의 축적은 다양한 질환을 일으킬 수 있다.
비정상 단백질 처리경로는 CTIF, eEF1A1, 디낵틴1 복합체와 UPF1이 관여하며 비정상 단백질을 애그리좀으로 수송한다. 이와 같은 비정상 단백질 응집체는 특히 치매, 파킨슨병 등 퇴행성 신경질환 환자의 뇌에서 많이 발견된다.
mRNA에는 전사 후 변형 과정을 통한 다양한 mRNA 변형이 일어난다. mRNA 변형은 mRNA 품질검증, 단백질 번역 등 다양한 mRNA 대사에 중요하다. 그 중 m6A(N6-메틸아데노신)는 mRNA 내부에 가장 많이 존재하는 mRNA 변형으로 알려져 있다.
m6A는 다양한 인식 단백질에 의해 인식되며, 어떤 단백질에 의해 인식되는가에 따라 다양한 mRNA 대사에 영향을 준다. 그 중 YTHDF2 단백질은 m6A 인식 단백질로써 UPF1과 상호작용하며 RNA 분해경로를 조절한다.
연구팀은 YTHDF2 단백질이 기존 연구에서 밝혀진 mRNA 분해경로뿐만 아니라 비정상 단백질 처리경로를 조절한다는 사실을 밝혔다.
연구 결과, YTHDF2 단백질은 m6A RNA와 독립적으로 비정상 단백질 처리경로에서 애그리좀 형성을 조절했다. 면역 침강반응에서 YTHDF2 단백질은 UPF1과의 상호작용을 통해 CTIF, eEF1A1, 디낵틴1으로 이루어진 복합체에 합류하여 복합체와 모터 단백질 디네인(Dynein) 사이의 상호작용을 조절했다.
복합체와 YTHDF2 단백질이 상호작용하지 못하는 경우 애그리좀이 잘 형성되지 않았으며, 그로 인한 세포 사멸이 촉진됐다. 이는 YTHDF2 단백질이 비정상 단백질 처리경로의 핵심 단백질임을 나타낸다.
또한, 연구팀은 단일입자추적(Single-particle imaging) 기법, 초고해상도 이미징(Super-resolution imaging) 기법을 사용하여 YTHDF2 단백질이 없는 경우 비정상 단백질의 수송 속도가 느려지며, 애그리좀이 비정상적인 형태로 형성된다는 것을 입증했다.
비정상 단백질 처리경로에 관여하는 새로운 인자를 규명하고 기존에 알려져 있던 인자들과의 관계를 밝힘으로써 비정상 단백질에 의해 야기 되는 퇴행성 신경질환의 치료제 개발에 기여할 것으로 기대된다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과 서경배과학재단의 지원을 받아 수행됐다.
2023.10.12
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인공지능으로 조현병 원인치료의 실마리 찾다
정신분열증으로도 알려진 조현병은 환청, 환영, 인지장애 등의 증상으로 대표되는 정신질환이다. 국내 연구진이 인공지능을 활용해 그동안 증상 억제만이 가능했던 조현병의 원인을 치료할 수 있는 실마리를 찾았다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이도헌 교수 및 한국한의학연구원(원장 이진용) 공동연구팀이 미국 스탠리 의과학연구소(이하 스탠리연구소) 와의 국제공동연구를 통해 인공지능으로 개인의 유전형과 조현병 사이의 선천적 병리 모델과 조현병 예측 마커를 발굴했다고 27일 밝혔다.
조현병은 2016년 강남역 살인사건, 2019년 진주 방화사건, 2023년 대전 칼부림 사건 등 일부 환자들의 강력범죄와 환자에 대한 사회적 낙인으로 인해 조현병은 심각한 사회적 문제가 되었다. 그러나 이러한 심각성에도 불구하고 조현병의 원인은 명확히 밝혀지지 않아, 리스페리돈(risperidone), 클로자핀(clozapine) 등 항정신병제에 의한 증상의 억제만이 가능한 실정이다.
이도헌 교수 연구팀은 미 스탠리연구소의 다수준 뇌 조직 데이터에 최근 주목받는 인공지능 기술인 `설명가능한 심층학습' 기술을 접목해, 선천적 유전형과 조현병 사이의 병리를 설명하는 인공신경망 모델을 구축했다. 그리고 모델을 해석하여, 선천적 유전형이 유전자·단백질 발현 조절을 통해 뇌의 전전두엽피질, 안와전두엽피질 신경세포의 발생을 변화시켜 조현병 취약성을 결정한다는 사실을 밝혀냈다. 또한, 뇌의 신경세포 밀도를 감소시키는 유전형 조합을 조현병 예측 마커로 제시해, 개인화된 조현병 예측과 세포 치료 등을 통한 조현병 원인치료의 가능성을 열었다.
이도헌 교수는 바이오의료 분야는 `속내를 알 수 없는 인공지능'보다는 `속내를 해석가능한 인공지능'이 꼭 필요한 분야라고 강조하면서, “기존의 인공지능과 비교했을 때 이번 연구에서는 인공신경망의 중간 노드에 유전자 이름, 세포의 상태와 같은 구체적인 생물학적 의미가 부여된 노드를 배치하고 그들간의 연결관계를 기계학습기법으로 분석했다”라고 말했다.
바이오및뇌공학과 이도헌 교수, 조유상 박사(現 한국한의학연구원 선임연구원), 미 스탠리연구소 김상현 박사, 마리 웹스터 박사가 공동으로 진행한 이번 연구는 영국 옥스퍼드대학교에서 발간하는 세계적 학술지인 `기능유전체학 브리핑(Briefings in Functional Genomics)'지 2023년 9월호에 게재됐다.
2023.09.27
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반도체 기술로 75배 향상된 초고효율 수소 생산 성공
반도체 공정기술을 활용하여 세계 최고 수준의 높은 수소 생산 효율을 장기간 유지하는 기술이 개발되어 화제다.
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수·KIST(원장 윤석진) 김진영 박사·김동훈 박사 공동 연구팀이 수소 생산 촉매가 반응 중 잃어버리는 전자를 신개념 산화물 반도체로부터 보충받는 새로운 원리를 활용해 고효율 및 고내구성 수소 생산 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
고순도 그린 수소를 생산하기 위해 신재생에너지로 물을 전기분해하는 친환경적인 고분자 전해질막 수전해(PEMWE) 장치를 활용하게 된다. 이때 주로 사용되는 이리듐(Ir) 촉매의 경우 전자를 많이 가지고 있는 상태를 지속적으로 유지해야 고효율과 고내구성을 동시에 달성할 수 있게 된다. 하지만 일반적으로 쉽게 전자를 잃어버리고 산화되는 촉매 반응의 특성 때문에 효율과 수명이 현저히 저하되는 고질적인 문제가 있었다.
KAIST-KIST 공동 연구팀은 초미세 패턴을 적층하여 3차원 네트워크 구조를 구현할 수 있는 반도체 기술을 활용하였다. 이때 사용한 물질은 안티모니(Sb)가 도핑된 주석 산화물이며, 이 산화물 표면에는 ‘전자 저장소’역할을 하는 산소 이온이 고농도로 분포하도록 반도체 증착 기술을 적용하였다. 이 독특한 산화물 반도체를 촉매 지지체로 사용하게 되면 표면에 위치한 산소 이온이 이리듐(Ir) 촉매로 충분한 양의 전자를 지속적으로 보충해 줌으로써 촉매의 높은 수소 생산 효율을 장기간 유지해 주게 된다.
연구팀은 이를 고분자 전해질막 수전해(PEMWE) 장치에 적용한 결과, 기존 이리듐(Ir) 상용 나노입자 촉매에 비해 최대 75배 개선된 세계 최고 수준의 성능 향상을 달성함과 동시에 높은 전류 밀도에서 장시간 구동하는 우수한 내구성 또한 확보했다.
우리 대학 정연식 교수는 “일반적으로 반도체 기술과 수소 생산은 크게 다른 분야로 여겨지지만, 기존 합성 기술로는 얻기 어려운 독특한 조성의 소재를 정밀 반도체 공정 기술로 구현함으로써 높은 효율을 달성할 수 있었고, 이는 기술 분야 간 융합의 중요성을 잘 보여주는 연구 사례”라고 덧붙였다. KIST 김진영 박사는“기존 귀금속 촉매량의 1/10 이하만 사용하고도 동등 이상의 성능을 달성해, 앞으로 추가 연구를 통해 그린 수소 생산의 경제성을 확보할 수 있을 것으로 기대된다”고 언급했다.
신소재공학과 이규락 학생, KIST 김준 박사, 홍두선 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 9월 5일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Efficient and sustainable water electrolysis achieved by excess electron reservoir enabling charge replenishment to catalysts)
이번 연구는 산업자원통상부 에너지혁신인재양성사업, 과학기술정보통신부 미래수소원천기술개발사업, 그리고 과학기술정보통신부 나노소재기술개발 사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2023.09.25
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2023년 KAIST 총장자문위원회(PAC) 개최
우리 대학이 6일 오전 서울캠퍼스 내빈관에서 '2023년 KAIST 총장자문위원회(KAIST President’s Advisory Council, PAC)'를 개최했다.
'KAIST 총장자문위원회'는 국내·외 산·학·연 각 분야의 리더를 초빙해 우리 대학이 세계 초일류 대학으로 발전하기 위한 정책적 자문을 얻기 위해 2006년부터 지속 운영되어온 위원회로, 코로나 이후 일상을 되찾아 가면서 올해 새롭게 자문위원을 구성해 개최하게 되었다. 이날 위원회에서는 새롭게 선임된 자문위원의 위촉식과 함께, 이광형 총장의 발표를 통해 QAIST 신문화전략을 바탕으로 한 우리 대학의 주요 현황과 성과에 대해 보고하고 향후 주요 추진사항을 소개했다. 특히, 세계 초일류 대학으로 성장하기 위한 교육·연구시설 확대와 미래 핵심 중점 분야의 교수 확보 계획 등을 소개하고, 위원회로부터 다양하고 실질적인 정책적 자문을 받았다.이광형 총장은 "KAIST는 그동안 총장자문위원회를 통해 세계적인 과학기술대학으로 발전할 수 있는 실질적이고 다양한 자문을 얻어왔다"라며, "앞으로도 지속해서 자문위원과 연계된 국내·외 유수 기관들과 협력관계를 확대·발전시켜, 글로벌 10위권 대학으로 뻗어나가기 위한 다양한 동력을 확보할 수 있을 것으로 기대한다"라고 밝혔다.
2023.09.07
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쭉쭉 늘어나는 웨어러블 디바이스 핵심기술 개발
웨어러블 전자 소자, 소프트 로보틱스 등 차세대 전자 디바이스에는 오랜 시간 손상되지 않으며 구동하기 위해서는 단단하고 잘 늘어나면서도 스스로 치유되는 성질을 가지는 탄성 고분자 소재의 개발이 필요하다.
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수 연구팀이 탄성 고분자 소재의 기계적 물성과 자가 치유 효율성을 동시에 높이는 새로운 고분자 설계법을 개발하였다고 28일 밝혔다.
자가 치유 고분자는 고분자 사슬의 움직임이 많고 에너지 분산에 효율적인 결합이 사용될 경우에 자가 치유 특성을 가지게 된다. 하지만 이러한 성질은 고분자 소재를 기계적으로 약하게 만들게 되어 강하며 스스로 치유되는 특성을 동시에 가지는 재료의 개발에는 어려움이 있었다.
강지형 교수 연구팀은 금속 이온과 유기 리간드를 포함한 고분자 사이의 결합에 음이온이 미치는 영향에 대해 다양한 분석법을 통해 심도 있게 분석하여 고분자 소재가 외부 힘에 얼마나 견디는지에 대한 응력 완화 메커니즘을 규명했다. 이를 바탕으로 각기 다른 기능을 가지는 두 음이온을 의도적으로 섞어 기존 소재 대비 강성이 세 배 이상 향상하는 동시에 자가 치유 효율성도 동반 향상하는 결과를 얻어냈다.
단백질에서 많이 볼 수 있는 배위 결합을 기반으로 한 자가 치유 고분자는 금속 양이온과 고분자내 유기 리간드가 가교 결합을 형성하고 전하 균형을 위해 음이온이 근처에 존재하는 형태를 가지고 있다. 하지만 기존의 연구들은 음이온이 배위 결합 형성에 미치는 영향을 심도 있게 분석하지 않았다.
연구팀은 다른 성질을 나타내는 다섯 가지 음이온을 선별하여 배위에 참여하는 음이온, 배위에 참여하지 않는 음이온, 둘 이상의 배위 방식을 가지는 음이온, 총 세 카테고리로 분류했으며 이들이 거시적 고분자 물성에 미치는 영향을 분석했다. 배위에 참여하는 음이온은 고분자의 탄성율을 높이지만 소재가 끊어지지 않고 늘어나게 하는 연신율을 감소시키는 반면 배위에 참여하지 않는 음이온은 낮은 탄성율과 높은 연신율을 부여한다. 둘 이상의 배위 방식을 가지는 음이온은 응력 완화 메커니즘의 다양화를 이끌어 높은 탄성률과 상대적으로 높은 연신율을 부여한다.
이에 따라 연구팀은 다중 배위 방식을 가지는 음이온과 배위에 참여하지 않는 음이온을 혼합했을 때 두 음이온이 가지는 시너지로 인해 단독 음이온 시스템에 비해 더 높은 탄성률, 높은 연신율, 높은 자가 치유 효율성이 나타나는 것을 밝혔다.
이번 연구를 주도한 강지형 교수는 “이번 연구는 양날의 검과 같은 관계를 갖는 탄성 고분자 소재의 기계적 성질과 자가 치유 효율성을 동시에 높이는 새로운 전략을 개발했다는 것에서 큰 의의가 있으며, 잘 찢어지지 않는 자가 치유 연성 고분자의 설계 및 합성에 새로운 방향성을 제시, 차세대 소재 개발에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
우리 대학 신소재공학과 박현창 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)’에 8월 19일 게재됐다. (논문명: Toughening self-healing elastomer crosslinked by metal–ligand coordination through mixed counter anion dynamics)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노소재기술개발사업 미래기술연구실 전략형, ERC 웨어러블 플랫폼 소재기술 센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.08.28
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마스크 하나로 선명한 3D 홀로그래픽 센서 구현
일반카메라에 비해 홀로그래픽 카메라는 물체의 3D 정보를 획득하는 능력 덕분에 현실감 있는 영상을 제공한다. 하지만 기존 홀로그래픽 카메라 기술은 광파(光波)의 간섭 현상을 이용하여 빛의 파장·굴절률 등을 측정하는 장치인 간섭계를 사용하여 복잡하고 주변 환경에 민감한 단점이 있다.
우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀이 3차원 홀로그래피 이미징 센서 기술의 새로운 도약을 이뤘다고 23일 발표했다.
연구팀은 복잡한 간섭계를 사용하지 않는 혁신적인 홀로그래피 카메라 기술을 발표했다. 이 기술은 마스크를 이용해 빛의 위상 정보를 정밀하게 측정하며, 이에 따라 물체의 3D 정보를 더욱 정확하게 재구성할 수 있다.
연구팀은 제시한 혁신적인 방법은 수학적으로 특정 조건을 만족하는 마스크를 일반 카메라에 추가하고, 이를 통해 측정한 레이저 산란광을 컴퓨터 상에서 분석하는 방식이다. 복잡한 간섭계가 필요하지 않고, 더욱 단순화된 광학 시스템을 통해 빛의 위상 정보를 효과적으로 획득한다. 이 기술에서는 물체 뒤 위치한 두 렌즈 사이의 특별한 마스크가 중요한 역할을 한다. 이 마스크는 빛의 특정 부분을 선별적으로 필터링하며, 렌즈를 통과하는 빛의 강도는 일반적인 상업용 카메라로 측정될 수 있다. 이 기술은 카메라로부터 받아온 이미지 데이터와 마스크의 독특한 패턴을 결합해, 알고리즘 처리를 통해 물체의 세밀한 3D 정보를 복원한다.
이러한 방식은 어떤 위치의 물체든 선명하게 3차원으로 촬영하는 능력을 갖추고 있다. 실제 구현을 위해서는, 일반적인 이미지 센서에 단순한 디자인의 마스크를 추가하는 것으로 레이저 홀로그래피 3D 이미지 센서 구현이 가능하다. 이에 따라 광학 시스템의 설계와 제작이 더욱 간편해진다. 특히 이 새로운 기술은 빠른 움직임의 물체에도 선명한 홀로그래픽 이미지 촬영이 가능해 활용 범위가 넓어질 것으로 예상된다.
물리학과 오정훈 박사가 제1 저자로 참여한 이 연구 결과는 국제적인 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)' 8월 12일 字에 출판됐다. (논문명: Non-interferometric stand-alone single-shot holographic camera using reciprocal diffractive imaging)
제1 저자인 물리학과 오정훈 박사는 “제안하는 홀로그래픽 카메라의 모듈은 일반 카메라에 필터를 추가하는 방식으로 구현될 수 있으므로, 실용화된다면 일상생활에서 비전문가가 손쉽게 사용할 수 있을 것이다”라며, “특히 기존의 원격 감지 기술들을 대체할 수 있다는 높은 잠재력을 가지고 있다”라고 말했다.
한편 이번 연구는 연구재단의 리더연구사업, 과학기술정보통신부의 홀로그램핵심기술지원사업, 나노 및 소재 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.08.23
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아동 학대로 인한 정신질환 발병 원인 최초 규명
아동기 시 부모에게서 떨어져서 방치되거나 학대를 받을 경우, 극심한 스트레스 현상이 일어난다. 이러한 스트레스 상황을 겪게 되면 성인으로 성장하는 과정 동안 뇌 신경 회로망 및 기능이 크게 변화되어 조현병 및 우울증과 같은 정신질환이 발생될 수 있다. 하지만 현재까지 아동기 스트레스에 따른 정신질환의 원인과 그 제어 방법에 대해서는 정확히 알려진 바가 없다.
우리 대학 생명과학과 정원석 교수 연구팀이 아동 학대 및 방임 등의 아동기 스트레스로 인해 발병되는 정신질환이 별아교세포의 과도한 시냅스 제거에서 기인함을 최초로 규명해 면역 관련 최고 국제 학술지인 ‘이뮤니티(Immunity)’에 발표했다고 1일 밝혔다.
정원석 교수 연구팀은 뇌에서 면역기능을 담당하는 별아교세포가 스트레스 호르몬에 반응하여 과도하게 흥분성 시냅스를 제거하는 현상이, 아동 학대 및 방임에 따른 정신질환 발병의 주요 원인임을 최초로 규명하였다. 과도한 스트레스가 다양한 정신질환의 원인으로 작용할 수 있음이 임상적으로 알려져 있었지만, 그 정확한 발병 기전은 알려지지 않았기 때문에 이번 연구는 스트레스로 인한 정신질환의 예방 및 치료에 크게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 미국식품의약국 (FDA)에서 승인된 임상 약물 스크리닝을 진행해 별아교세포의 외부 물질을 잡아 먹어 제거하는 역할(포식 작용)을 조절하는 새로운 기작을 발굴했다. 그 결과, 연구팀은 스트레스 호르몬이라 불리는 합성 글루코코르티코이드(synthetic glucocorticoid)가 별아교세포의 포식 작용을 비정상적으로 크게 높이는 것을 발견했다. 글루코코르티코이드는 당대사, 항염증 등 생명 유지에 필요한 역할을 하는 한편 스트레스와 같은 외부 자극에 의해 분비돼 신체가 대응할 수 있도록 한다. 하지만 만성 스트레스로 인해 글루코코르티코이드에 과도하게 장기간 노출되면 우울증, 인지장애, 불안 증세와 같은 다양한 정신질환이 발병할 수 있다.
연구팀은 아동기 스트레스로 인한 별아교세포의 기능 변화를 이해하고자 아동기 사회성 결핍(early social deprivation) 생쥐 모델을 활용했고, 그 결과 스트레스 호르몬이 별아교세포의 글루코코르티코이드 수용체 (glucocorticoid receptor; GR)와 결합해 별아교세포의 포식 작용에 중요한 역할을 하는 MERTK(Mer Tyrosine Kinase)라는 수용체의 발현을 크게 증가시킴을 알아냈다. 놀랍게도 별아교세포는 증가된 MERTK를 통해 다양한 대뇌 피질에 존재하는 특정 신경 세포의 흥분성 시냅스만을 선택적으로 잡아 먹어 감소시켰으며, 이로 인한 비정상적인 신경 회로망 형성으로 추후 성인기에 사회성 결핍과 우울증 같은 복합적인 행동 이상이 일어남을 발견했다.
뿐만 아니라 연구팀은 별아교세포와 함께 뇌 면역 기능에 중요한 역할을 담당하는 것으로 알려진 미세아교세포는 아동기 사회성 결핍 쥐 모델에서의 시냅스 제거에는 전혀 참여하고 있지 않음을 관찰했다. 이는 아동기 스트레스 상황에서 미세아교세포가 아닌 별아교세포가 특이적으로 스트레스 호르몬에 반응해 뇌의 환경을 조절하고 있음을 확인한 것이다.
연구팀은 이 같은 발견이 인간에게도 적용될 수 있는지를 알아보기 위해, 인간 만능 유도 줄기세포에서 유래한 뇌 오가노이드를 활용해 스트레스 호르몬에 대한 반응을 확인했다. 중요하게도 연구팀은 인간 뇌 오가노이드에서도 스트레스 호르몬에 의해 별아교세포의 글루코코르티코이드 수용체와 포식 수용체가 모두 활성화됨을 발견했으며, 또한 별아교세포가 흥분성 시냅스를 과도하게 제거함을 확인했다. 이로써 스트레스 반응에 대한 쥐와 인간의 시냅스 조절 메커니즘이 같음을 보임으로써, 연구팀은 이번 발견이 인간의 정신질환 치료에도 응용될 수 있음을 제시했다.
정원석 교수는 “지금까지 아동기 스트레스와 뇌 질환 발병의 메커니즘은 잘 밝혀져 있지 않았지만, 이번 연구를 통해 과도한 별아교세포의 포식 작용이 정신질환 발병에 있어 중요한 원인이 될 수 있음을 최초로 증명했다”고 언급하며 “추후 다양한 뇌 질환의 이해와 치료에 있어서 별아교세포의 면역기능 조절이 근본적인 타겟으로 응용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.
우리 대학 생명과학과 변유경, 김규리 박사과정 학생과 김남식 박사후연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 셀(Cell) 자매지이자 면역 관련 최고 국제 학술지인 `이뮤니티 (IMMUNITY)' 7월 31일 字 온라인 출판됐다. (논문명 : Stress induces behavioral abnormalities by increasing expression of phagocytic receptor MERTK in astrocytes to promote synapse phagocytosis).
한편 이번 연구는 연구재단 중견 연구, 뇌질환극복연구사업, 뇌기능 규명 조절 기술 개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.08.01
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갈색 지방 열 생성 조절 인자 규명
우리 대학 의과학대학원 서재명 교수가 한국생명공학연구원(원장 김장성, 이하 생명연) 대사제어연구센터 배광희 박사, 김원곤 박사 연구팀과 공동연구를 통해 갈색지방의 신규 대사 조절 인자를 규명했다고 밝혔다.
갈색지방은 백색지방과는 달리 열 생성을 통해 에너지를 소모하며 갈색지방의 활성은 나이나 신체 대사적 상태 특히, 비만과 반비례 관계를 가지고 있다. 이러한 특성으로 갈색지방은 비만과 대사 질환 제어의 새로운 치료제 표적으로 간주되고 있다. 세포 내 에너지를 생성하는 미토콘드리아 기질에 위치한 짝풀림 단백질(UCP1)이 갈색지방의 열 생성 과정에서 핵심적인 역할을 하는 것으로 알려져 있으나, 다른 열 생성 인자들에 관해서는 많이 알려지지 않았다.
공동 연구팀은 갈색지방의 RNA 전사체와 단백질체 정보를 이용한 다중오믹스 분석을 통해 LETMD1이라는 단백질이 갈색지방조직의 분화 및 발달 단계에서 선택적으로 발현되고 있음을 발견했다. 나아가 LETMD1 단백질이 기존 보고와는 달리 미토콘드리아 기질에 위치하고 있음을 새롭게 확인했다.
LETMD1 유전자 결핍 마우스를 제작하여 추위에 노출 시킨 결과, UCP1 단백질의 발현이 억제되어 있어 체온과 호흡을 유지시키지 못한다는 결과를 관찰했으며, 기전 연구를 통해 LETMD1 단백질이 호흡복합체의 발현과 기능에 영향을 준다는 사실을 밝혔다.
공동 제1 저자인 김광은 박사는 "갈색지방은 섭취한 에너지를 열로 전환할 수 있기 때문에, LETMD1 단백질을 통해 비만 등 대사성 질환의 예방 및 중재기술 개발에 활용될 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
우리 대학 의과학대학원 김광은 박사 (현 서울대학교 화학부 박사후연구원)와 생명연 박안나 박사 (현 미시간대 의대 박사후연구원)가 공동 제 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 6월 23일자 온라인판에 출판되었다. (논문명 : Mitochondrial matrix protein LETMD1 maintains thermogenic capacity of brown adipose tissue in male mice).
이번 연구는 과기정통부 중견연구자 지원사업, 산업자원부 알키미스트사업, 국가신약개발사업, 생명연 주요사업, KAIST 국제공동연구지원사업의 지원으로 수행되었다.
2023.07.31
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