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바이오 경로 이미지 분석하는 AI 최초 개발
유전자, 단백질, 대사물질 등 복잡한 정보를 표현하는 바이오 경로 이미지는 중요한 연구 결과를 내포하고 있지만, 이미지 기반 정보 추출에 대해 그동안 충분한 연구가 이뤄지지 않았다. 이에 우리 연구진은 바이오 경로 정보를 자동으로 추출할 수 있는 인공지능 프레임워크를 개발했다.
우리 대학 생명화학공학과 김현욱 교수 연구팀이 바이오 경로 이미지에서 유전자와 대사물질 정보를 자동으로 추출하는 기계학습 기반의 ‘바이오 경로 정보 추출 프레임워크(이하 EBPI, Extraction of Biological Pathway Information)’를 개발했다고 28일 밝혔다.
연구팀이 개발한 EBPI는 문헌에서 추출한 이미지 속의 화살표와 텍스트를 인식하고, 이를 기반으로 바이오 경로를 편집 가능한 표의 형태로 재구성한다. 객체 감지 모델 등의 기계학습을 사용해 경로 이미지 내 화살표의 위치와 방향을 감지하고, 이미지 속 텍스트를 유전자, 단백질, 대사물질로 분류한다. 그 후 추출된 정보를 통합해 경로 정보를 표 형식으로 제공한다.
연구팀은 74,853편의 논문에서 추출한 바이오 경로 이미지와 기존 수작업으로 작성된 경로 지도를 비교하며 EBPI의 성능을 검증했다. 그 결과, 높은 정확도로 바이오 경로 정보가 자동으로 추출됐음을 확인했다.
EBPI를 사용해 대표적인 바이오 경로 데이터베이스에 포함되지 않은 생화학 반응 정보를 대량의 문헌 내 바이오 경로 이미지로부터 추출하는 데에도 성공했다.
다양한 산업적 가치를 지닌 대사물질들의 생합성 관련 문헌을 EBPI로 분석한 결과, 문헌에서는 보고가 됐지만, 기존 데이터베이스에서는 누락된 생화학 반응들이 확인된 것이다. 화학산업에서 다양한 응용분야를 갖는 1,4-부탄디올, 2-메틸부티르산, 하이드록시티로솔, 레불린산 및 발레로락탐의 생합성 경로를 예시로 이러한 발견을 제시했다.
연구를 총괄한 김현욱 교수는 “이번 연구에서 개발된 EBPI는 대규모 문헌 데이터 분석에 있어 중요한 도구가 될 것이며 생명공학, 대사공학 및 합성생물학 분야에서 바이오 경로 이미지를 AI로 분석하는 최초의 사례로, 관련 연구의 실험 디자인 및 분석 시 유용하게 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.
생명화학공학과 권문수 박사과정생과 이준규 박사과정생이 공동 제1 저자인 이번 연구는 대사공학 및 합성생물학 분야의 대표적 국제학술지인 대사공학(Metabolic Engineering, JCR 분야 상위 10% 이내)에 11월호에 게재됐다.
※ 논문명 : A machine learning framework for extracting information from biological pathway images in the literature
※ 저자 정보 : 권문수(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이준규(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김현욱(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 3명
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 및 농촌진흥청의 농업미생물사업단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.11.28
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에너지 저장, 하중지지 동시 가능한 구조배터리 개발
친환경 에너지 기반 자동차, 모빌리티, 항공우주 산업군 등에 활용되는 구조배터리는 높은 에너지 밀도를 통한 에너지 저장과 높은 하중 지지의 두 기능을 동시에 충족되어야 한다. 기존 구조배터리 기술은 두 가지 기능이 상충하여 동시에 향상하기 어려웠지만 우리 연구진이 이를 해결하기 위한 기반 기술 개발에 성공했다.
우리 대학 기계공학과 김성수 교수 연구팀이 하중 지지가 가능하고 화재 위험이 없고 얇고 균일한 고밀도 다기능 탄소섬유 복합재료 구조 배터리*를 개발했다고 19일 밝혔다.
*다기능 복합재료 구조 배터리(Multifunctional structural batteries): 복합재료를 구성하는 각 소재가 하중 지지 구조체 역할과 에너지 저장 역할을 동시에 수행할 수 있다는 점을 의미
초기의 구조 배터리는 상용 리튬이온전지를 적층형 복합재료에 삽입한 형태로, 기계적-전기화학적 성능 통합 정도가 낮으므로, 이는 소재 가공, 조립 및 설계 최적화에 어려움이 있어 상용화되기 어려운 실정이었다.
이러한 문제를 해결하기 위해 김성수 교수 연구팀은 ‘에너지 저장이 가능한 복합재료’의 관점에서 기존 복합재료 설계에서 중요한 계면 및 경화 특성을 중심으로 구조전지의 다기능성을 최대화할 수 있는 고밀도 다기능 탄소섬유 복합재료 구조 배터리를 개발하기 위한 체계적인 방식을 연구했다.
연구팀은 이번 연구를 통해 기계적 물성이 높은 에폭시 (Epoxy) 수지와 이온성 액체(ionic liquid)/탄산염 전해질(carbonate electrolyte) 기반 고체 폴리머 전해질이 단단해지는 경화 메커니즘을 분석하고 이를 통해 적절한 온도와 압력 조건을 제어하여 경화 공정을 최적화하였다.
또한 개발된 구조 배터리는 진공 분위기에서 복합재료를 압축 성형하여 구조배터리 내에서 전극과 집전체 역할을 담당하는 탄소섬유의 부피 비율을 기존 탄소섬유를 활용한 배터리 대비 약 160% 이상 향상시켰다.
이를 통해 전극과 전해질과의 접촉면이 획기적으로 증가함으로써 전기화학적 성능을 개선된 고밀도 구조 배터리를 제작할 수 있었다. 뿐만 아니라 경화 공정 중 구조배터리 내부에 발생할 수 있는 기포를 효과적으로 제어하여 구조 배터리의 기계적 물성을 동시에 향상시킬 수 있었다.
연구 책임자인 김성수 교수는 “고강성 초박형 구조 배터리의 핵심 소재인 고체 폴리머 전해질을 소재 및 구조적 관점에서 설계하는 프레임워크를 제시하였고, 이러한 소재 기반의 구조배터리를 자동차, 드론, 항공기, 로봇 등의 구조체 내부에 삽입하여 한번 충전으로 작동시간을 획기적으로 늘릴 수 있는 차세대 다기능 에너지 저장 어플리케이션 개발에 일조하는 기반 기술이 될 것”이라고 연구의 의미를 설명했다.
기계공학과 모하마드 라자(Mohamad Raja) 석사가 제1 저자로 참여하고 국제 저명 학술지인 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’에 9월 10일 자로 게재됐다. 이번 연구는 해당 논문의 우수성을 인정받아 국제 학술지의 표지 논문(Supplementary cover)으로 선정됐다.
(논문명 : Thin, Uniform, and Highly Packed Multifunctional Structural Carbon Fiber Composite Battery Lamina Informed by Solid Polymer Electrolyte Cure Kinetics. https://doi.org/10.1021/acsami.4c08698).
한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구사업 및 국가반도체연구실개발사업의 지원으로 수행되었다.
2024.11.19
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소량의 전류로 전기차 배터리 정밀 진단 가능하다
전기차 배터리를 효율적으로 관리하고 안전하게 사용하기 위해서는 정확한 배터리 상태 진단이 필수적이다. 우리 연구진이 소량의 전류만을 사용해 높은 정밀도로 배터리의 상태를 진단하고 모니터링할 수 있는 기술을 개발하여 배터리의 장기적 안정성과 효율성을 극대화할 것으로 기대된다.
우리 대학 전기및전자공학부 권경하 교수와 이상국 교수 연구팀이 전기차 대용량 배터리의 안정성과 성능 향상에 활용할 수 있는 전기화학 임피던스 분광법(이하 EIS) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
EIS 기술은 배터리의 임피던스* 크기와 변화를 측정해 배터리 효율과 손실을 평가할 수 있는 강력한 도구로, 배터리의 충전 상태(state-of-charge; SOC) 및 건강 상태(state-of-health; SOH)를 평가하는 중요한 도구로 여겨진다. 또한 배터리의 열적 특성과 화학적/물리적 변화, 수명 예측, 고장의 원인을 식별하는 데 활용 가능하다.
* 배터리 임피던스: 배터리 내부에서 전류 흐름에 저항하는 요소로, 이를 통해 배터리 의 성능과 상태를 평가할 수 있는 지표
그러나 기존 EIS 장비는 비용 및 복잡성이 높아 설치, 운영 및 유지 보수가 쉽지 않다. 또한, 감도 및 정밀도 제약으로 수 암페어(A)의 전류 교란을 배터리에 인가하는 과정에서 배터리에 큰 전기적 스트레스가 가해지기 때문에 배터리의 고장이나 화재 위험을 증가시킬 수 있어 활용이 어려웠다.
이에 연구팀은 고용량 전기차 배터리의 상태 진단 및 건강 모니터링을 위한 소전류 EIS 시스템을 개발하고 입증했다. 이 EIS 시스템은 낮은 (10mA) 전류 교란으로, 배터리의 임피던스를 정밀하게 측정할 수 있으며 측정 시 발생하는 열적 영향 및 안전 문제를 최소화한다.
추가로 부피가 크고 비용이 많이 드는 구성요소를 최소화해 차량 내 탑재가 용이한 설계다. 해당 시스템은 전기차 배터리의 여러 운영 조건(다양한 온도 및 배터리 잔존용량을 나타내는 SOC 레벨에서 배터리의 전기화학적 특성을 효과적으로 파악할 수 있음이 입증됐다.
권경하 교수(교신저자)는 "이 시스템은 전기차용 배터리 관리 시스템 (BMS)에 쉽게 통합 가능하며, 기존의 고전류 EIS 방식 대비 비용과 복잡성을 현저히 낮추면서도 높은 측정 정밀도를 입증했다ˮ면서 "전기차 뿐만 아니라 에너지저장시스템(ESS)의 배터리 진단 및 성능 향상에도 기여할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 저명 학술지 `IEEE Transactions on Industrial Electronics (동 분야 상위 2%; IF 7.5)'에 지난 9월 5일 발표됐다.
(논문명 : Small-Perturbation Electrochemical Impedance Spectroscopy System With High Accuracy for High-Capacity Batteries in Electric Vehicles, 링크: https://ieeexplore.ieee.org/document/10666864)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 기초연구사업, 산업통상자원부 한국산업기술기획평가원의 차세대지능형반도체기술개발사업 및 정보통신기획평가원의 인공지능반도체대학원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.17
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홀로토모그래피로 오가노이드 실시간 관찰 성공
인체 장기의 구조와 기능을 모사한 3차원 미니 장기인 오가노이드는 다양한 질병 연구와 신약 개발에 필수적인 역할을 하고 있다. 한국 연구진이 기존 이미징 기술의 한계를 극복하고 살아있는 오가노이드를 고해상도로 실시간 동적 변화를 관찰하는 데 성공했다.
우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS, 원장 노도영) 유전체 교정 연구단(단장 구본경) 연구팀과 ㈜토모큐브의 협력으로, 홀로토모그래피 (holotomography) 기술을 활용해 살아있는 소장 오가노이드를 실시간으로 고해상도로 관찰할 수 있는 이미징 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
기존의 이미징 기법들은 살아있는 오가노이드를 장기간 고해상도로 관찰하는 데 한계가 있었고, 형광 염색 등의 추가적인 처리가 필요한 경우가 많았다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 형광 등 염색 없이도 고해상도의 이미지를 제공하고, 세포 손상 없이 오랜 시간 동안 실시간으로 동적 변화를 관찰할 수 있는 홀로토모그래피 기술을 도입했다.
연구진은 실험용 쥐(마우스) 소장 오가노이드를 이용해 이 기술을 검증했으며, 그 결과 홀로토모그래피를 통해 오가노이드 내부의 다양한 세포 구조를 세밀하게 관찰할 수 있었고, 오가노이드의 성장 과정과 세포 분열, 세포 사멸 등의 동적 변화를 실시간으로 포착할 수 있었다.
또한, 약물 처리에 따른 오가노이드의 반응을 정밀하게 분석해 세포 생존 여부를 확인할 수 있었다.
연구진은 이번 연구를 통해 오가노이드 연구의 새로운 지평을 열었으며, 이를 통해 신약 개발, 맞춤형 치료, 재생 의학 등 다양한 분야에서 오가노이드의 활용을 극대화할 수 있을 것이라고 기대하고 있다.
향후 연구는 오가노이드의 생체 내 환경을 더 정확히 재현하고, 더욱 정교한 3차원 이미징을 통해 세포 수준에서의 다양한 생명현상을 이해하는 데 큰 기여를 할 것으로 전망된다.
논문의 제1 저자인 이만재 박사(KAIST 의과학대학원 졸, 現 충남대병원)는 “이번 연구는 기존의 한계를 뛰어넘는 새로운 이미징 기술로, 향후 오가노이드를 활용한 질병 모델링, 환자 맞춤형 치료 및 신약 개발 연구에 크게 기여할 것”이라고 밝혔다.
이번 연구 결과는 2024년 10월 1일 국제 학술지 ‘Experimental & Molecular Medicine’에 온라인 게재됐으며, 해당 기술은 다양한 생명과학 분야에서의 적용 가능성을 인정받고 있다.
(논문명: Long-term three-dimensional high-resolution imaging of live unlabeled small intestinal organoids via low-coherence holotomography)
본 연구는 한국연구재단 리더연구사업, KAIST 연구소 및 기초과학연구원의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.14
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고비용 인프라 없이 AI 학습 가속화 가능
우리 대학 연구진이 고가의 데이터센터급 GPU나 고속 네트워크 없이도 AI 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 자원이 제한된 기업이나 연구자들이 AI 연구를 보다 효과적으로 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 일반 소비자용 GPU를 활용해, 네트워크 대역폭이 제한된 분산 환경에서도 AI 모델 학습을 수십에서 수백 배 가속할 수 있는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
기존에는 AI 모델을 학습하기 위해 개당 수천만 원에 달하는 고성능 서버용 GPU(엔비디아 H100) 여러 대와 이들을 연결하기 위한 400Gbps급 고속 네트워크를 가진 고가 인프라가 필요했다. 하지만 소수의 거대 IT 기업을 제외한 대부분의 기업과 연구자들은 비용 문제로 이러한 고가의 인프라를 도입하기 어려웠다.
한동수 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 '스텔라트레인(StellaTrain)'이라는 분산 학습 프레임워크를 개발했다. 이 기술은 고성능 H100에 비해 10~20배 저렴한 소비자용 GPU를 활용해, 고속의 전용 네트워크 대신 대역폭이 수백에서 수천 배 낮은 일반 인터넷 환경에서도 효율적인 분산 학습을 가능하게 한다.
기존의 저가 GPU를 사용할 경우, 작은 GPU 메모리와 네트워크 속도 제한으로 인해 대규모 AI 모델 학습 시 속도가 수백 배 느려지는 한계가 있었다. 하지만 연구팀이 개발한 스텔라트레인 기술은 CPU와 GPU를 병렬로 활용해 학습 속도를 높이고, 네트워크 속도에 맞춰 데이터를 효율적으로 압축 및 전송하는 알고리즘을 적용해 고속 네트워크 없이도 여러 대의 저가 GPU를 이용해 빠른 학습을 가능하게 했다.
특히, 학습을 작업 단계별로 CPU와 GPU가 나누어 병렬적으로 처리할 수 있는 새로운 파이프라인 기술을 도입해 연산 자원의 효율을 극대화했다. 또한, 원거리 분산 환경에서도 GPU 연산 효율을 높이기 위해, AI 모델별 GPU 활용률을 실시간으로 모니터링해 모델이 학습하는 샘플의 개수(배치 크기)를 동적으로 결정하고, 변화하는 네트워크 대역폭에 맞추어 GPU 간의 데이터 전송을 효율화하는 기술을 개발했다.
연구 결과, 스텔라트레인 기술을 사용하면 기존의 데이터 병렬 학습에 비해 최대 104배 빠른 성능을 낼 수 있는 것으로 나타났다.
한동수 교수는 "이번 연구가 대규모 AI 모델 학습을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 하는 데 큰 기여를 할 것"이라고 밝혔다. “앞으로도 저비용 환경에서도 대규모 AI 모델을 학습할 수 있는 기술 개발을 계속할 계획이다”라고 말했다.
이번 연구는 우리 대학 임휘준 박사, 예준철 박사과정 학생, UC 어바인의 산기타 압두 조시(Sangeetha Abdu Jyothi) 교수와 공동으로 진행됐으며, 연구 성과는 지난 8월 호주 시드니에서 열린 ACM SIGCOMM 2024에서 발표됐다.
한편, 한동수 교수 연구팀은 2024년 7월 GPU 메모리 한계를 극복해 소수의 GPU로 거대 언어 모델을 학습하는 새로운 기술도 발표했다. 해당 연구는 최신 거대 언어 모델의 기반이 되는 전문가 혼합형(Mixture of Expert) 모델을 제한된 메모리 환경에서도 효율적인 학습을 가능하게 한다.
이 결과 기존에 32~64개 GPU가 필요한 150억 파라미터 규모의 언어 모델을 단 4개의 GPU만으로도 학습할 수 있게 됐다. 이를 통해 학습의 필요한 최소 GPU 대수를 8배~16배 낮출 수 있게 됐다. 해당 논문은 KAIST 임휘준 박사와 김예찬 연구원이 참여했으며, 오스트리아 빈에서 열린 AI 분야 최고 권위 학회인 ICML에 발표됐다. 이러한 일련의 연구 결과는 자원이 제한된 환경에서도 대규모 AI 모델 학습이 가능하다는 점에서 중요한 의미를 가진다.
해당 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 주관하는 중견연구사업 (RS-2024-00340099), 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 정보통신·방송 기술개발사업 및 표준개발지원사업 (RS-2024-00418784), 차세대통신클라우드리더십구축사업 (RS-2024-00123456), 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.09.19
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박지민 교수·김인호 박사, MIT 테크놀로지 리뷰, ‘젊은 혁신가 상’ 수상
우리 대학 생명화학공학과 박지민 교수와 신소재공학과 졸업생 김인호 박사(現 캘리포니아 공과대학 박사후연구원)가 MIT 테크놀로지 리뷰(MIT Technology Review)가 수여하는 2024년도 ‘젊은 혁신가 상(35 Innovators under 35)’를 받았다고 13일 밝혔다.
‘MIT 테크놀로지 리뷰’는 1899년부터 미국 매사추세츠 공대(Massachusetts Institute of Technology)에서 창간된 세계에서 가장 오래되고 영향력 있는 과학기술 분석 잡지로, 다양한 기술 분야에 대한 깊이 있는 분석으로 지식을 넓히고 최첨단 기술 트렌드에 대한 이해도를 제공한다.
1999년부터 매년 ‘35세 미만의 젊은 혁신가 35인(35 Innovators Under 35)’이라는 젊은 혁신가 상을 발표하면서, 현시대 가장 각광받는 기술 분야에서 두드러진 성과를 내고 있는 잠재력 있는 35세 미만의 혁신가 35명을 선정해 미래를 이끌어갈 기술들을 소개한다. 따라서 해당 상은 과학기술에 종사하는 젊은 연구자들의 꿈이자 전세계적인 주목을 받는 명예로 평가받는다.
박지민 교수는 인공 소재와 생명체를 연결하는 차세대 바이오 인터페이스를 개발하고 있으며, 이를 활용한 디지털 헬스케어, 탄소 중립형 화합물 제조 기술 등 다양한 첨단 연구를 수행하고 있다. 박 교수는 2014년부터 신설된 아시아 태평양 지역의 젊은 과학자를 선정하는 ‘MIT 테크놀로지 리뷰 올해의 젊은 혁신가 아시아 태평양(Asia Pacific) 35인’에 선정됐다.
박지민 교수는 “혁신의 상징이자 깊은 역사가 있는 MIT 테크놀로지 리뷰에서 젊은 혁신가로 선정돼 큰 영광이며, 앞으로도 도전적인 융합 연구를 통해 원자 단위부터 시스템 단위까지 인공 소재와 생명체를 완벽하게 연결하는 차세대 인터페이스를 개발하겠다”고 소감을 밝혔다.
한편 2020년 KAIST 신소재공학과에서 김상욱 교수 지도하에 박사학위를 받은 김인호 박사는 최근 복합섬유를 이용한 새로운 인공 근육을 개발하는 데 성공했고, 이는 현재까지 과학계에 보고된 것 중 인간 근육과 가장 유사하면서도 17배 강한 힘을 낼 수 있는 신소재로 평가받고 있다.
김 박사는 인공 근육 섬유가 가볍고 유연하며 수축 시 전도성이 생겨 실시간 피드백이 가능하다는 점에 착안해 사람이나 동물처럼 더 자연스럽게 움직일 수 있는 차세대 웨어러블 보조 장치에 적용하는 연구를 수행하고 있다. 이러한 잠재력을 인정받아 김인호 박사는 올해 ‘MIT 테크놀로지 리뷰 올해의 젊은 혁신가 35인’로 선정됐고, 이는 국내 박사학위를 받은 한국인 연구자가 KAIST에서 수행한 연구로 수상하는 사례로서는 전세계적으로 최초다.
김인호 박사는 “신소재를 활용해 현재 고가의 무거운 외골격 슈트들을 대체할 수 있는 기반 소재로 구동 모터와 강성 프레임을 사용하지 않는 로봇으로 개발하고자 하며, 이는 비용을 크게 절감하고 맞춤형에 탁월하기에 현재 일부 사람들만 접근할 수 있는 최첨단 기술을 뇌성마비 아이 등 가장 필요한 사람들에게 제공하고 싶다”라고 말했다.
2024.09.13
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NYU와 인공지능 분야 국내 최초 공동학위제 추진
우리 대학이 뉴욕대학교(New York University, 총장 린다 밀스, Linda G. Mills)와 인공지능 분야 공동학위제(Joint Degree) 도입을 위한 업무협약을 9일 오후 체결했다.
이번 협약은 인공지능 분야의 역량 강화하고 글로벌 인재를 양성하는 것은 단순한 기술 교육을 넘어 미래 사회 전반에 큰 발전을 도모할 수 있는 필수 요소라는 양교의 공감대를 바탕으로 추진됐다.
양교는 그간 인공지능 및 이와 융합한 다양한 산업 분야의 공동연구 그룹을 운영해 왔으며, 이번 협약을 바탕으로 인공지능 관련 분야 대학원 과정의 공동학위제를 설계하기 위한 운영위원회를 올해 안에 설치할 예정이다.
우리 대학 관계자는 "인공지능 공동학위제가 시행되면 KAIST가 뉴욕대와 힘을 합쳐 ‘하나의 인공지능 학위’를 창조하는 사상 초유의 혁신적 실험이 될 것으로 기대한다"라고 전했다.
위원회는 양교 교수진을 동수로 포함해 구성하며, ▴교육과정 구조 및 교과 구성 ▴교과 이수 로드맵 ▴교수진 및 학생 규모 산출 ▴예산 규모 산출 ▴운영시설 규모 및 내역 산출 ▴인증에 관한 법률적 사항 등이 포함된 공동학위제의 총괄 전략 기획을 본격적으로 논의할 예정이다. 또한, 우리 대학과 뉴욕대의 인공지능 공동학위를 상징하는 신규 로고의 개발도 진행된다.
양교는 이번에 추진하는 공동학위제가 인공지능 분야 교육 및 연구 역량을 고도화하고 현재 세계적으로 부족한 관련 분야 인재를 공동 발굴하고 양성하는데 이바지하는 것은 물론 글로벌 교육 및 연구 협력의 모범적인 사례로 자리 잡을 것이라 기대하고 있다.
우수한 역량을 보유한 양교 교수진은 인공지능 관련 분야의 혁신적이고 창의적인 교육을 제공할 예정이다. 학생들은 양교 교수진이 추진하는 다양한 국제 공동 연구 사업에 참여해 최고 수준의 연구 경험을 쌓을 수 있는 지원을 받게 된다. 이를 통해, 미래 글로벌 사회를 이끌어갈 우수 인적자원을 꾸준히 양성하는 것이 양교가 추진하는 이번 공동학위제의 핵심이다.
우리 대학과 뉴욕대학교는 2022년 6월 공동캠퍼스 구축을 위한 협력 협정을 체결한 이후, 캠퍼스 공유, 공동연구, 공동학사 사업 등을 추진해 왔다. 이를 포함하여, 혁신적인 조인트 캠퍼스 모델을 발전시켜 나가고 있으며, 활발한 국제협력 모델을 구축하고 있다.
특히, 2023학년도 2학기부터 학사과정 학생들의 교환학생 제도를 시행하고 있다. 선발 경쟁을 통해 우리 대학에서 30명, 뉴욕대에서 11명의 학생이 선발돼 참여 중이다. 우리 대학 학생들의 경우 뉴욕대학교에서 6개의 부전공 프로그램 중 하나를 이수하게 되면, 졸업 시 해당 부전공의 이수가 명시된 학위를 받게 된다. 양교는 학사과정 교환학생 운영 성과를 바탕으로 석·박사 과정 학생을 위한 복수학위(Dual Degree) 제도 도입에도 합의해 현재 구체적인 절차가 진행되고 있다. 이 밖에도, 2023년부터 현재까지 인공지능과 융합한 15개 분야에서 미래 공동연구 기획 사업을 수행하고 있으며, 올해 4분기부터는 본격적으로 인공지능과 바이오 분야를 중심으로 하는 10개 분야 국제 공동연구를 착수할 계획이다.
린다 밀스 뉴욕대 총장은 "인공지능 기술은 기후 변화, 헬스케어, 교육 격차 등 여러 사회적 문제를 해결하는 데 큰 역할을 할 수 있다"라며, "양교가 양성할 글로벌 인재는 이러한 사회적 문제를 해결하는 데도 혁신적인 기여를 하게 될 것이다"고 말했다.
이광형 총장은 "글로벌 기술 패권 경쟁 시대에 인공지능 기술의 개발은 국가와 기업이 경쟁력을 확보하는 데 필수적인 요소":라며 "뉴욕대학교와의 장기적 협력을 통해 인공지능을 다양한 분야에 혁신적으로 적용하고 발전시킬 수 있는 세계적 수준의 고급 인재 양성에 앞장서겠다"라고 밝혔다.서울 포시즌스 호텔에서 열린 이날 체결식에는 이광형 총장, 여현덕 G-School 원장 등 우리 대학 관계자와 린다 밀스 총장, 조경현 컴퓨터과학과 교수, 캐린 퍼베제 박사(Karin Pavese, Executive Director of NYU-KAIST Innovation Research Institute) 등 뉴욕대 관계자 및 국내 기업 주요 인사들이 참석했다.
2024.09.10
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제2차 국제 인류세 심포지엄 개최
과학계에서는 지구 온난화와 같은 기후 변화 등 인류 활동으로 초래되어 오래도록 흔적을 남기는 지구 환경의 변동을 지칭하기 위해 ‘인류세’라는 지질시대 용어를 제안한 바 있다.
우리 대학은 국제 연구단체인 '인류세실무단'의 유일한 한국인 위원인 박범순 과학기술정책대학원 교수를 주축으로 '제2차 국제 인류세 심포지엄'을 개최하고 2일 오후 대전 본원에서 개막식열었다.
'인류세를 투사하기: 다학문적 접근'을 주제로 열리는 이번 심포지엄에서는 개막식 당일을 포함해 3일간 인류세에 관한 토론과 미디어 아트 특별전이 이어진다. 산업 발전 이후 인간의 활동은 지구 시스템을 유례없이 빠른 속도와 거대한 규모로 변화시키고 있지만, 우리 사회의 발전상은 이를 감당하기엔 모자란 실정이다. 우리 대학은 인류세의 개념을 통해 이러한 변화를 감지하는 과학적 방법을 탐구하고, 인간뿐 아니라 비인간 존재와도 함께 살아가는 방식을 논의하기 위해 이번 심포지엄을 준비했다.
개막식에서는 인류세 연구의 국제적 석학들의 기조 강연이 이어진다. 박범순 인류세연구센터장은 학문 간의 경계를 넘나드는 것이 인류세 연구에 필수적인 이유와 이를 위해 필요한 방법론을 논의한다.
마틴 헤드(Martin J. Head) 캐나다 브록대학교 교수는 인류세의 시작점을 20세기 중반으로 설정하는 데 핵심적인 역할을 한 '대가속(Great Acceleration)'의 개념을 다시 짚어본다. 또한, 인류세 개념을 공식적인 지질연대표에 넣자는 과학자들의 제안을 지질학계가 기각했던 최근 이슈에 관해서도 설명할 예정이다. 위르겐 렌(Jürgen Renn) 독일 막스플랑크 지구인류학 연구소장은 인류세 개념에 대한 과학계의 결정이 인류의 자기 성찰 및 지구 시스템에 대한 책임의 문제와 어떻게 연관되는지를 논의한다.
개막식 후에는 심포지엄의 주제인 인류세를 투사하기(Projecting the Anthropocene)'를 미디어 아트로 만나는 특별전이 개최된다. 강이연 산업디자인학과 교수팀이 제작한 두 개의 영상 작품이 KAIST 본관 벽면에 투사되어, 인류세의 모습과 인류가 지구에 가하는 행위를 강렬하고 역동적으로 선보인다.
건물을 스크린 삼아 상영되는 영상은 배경음악과 어우러져 인류세가 촉발한 난제들을 이해하고, 이를 해결하기 위해서는 연구와 정책뿐만 아니라 예술적이고 창의적인 힘이 중요하다는 메시지를 담아 제작됐다.
심포지엄 둘째 날에는 지구과학, 생물학, 전기공학, 모빌리티 연구, 인문학, 사회과학, 산업디자인, 뉴미디어 아트 등 다양한 분야의 전문가들이 참여하는 발표 세션이 진행된다. 이를 통해 인류세를 감지하고, 그 안에서 살아가기 위한 기술적이고 사회적인 해법들을 함께 모색할 것이다. 마지막 날 열리는 비공개 워크샵에서는 예술 분야와 기술 분야의 창의적 협업 방안도 논의될 예정이다. 이번 국제 심포지엄을 총괄한 박범순 인류세연구센터장은 "인류세를 새로운 지질시대로 공인하자는 제안은 기각되었지만, 학계에서는 이 개념이 앞으로 여러 학문 분야와 예술 활동, 정책개발에 중요하게 사용될 것으로 전망한다"라고 강조했다. 이어, "지금은 인류세 연구가 새로운 단계로 진입한 시점이며, KAIST는 앞으로도 활발한 국제협력을 통해 인류세 개념을 더욱 정밀하게 정의하고 활용 가치를 높이기 위한 연구를 주도할 것"이라고 포부를 밝혔다.
'제2차 국제 인류세 심포지엄'은 모든 강연을 영어로 진행하며, 인류세에 관심 있는 사람이라면 누구나 현장에 방문해 청강할 수 있다. 심포지엄 세부 일정 및 인류세연구센터에 대한 자세한 내용은 인류세연구센터 홈페이지(https://anthropocenestudies.com/)에서 확인할 수 있다
우리 대학 인류세연구센터는 한국연구재단의 선도연구센터사업 융합부문에 선정되어 2018년 설립되었으며, 인류세의 개념을 확산하고 관련 연구를 주도적으로 이끌어가고 있다.
2024.09.03
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미생물 이용한 플라스틱 환경오염 문제 해결 다가가
여러 친환경 고분자 중에서도 폴리하이드록시알카노에이트(이하 PHA)는 생분해성과 생체 적합성이 뛰어나 토양이나 해양 환경에서도 생분해되며, 식품 포장재나 의료용품 등에 사용되고 있다. 하지만 지금까지 생산된 천연 PHA(natural PHA)는 내구성, 열적 안정성 등 다양한 물성을 충족시키기 어렵고, 생산 농도가 낮아 상업적으로 활용하는 데 한계가 있었다. 우리 대학 연구진이 플라스틱으로 인한 환경오염 문제 해결에 중요한 기술을 개발해 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 이영준 박사와 강민주 석사과정생을 포함한 이상엽 특훈교수 연구팀이 시스템 대사공학을 이용해 `방향족 폴리에스터*를 고효율로 생산하는 미생물 균주 개발'에 성공했다고 26일 밝혔다.
*방향족 폴리에스터: 방향족 화합물(벤젠과 같은 특별한 형태의 탄소 고리 구조)을 포함하고 에스터 결합을 가지고 있는 고분자
이번 연구에서는 대사공학을 이용해 대장균 내 방향족 단량체인 페닐 젖산(phenyllactate, PhLA) 생합성 회로의 대사 흐름을 강화하고 대사 회로를 조작해 세포 내부에 축적된 고분자의 분율을 높였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 PHA 합성 효소의 구조를 예측하고 구조와 기능의 상관관계를 바탕으로 효소를 개량했다.
연구팀은 이후 발효 최적화를 통해 세계 최고 농도(12.3±0.1 g/L)로 폴리(PhLA)를 고효율로 생산하고 30L 규모의 유가식 발효로 성공적으로 폴리에스터를 생산해 산업화 수준 생산의 가능성도 보였다. 생산된 방향족 폴리에스터들은 추후 약물 전달체로서의 가능성과 더불어 향상된 열적 물성, 상업화되고 개선된 기계적 물성을 보여주었다.
연구팀은 비천연 PHA 생산에서 외래 파신(phasin) 단백질*이 경제성, 효율성과 직결되는 세포 내 고분자 축적분율 증가에 중요한 역할을 한다는 것을 입증하고 PHA 합성 효소를 합리적 효소 설계 방법으로 개량했다. 효소의 삼차원 입체 구조를 호몰로지 모델링(비슷한 단백질의 구조를 바탕으로 새로운 단백질의 삼차원 입체 구조를 예측하는 방법)을 통해 예측하고, 이를 분자 도킹 시뮬레이션(단량체가 효소에 잘 결합할 수 있는지 예측하는 시뮬레이션)과 분자 동역학 시뮬레이션(분자들이 시간에 따라 어떻게 움직이고 상호작용하는지 예측하는 시뮬레이션)을 이용해 단량체의 중합 효율이 향상된 변이 효소로 개량했다.
*외래 파신 단백질: 파신은 PHA 생산과 관련된 단백질로 작은 입자(granule) 형태의 PHA 표면에서 세포질 환경과 상호작용하며 고분자 축적, granule 수 및 크기 조절 등에 관여한다. 본 연구에서는 다양한 천연 PHA 생산 미생물로부터 유래된 파신 단백질 암호화 유전자를 선별해 도입하였다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 이영준 박사는 “친환경적인 원료와 방법으로 미생물 기반의 방향족 폴리에스터를 세계 최고 농도로 생산했다는 점에 의의가 있다”며 “이 기술이 플라스틱으로 인한 환경 오염 문제 해결에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 밝혔다. 또한 이상엽 특훈교수는 “시스템 대사공학을 이용해 유용한 고분자를 고효율로 생산하기 위해 다양한 전략을 제시한 이번 연구가 기후 변화 문제와 특히 최근 플라스틱 문제의 해결에 크게 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
해당 연구 결과는 국제 학술지인 셀(Cell) 誌가 발행하는 `생물공학 동향(Trends in Biotechnology)'에 8월 21일에 게재됐다.
※ 논문명 : Microbial production of an aromatic homopolyester
※ 저자 정보 : 이영준(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 강민주 (한국과학기술원, 공동 제1 저자), 장우대(한국과학기술원, 제2 저자), 최소영(한국과학기술원, 제3 저자), 양정은(한국과학기술원, 제4 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 6명
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유 대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제 책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)와 ‘미생물 세포공장 기반 신규 방향족 바이오플라스틱의 원스텝-원팟 생산 원천기술 개발 과제 (과제 책임자 이화여대 박시재 교수)’의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.26
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틈새로 빠져나가는 소음까지 잡는다
소리는 작은 구멍이나 틈새만으로도 잘 빠져나가는 특징이 있다. 이러한 틈새를 통해 빠져나오는 소리는 보다 넓은 공간까지 잘 전파되며, 틈새를 전혀 막지 않으면서 외부 소리가 안에서 들리지 않게 하거나 내부 소리가 바깥에서 들리지 않도록 하는 것은 음향학적으로도 매우 도전적인 문제다.
우리 연구진이 다양한 산업 현장의 소음 문제 해결에 새로운 솔루션이 될 뿐 아니라 최근 가속화되고 있는 미래 기술인 항공 택시, 드론과 같은 도심 항공 모빌리티 등에서 발생하는 소음을 효과적으로 저감할 수 있는 획기적 기술을 개발했다.
우리 대학 기계공학과 전원주 교수 연구팀이 구조물의 틈새나 개구부를 통한 열 교환과 공기의 흐름은 자유롭게 허용하면서도 소음은 효과적으로 차단하기 위해, 음향 임피던스를 원하는 복소수 값으로 조절할 수 있는 신개념 음향 메타물질인 ‘복소 임피던스 타일’을 개발했다고 6일 밝혔다.
음향 임피던스란 소리가 전파되는 매질(예: 공기, 물)이 가진 고유의 음향학적 특성으로, 일반적으로 매질의 밀도와 음속의 곱셈으로 표현되기 때문에 그 값이 실수이며 매질이 정해지면 원하는 값으로 자유롭게 조절하는 것이 불가능하다.
하지만, 연구팀이 개발한 복소 임피던스 타일은 소리가 경계면에 부딪혀서 반사될 때 반사되는 소리의 크기뿐만 아니라 방향까지도 조절하는 것이 가능해지게 한다. 이는 구조물 벽면에서 소리를 흡수만 하는 기존 기술과는 달리, 소리의 크기와 방향을 적절하게 조절해 소리가 틈새로 거의 빠져나가지 않고 구조물 내에서 가둬진 채 줄어들도록 한다.
연구팀은 복소 임피던스 타일을 적용해 밖으로 빠져나가는 소리를 90% 이상 저감할 수 있음을 정밀한 전산 시뮬레이션을 통해 예측한 후, 제작과 실험을 통해 소음 저감 성능을 검증하는 데 성공했다. 심지어, 구조물 내벽에서 소리를 100% 완벽하게 흡수하는 경우보다도 복소 임피던스 타일을 사용했을 때 밖으로 빠져나가는 소리를 훨씬 더 큰 폭으로 저감할 수 있음을 확인했다.
전원주 교수는 “복소 임피던스 타일은 개구부나 틈새를 전혀 막지 않으면서도 소리는 밖으로 빠져나가지 못하게 할 수 있으며, 얇은 두께를 갖기 때문에 상대적으로 협소한 공간을 갖는 시스템에도 적용이 가능하다는 특징이 있다. 특히, 재료가 아닌 구조의 형상적인 특징을 이용하기 때문에 습도나 온도 변화에 따른 유지 보수가 쉬울뿐더러 제작도 용이하다는 장점을 가지고 있어 전자제품(헤어드라이기, 청소기 등)부터 향후 미래 교통수단으로 각광받는 도심 항공 모빌리티까지 다양한 시스템의 소음 저감에 새로운 솔루션으로 활용이 가능하다”고 말했다.
해당 연구 결과는 기계공학과 박사과정 양은진 학생과 김지완 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 기계공학 분야의 국제 학술지인 `메카니컬 시스템 앤 시그널 프로세싱(Mechanical Systems and Signal Processing) (IF: 7.9, JCR 5/180(2.5%))'에 지난 3월 1일 게재됐다. (논문명: Complex-valued impedance tiles to reduce noise emanating through openings in mechanical systems)
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.06
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미래를 위한 대체 불가 바이오 제조 전략 제시
2021년 서울국제포럼과 KAIST가 공동 개최한 “글로벌 복합위기와 4차 산업혁명의 대전환기, 탄력성장의 도전과 기회” 포럼에서 KAIST 이상엽 특훈교수는 우리나라가 미래 국가경쟁력을 확보하기 위해서는 대체 불가 기술 (non-fungible technology; NFT)을 확보해야 한다고 처음으로 제시한 바 있다. 기후 변화의 심각성에 연간 약 1.1억 톤의 식품 폐기물을 포함한 다양한 유기 폐기물들, 그리고 이산화탄소도 바이오 제조를 위한 원료로 사용하도록 대체 불가능한 바이오기술(Bio-NFT)로 활용하는 것이 이제 선택이 아닌 필수가 됐다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 기술 혁신, 원료 공급 최적화 및 적절한 인프라를 통해 바이오 제조의 확장을 포함한 경쟁력 확보 전략 수립에 대한 논문을 네이처 화학공학지(Nature Chemical Engineering)에 월드뷰(Worldview)에 7월 22일 자로 제시했다고 24일 밝혔다.
※ 논문명 : Fungible and non-fungible technologies in biomanufacturing scale-up
※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 제1 저자, 교신저자) 1명
최근 신진 대사 공학과 합성 생물학의 급성장은 전통적인 화석 자원에 의존하는 제조 공정을 바이오 기반 대안으로 전환할 수 있는 잠재력을 보여주고 있다. 미생물 세포 공장을 통해 화학물질과 재료를 생산하는 바이오 기반 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 이는 각각 5.7조 달러, 9.2조 달러, 22.5조 달러의 시장규모를 가진 화학, 식품 및 소비재 등 다양한 산업 부문에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 이는 2조 달러 규모의 제약시장 보다도 훨씬 크다.
그러나 이러한 바이오 제조로의 전환은 기술적, 경제적, 사회적 장벽으로 인해 어려움을 겪고 있다. 점점 더 많은 사람들이 지구 온난화의 현실과 그 악화되는 영향을 인식하면서 환경에 덜 해로운 제품에 대한 선호도가 높아지고 있지만, 실제 구매 결정에 있어서는 가격이 중요한 역할을 한다. 따라서, 각국 정부들은 규제 지원뿐만 아니라 대중과의 소통을 통해 지속 가능한 생산과 소비에 대한 이해와 헌신을 촉진해야 한다.
이 교수는 중요하게 떠오른 바이오 제조 확장, 특히 범용화학물질 생산 등 대체 불가능하지 않은 바이오기술 (not non-fungible)을 위해 풀어야 할 세 가지 주요 과제를 제시했다.
첫째, 미생물 세포 공장의 TRY(titer, rate, yield; 농도, 속도 및 수율)를 최대화하는 것으로 기존 대사공학에 데이터 과학, 인공지능 및 로봇 공학의 통합을 통해 이러한 역량을 강화해야 한다.
둘째, 원료 공급 및 물류의 최적화가 필요하다. 약 6억 톤의 바이오매스가 연간 바이오 기반 재료 생산을 위해 사용될 수 있지만, 최적의 분배 및 공급망이 완전히 구축되지 않았다. 다양한 원료의 사용을 가능하게 하는 기술 개발이 필요하다.
셋째, 인프라 및 시설 건설에 필요한 대규모 자본 투자 문제이다. 최근 들어 건설비용이 급격히 증가하여 최첨단 제조 시설을 구축하는 데 드는 높은 비용은 운영 확장의 재정적 실행 가능성을 어렵게 한다. 바이오 제조시설 구축을 위한 정책자금 투입 등 국가적인 인프라 개념에서의 투자가 요구되며, 단기적인 해결책으로는 완전히 유연한 중형 바이오 정제소를 건설하여 시장에 가장 적합한 제품을 생산할 수 있다고 제시했다.
이 교수는 “기술 혁신, 원료 공급 및 인프라 개발에의 집중적인 노력이 필요하다”고 강조하면서 “이를 통해 산업은 보다 지속 가능하고 경제적으로 실행 가능한 바이오 제조 공정으로 전환할 수 있으며, 이는 글로벌 시장에 큰 영향을 미칠 것이다. 지속 가능한 미래에 기여하고 산업에 상당한 경제적 기회를 제공할 것으로 기대된다.”고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.25
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극미량 돌연변이 세포로도 뇌질환 발생한다
뇌를 포함한 모든 신체 기관은 세포 분열 과정에서 발생하는 돌연변이(모자이시즘)을 피할 수 없다. 그렇다면 과연 몇 개의 신경세포에 질병 유발 돌연변이가 생겨났을 때부터 전체 뇌신경 회로를 망가트려 뇌 기능 이상을 일으킬 수 있을까?
우리 대학 의과학대학원 이정호 교수팀이 뇌세포 특이적 돌연변이(뇌 체성 모자이시즘)에 의한 소아 난치성 뇌전증 동물 모델과 환자 뇌 조직 연구를 통해 0.1퍼센트 이하 비율의 극미량 돌연변이 신경세포에 의해서도 뇌 전체 기능 이상을 유발해 뇌전증 발작이 발생할 수 있음을 규명했다고 9일 밝혔다.
이를 통해 난치성 뇌전증의 돌연변이 유전자 진단에 있어 새로운 기준을 마련하는 한편, 극미량의 돌연변이 신경세포가 다양한 뇌 질환 유발에 관여할 수 있음을 밝혔다. 이번 연구의 결과는 세계적 신경 의학 학술지 `브레인(Brain)'에 지난 6월 25일 字 게재됐다.
연구팀은 이번 연구에서 과연 얼마나 적은 수의 세포에서 특정 유전자 모자이시즘이 누적됐을 때 이것이 전체 뇌 기능 이상을 유도하는 뇌 질환 발생으로 이어질 것인가라는 질문에 대답하고자, 마우스 질병 모델과 인체 조직을 이용한 중개의학적 연구를 수행했다.
연구팀은 실험용 쥐의 뇌 조직에 뇌전증 유발 체성 모자이시즘*을 최소 수백 개에서 최대 수만 개의 세포에 유발했다. 이때 고작 8천에서 9천 개 수준의 돌연변이 신경세포가 나타날 때부터, 실험용 쥐가 뇌전증 발작을 일으키고, 관련된 병리가 나타남을 관찰했다. 더 나아가, 난치성 뇌전증 환자 뇌 조직에서 대용량 유전정보 증폭 시퀀싱을 수행해(ultra-high depth amplicon sequencing) 정확한 변이 모자이시즘 비율을 측정했고, 최소 0.07%에 이르는 뇌전증 유발 체성 모자이시즘을 관찰했다.
*체성 모자이시즘(Somatic Mosaicism): 하나의 수정란에서 분열 및 분화를 통해 우리 몸을 이루는 약 30조 개의 세포들이 만들어지는 과정에서 세포마다 돌연변이가 발생할 수 있다는 것으로 암의 진화뿐만 아니라 비암성 질환에서도 중요한 질병 원인으로 최근 주목을 받고 있음.
이 발견은 약물 치료에 반응하지 않아 수술에 이르게 되는 난치성 뇌전증의 유전적 정밀 진단에 도움을 줄 수 있으며, 또한 아직 원인이 밝혀지지 않은 수많은 난치성 신경 정신의학적 질환들이 뇌의 발생과 분화 과정에서 일어나는 극소량의 미세 돌연변이들과 밀접한 관련이 있음을 시사한다.
이번 연구는 국소 피질이형성증*의 진단법 향상 및 체성 모자이시즘에 의한 뇌 질환 원인 발견에 있어서 중요한 기초를 마련할 것으로 예상된다. 이번 연구 성과는 KAIST 교원 창업 기업인 소바젠㈜(대표 박철원, 김병태)을 통해 난치성 뇌전증 환자의 체성 모자이시즘 변이를 정밀 타겟하는 혁신 RNA 치료제 개발에 이용될 예정이다.
*국소 피질이형성증: 뇌 발달 과정 중 대뇌 피질에 국소적으로 신경세포이상이 발생하는 질환으로 기존 항뇌전증 약물에 전혀 반응하지 않는 소아 난치성 뇌전증을 일으키는 가장 중요한 원인으로 알려져 있다.
우리 대학 의과학대학원 졸업생 의사과학자이자 논문의 제1 저자 김진태 박사는 "극미량의 체성 돌연변이라도 뇌의 기능 이상을 유발할 수 있음이 알려졌고, 이를 통해 난치성 뇌전증 등의 유전적 진단과 치료제 개발에 도움이 될 수 있기를 바란다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 서경배과학재단, 한국연구재단, 보건산업진흥원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.09
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