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김재경 교수, 수학적 모델링 통해 신약 개발 걸림돌 해소
〈 김대욱 박사과정, 김재경 교수 〉
우리 대학 수리과학과 김재경 교수와 글로벌 제약회사 화이자(Pfizer)의 장 청(Cheng Chang) 박사 공동연구팀이 수학적 모델을 기반으로 동물 실험과 임상 시험 간 차이가 발생하는 원인을 밝히고 그 해결책을 제시했다.
연구팀은 일주기 리듬 수면 장애 신약을 개발하는 과정에서 동물 실험과 임상 시험 간 발생하는 차이 문제를 수학적 모델을 이용해 해결함으로써 신약 개발의 가능성을 높였다. 또한, 동물과 사람 간 차이 뿐 아니라 사람마다 발생하는 약효의 차이 발생 원인도 밝혀냈다.
김대욱 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘분자 시스템 생물학 (Molecular Systems Biology)’ 7월 8일자 온라인판에 게재됐고, 우수성을 인정받아 7월호 표지논문으로 선정됐다. (논문명 : Systems approach reveals photosensitivity and PER2 level as determinants of clock-modulator efficacy)
신약을 개발하기 위해 임상 시험 전 단계로 쥐 등의 동물을 대상으로 전임상 실험을 하게 된다. 이 과정에서 동물에서 보였던 효과가 사람에게선 보이지 않을 때가 종종 있고 사람마다 효과가 다르게 나타나기도 한다. 이러한 약효의 차이가 발생하는 원인을 찾지 못하면 신약 개발에 큰 걸림돌이 된다.
수면 장애는 맞춤형 치료 분야에서 개발이 가장 더딘 질병 중 하나이다. 쥐는 사람과 달리 수면시간이 반대인 야행성 동물이다 보니 수면시간을 조절할 수 있는 치료제가 실험 쥐에게는 효과가 있어도 사람에게는 무효한 경우가 많았다. 하지만 그 원인이 알려지지 않아 신약 개발에 어려움이 있었다.
연구팀은 이러한 차이의 원인을 미분방정식을 이용한 가상실험과 실제 실험을 결합해 연구했고, 주행성인 사람은 야행성인 쥐에 비해 빛 노출 때문에 약효가 더 많이 반감되는 것이 원인임을 밝혔다. 이는 빛 노출 조절을 통해 그동안 사람에게 보이지 않던 약효가 발현되게 할 수 있음을 뜻한다.
수면 장애 치료 약물의 약효가 사람마다 큰 차이를 보이는 것도 신약 개발의 걸림돌이었다. 연구팀은 증상이 비슷해도 환자마다 약효 차이가 나타나는 원인을 밝히기 위해 수리 모델링을 이용한 가상환자를 이용했다.
이를 통해 약효가 달라지는 원인은 수면시간을 결정하는 핵심 역할을 하는 생체시계 단백질인 PER2의 발현량이 달라서임을 규명했다.
또한, PER2의 양이 낮에는 증가하고 밤에는 감소하기 때문에 하루 중 언제 투약하느냐에 따라 약효가 바뀜을 이용해 환자마다 적절한 투약 시간을 찾아 최적의 치료 효과를 가져오는 시간요법(Chronotherapy)를 개발했다.
김재경 교수는 “수학이 실제 의약학 분야에 이바지해 우리가 좀 더 건강하고 행복한 삶을 살 수 있는데 도울 수 있어 행복한 연구였다”라며 “이번 성과를 통해 국내에선 아직은 부족한 의약학과 수학의 교류가 활발해지길 기대한다”라고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 김재경 교수 연구팀 성과 개념도
그림2. 맞춤형 시간 치료법 (Chronotherapy) 개념도
2019.07.09
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양찬호 교수, 전기적 위상 결함 제어기술 개발
〈 양 찬 호 교수, 김 광 은 박사과정 〉
우리 대학 물리학과 양찬호 교수 연구팀이 강유전체 나노구조에서 전기적인 위상 결함을 만들고 지울 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술을 통해 전기적 위상 결함 기반의 저장 매체를 개발한다면 대용량의 정보를 안정적으로 저장할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 포스텍 최시영 교수, 포항 가속기연구소 구태영 박사, 펜실베니아 주립대학 첸(Long-Qing Chen) 교수, 캘리포니아 대학 라메쉬 교수 등과 공동으로 수행됐다. 김광은 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 1월 26일자에 게재됐다.
위상학은 물체를 변형시켰을 때 물체가 가지는 성질에 대한 연구를 하는 학문으로, 원과 삼각형은 위상학적으로 동일한 물질이라고 할 수 있다.
2016년도 노벨 물리학상 발표 기자회견에서 노벨위원회는 위상학의 개념을 구멍이 한 개 뚫린 베이글 빵, 구멍이 없는 시나몬 빵, 유리컵 등에 비유했다. 시나몬 빵과 유리컵은 다르게 보이지만 구멍이 없다는 점만 따지면 위상학적으로 같은 물질이 된다. 하지만 구멍의 개수가 다른 베이글과 시나몬 빵은 위상학적으로 다른 물질이 되는 식이다.
즉 물질에서 위상학적이라 함은 연속적인 변형으로는 그 특성을 변화시킬 수 없는 절대적인 보존량을 말한다. 이러한 위상학적 특징을 이용해 정보저장 매체를 만들면 외부의 자극으로부터 보존되며 사용자의 의도대로 쓰고 지울 수 있는 이상적인 비휘발성 메모리를 제작할 수 있다.
강유전체와 달리 강자성체(자기적 균형이 깨진 상태, 외부 자기장을 제거해도 자기장이 그대로 남아있음)의 경우는 소용돌이 형태의 위상학적 결함 구조가 이미 구현됐다.
반면 외부 전기장 없이도 스스로 분극을 갖는 강유전체는 자성체에 비해 위상학적 결함 구조를 더 작은 크기로 안정시키고 더 적은 에너지를 이용해 조절할 수 있다는 장점이 있음에도 불구하고 초보적인 연구 단계에 머물러 있었다. 실험적으로 위상학적 결함 구조를 어떻게 안정화시키며 어떠한 방식으로 조절할 것인지에 대한 연구가 부족했기 때문이다.
연구팀은 문제 해결을 위해 강유전체 나노구조에서 비균일한 변형을 줘 위상학적 결함 구조를 안정시키는 데 성공했다. 연구팀은 강유전체 나노접시(ferroelectric nanoplate) 구조를 특정 기판 위에 제작해 접시의 바닥면에는 강한 압축 변형을 주는 동시에 옆면과 윗면은 변형에서 자유로운 구조를 만들었다.
이러한 구조는 방사형으로 압축변형 완화(Compressive strain relaxation)가 일어나 격자의 변형이 오히려 강유전체의 소용돌이 구조를 안정화시키게 된다. 연구팀은 이번 연구가 고밀도, 고효율, 고안정성을 갖춘 위상학적 결함기반 강유전 메모리에 핵심적인 원리를 제시했다고 말했다.
양 교수는 “강유전체는 부도체이지만 위상학적 강유전 준입자가 국소적으로 전자 전도성을 수반할 수 있어 새로운 양자소자 연구로 확대될 수 있을 것이다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 창의연구지원사업, 선도연구센터지원사업, 글로벌프론티어사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 전기적 위상 결함 개수를 조절하여 만든 5가지의 다른 위상 구조
2018.02.08
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SNS에서 떠도는 루머를 구분할 수 있을까?
권세정 박사과정 학생(좌)과 차미영 교수(우)
- “루머는 팔로워 수가 적은 사용자들을 중심으로 산발적으로 전파” -- 2006년 이후 발생한 100여개의 트위터 상 미국 루머 사례 조사 -
트위터, 페이스북 등 SNS상에서 떠도는 정보의 진위여부를 가릴 수 있을까?
우리 학교 문화기술대학원 차미영 교수 연구팀(제1저자 권세정 박사과정)은 서울대 정교민 교수 및 마이크로소프트 아시아 연구소의 Wei Chen, Yajun Wang 박사와 공동연구를 통해 트위터 내에서 광범위하게 전파되는 정보의 진위 여부를 90%까지 정확하게 구분해낼 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 루머에 대해 SNS 데이터를 바탕으로 한 새로운 수리적 모델과 네트워크 구조 및 언어적 특징을 도출함은 물론, 향후 인터넷 루머의 특성과 규제에 도움이 되는 루머 구분 기술을 확보하는 계기가 될 것으로 기대된다.
SNS는 누구에게나 손쉽게 정보의 생산과 유통 및 전파 과정에 참여하는 긍정적인 기능을 한다. 하지만 역기능으로 검증되지 않은 정보가 빠르게 확산되어 개인·기업·국가에 해를 끼칠 수 있는 악성 루머의 발판을 마련하기도 한다. 따라서 인터넷 루머를 감지하고 확산을 방지하고자 하는 노력이 중요하다.
차 교수 연구팀은 2006년에서 2009년 사이 미국 트위터에서 광범위하게 전파된 100개 이상의 사례를 조사해 루머의 특성을 분석했다. 수집된 자료는 정치·IT·건강·연예인 등 다양한 분야를 포함하며, 이러한 분석을 통해 90%의 정확도로 루머 여부를 판단할 수 있었다. 특히 특정 인물이나 기관의 비방이나 욕설이 포함된 루머의 경우 더욱 높은 정확도로 루머 여부의 판단이 가능했다. 연구팀은 일반 정보의 전파와는 확연히 다른 루머 전파의 특징을 크게 세 가지로 분류했다.
첫째, 루머는 일반 정보와는 달리 지속적으로 전파되는 경향을 보인다. 뉴스와 같은 일반 정보의 경우 한 번의 광범위한 전파 이후 미디어 내에서 거의 언급되지 않지만, 루머는 수년간의 긴 기간 동안 지속적으로 언급된다.
둘째, 루머의 전파는 서로 연관이 없는 임의 사용자들의 산발적인 참여해 이뤄진다. 일반 정보는 온라인 내의 친구관계를 통해 전파의 경로가 유추되는 반면 루머는 연결되지 않은 개개인의 참여로 이루어지는 특징을 보였다. 아울러 루머는 인지도가 낮은 사용자들로부터 시작돼 유명인에게로 전파된다. 이 현상은 연예인이나 정치인과 관련된 루머에서 자주 관찰됐다.
셋째, 루머는 일반 정보와 다른 언어적 특성을 보인다. 루머는 정보의 진위 여부를 의심·부정·유추하는 심리학적 과정과 연관된 단어(아니다, 사실일지는 모르겠지만, 확실치는 않지만, 내 생각에는, 잘 기억나진 않지만) 사용이 월등히 높다.
연구팀이 루머로 구분한 사례 중에는 미국 대선 당시 버락 오바마 대통령 후보가 무슬림이며 반기독교적 성향이 있고 미국 시민권을 부당 취득했다는 내용 등 그를 음해하는 정치적 루머도 포함됐다. 또 영화배우 니콜 키드먼이 성전환 수술을 했으며 그녀가 양성애자라고 언급한 사례 역시 연구팀의 기술을 통해 루머로 명백히 구분됐다.
차 교수는 “이 연구는 통계·수학적 모델은 물론 사회·심리학 이론의 융합 연구로 사회적으로 주목을 받는 루머의 특성을 풍부한 데이터를 통해 도출했다”며 “루머 전파 극초기에 해당 정보의 진위여부를 판별하는 것은 아직 어렵지만, 일정시간 경과 혹은 정보확산이 이루어질 경우 해당 빅데이터를 기반으로 하여 진위여부를 판단하는 것이 가능하다"고 밝혔다.
이번 연구결과는 지난해 12월 미국 텍사스주에서 열린 데이터마이닝 분야의 최고 학술대회인 IEEE 데이터마이닝 국제 회의(IEEE International Conference on Data Mining)에서 발표됐다. 또 해외 유명 과학 잡지인 New Scientist에 Bigfoot found? AI tool sifts fact from myth on Twitter 라는 제목으로 소개됐으며 Washington Post에도 Korean scientists create a tool that can help separate fact from fiction on Twitter의 기사명으로 소개됐다.
그림1. 각 주제 별로 관련 내용을 트위터 내에서 언급한 수(x축: 관찰일, y축:트윗수). 루머의 경우 일반적인 정보가 한 번의 광범위한 전파 후 거의 퍼지지 않는 것과 달리 지속적으로 언급되고 있음을 보여준다.
그림2. 트위터 내 사용자들 간 정보 전파를 네트워크의 형식으로 표현한 확산 네트워크. 각 점은 사용자를 의미하며, 선은 사용자들 간의 관계를 통한 정보 확산이 있었음을 의미한다.
2014.01.09
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