KAIST 최철희 교수팀, 신경약물전달 신기술 세계 최초 개발
뇌혈관은 혈뇌장벽이라는 특수한 구조로 이루어져 있는데, 레이저로 혈뇌장벽의 투과성을 조절하여 투여된 약물을 뇌로 안전하게 전달하는 기술이 국내 연구진에 의해 세계 최초로 개발됐다.
이번 연구는 교육과학기술부의 ‘21세기 프론티어 뇌기능활용 및 뇌질환 치료기술개발사업단’(단장 김경진)의 지원을 받아 우리학교 최철희(바이오 및 뇌공학과․43) 교수팀 주도로 수행되었다.
혈뇌장벽은 대사와 관련된 물질은 통과시키고 그 밖의 물질은 통과시키지 않는 기능을 함으로써 약물이 뇌로 전달되는 것이 어려웠다.
이런 기능 때문에 우수한 효능을 가진 약물조차 대부분 차단되어 실제로 환자에게 적용할 수 없는 경우가 많아, 약물의 효능을 최대한 유지하면서 혈뇌장벽을 어떻게 통과시키느냐가 이 분야 연구의 핵심과제였다.
원활한 약물 전달을 위해 약물의 구조를 변경하거나 머리에 작은 구멍을 내고 약물을 주사하는 방법도 시도되었지만 고비용과 위험성으로 널리 응용되지 못하고 있었다.
최 교수팀은 기존 기술의 한계를 극복하기 위해 극초단파 레이저빔을 1000분의 1초 동안 뇌혈관벽에 쬐어주는 방법으로 혈뇌장벽의 기능을 일시적으로 차단함으로써 약물을 원하는 부위에 안전하게 도달할 수 있게 하는 신개념 약물전달기술을 개발했다.
레이저 빔을 약물이 들어있는 혈관에 쬐이면 혈뇌장벽이 일시적으로 자극을 받아 수도관이 새는 것 같은 현상을 일으켜 약물이 혈관 밖으로 흘러나와 뇌신경계 등으로 전달된다. 정지된 기능은 몇 분 뒤 다시 제 기능을 되찾는다.
최 교수는 “이번 연구는 새로운 신경약물전달의 원천기술을 확립하였다는 점과, 레이저를 이용한 안정적인 생체 기능 조절 기반기술을 구축하였다는 점에서 커다란 의미가 있다”며, “앞으로 이 기술을 세포 수준으로 영역을 확대하는 한편 후속 임상 연구를 통해 실용화할 계획”이라고 밝혔다.
연구 결과는 신경약물전달 원천기술로서 특허 출원 중이며 세계적 저명 학술지인 미국 국립과학원 회보(2011.05.16자)에 게재됐다.
레이저를 이용하여 뇌혈관의 기능을 조절함으로써 원하는 뇌 부위에 안정적으로 약물을 전달할 수 있는 원천기술
인공지능과 고성능 과학계산 간의 밀접한 관련성은 최근 2024년도 노벨 물리학상과 화학상이 동시에 수상된 것을 보면 알 수 있다. 우리 연구진이 인공지능을 활용하여 3차원 공간에 분포하는 원자 수준의 화학결합 정보를 예측하여 양자역학적 고성능 컴퓨터 시뮬레이션의 계산 시간을 획기적으로 단축하는데 성공했다. 우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수팀이 물질의 특성을 도출하기 위해 슈퍼컴퓨터를 활용해 수행되는 원자 수준 양자역학적 계산에 필요한 복잡한 알고리즘을 우회하는 3차원 컴퓨터 비전 인공신경망 기반 계산 방법론을 세계 최초로 개발했다고 30일 밝혔다. 슈퍼컴퓨터를 활용한 양자역학적 밀도범함수론(density functional theory, DFT)* 계산은 빠르면서도 정확하게 양자 물성을 예측할 수 있게 해 첨단 소재 및 약물 설계를 포함한 광범위한 연구·개발 분야에서 표준적인 도구로 자리 잡아 필수 불가결한 역할을 하고 있다. *밀도범함수론(DFT):
2024-10-30인간의 두뇌는 외부 세상으로부터 감각 정보를 받아들이기 이전부터 자발적인 무작위 활동을 통해 학습을 시작한다. 우리 연구진이 개발한 기술은 뇌 모방 인공신경망에서 무작위 정보를 사전 학습시켜 실제 데이터를 접했을 때 훨씬 빠르고 정확한 학습을 가능하게 하며, 향후 뇌 기반 인공지능 및 뉴로모픽 컴퓨팅 기술 개발의 돌파구를 열어줄 것으로 기대된다. 우리 대학 뇌인지과학과 백세범 교수 연구팀이 뇌 모방 인공신경망 학습의 오래된 난제였던 가중치 수송 문제(weight transport problem)*를 해결하고, 이를 통해 생물학적 뇌 신경망에서 자원 효율적 학습이 가능한 원리를 설명했다고 23일 밝혔다. *가중치 수송 문제: 생물학적 뇌를 모방한 인공지능 개발에 가장 큰 장애물이 되는 난제로, 현재 일반적인 인공신경망의 학습에서 생물학적 뇌와 달리 대규모의 메모리와 계산 작업이 필요한 근본적인 이유임. 지난 수십 년간 인공지능의 발전은 올해 노벨 물리학상을 받은 제프리
2024-10-23‘인류와 인공지능(AI)이 함께 진화할 수 있을까? 그것은 어떤 모습일까?’라는 KAIST 연구진의 질문에서 시작된 미래 인공지능(AI)시스템을 상상해보고 체험해 보는 기회가 마련되었다. 우리 대학 산업디자인학과 강이연 교수가 서울 동대문디지털플라자(이하, DDP)에서 열리는 ‘서울디자인 2024’ 주제전에서 ‘라이트 아키텍처(LIGHT ARCHITECTURE)’ 제목으로 대규모 단독 전시를 진행한다. 서울시가 주최하고 서울디자인재단이 주관하는 ‘서울디자인 2024’는 미래 디자인 유행과 새로운 디자인을 시민들에게 선보이고 향유하고자 2014년부터 개최된 행사이다. 올해는 ‘/내일을 상상하다(/Imagine Tomorrow)’를 주제로 인공지능(AI)이 앞으로의 인류의 삶에 미치는 영향력과 변화를 제시한다. 강이연 교수의 신작 ‘LIGHT ARCHITE
2024-10-18자율주행차, 로봇 등 온디바이스 자율 시스템 환경에서 클라우드의 원격 컴퓨팅 자원 없이 기기 자체에 내장된 인공지능 칩을 활용한 온디바이스 자원만으로 적응형 AI를 실현하는 기술이 개발됐다. 우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 6월 29일부터 7월 3일까지 아르헨티나 부에노스아이레스에서 열린 ‘2024 국제 컴퓨터구조 심포지엄(International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2024)’에서 최우수 연구 기록물상(Distinguished Artifact Award)을 수상했다고 1일 밝혔다. * 논문명: 자율 시스템의 비디오 분석을 위한 연속학습 가속화 기법(DaCapo: Accelerating Continuous Learning in Autonomous Systems for Video Analytics) 국제 컴퓨터 구조 심포지움(ISCA)은 컴퓨터 아키텍처 분야에서 최고 권위를 자랑하는
2024-08-01최근 소셜 미디어, 전자 상거래 플랫폼 등에서 소비자의 만족도를 높이는 다양한 추천서비스를 제공하고 있다. 그 중에서도 상품의 제목 및 설명과 같은 텍스트를 주입하여 상품 추천을 제공하는 대형언어모델(Large Language Model, LLM) 기반 기술이 각광을 받고 있다. 한국 연구진이 이런 대형언어모델 기반 추천 기술의 기존 한계를 극복하고 빠르고 최상의 추천을 해주는 시스템을 개발하여 화제다. 우리 대학 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 네이버와 공동연구를 통해 협업 필터링(Collaborative filtering) 기반 추천 모델이 학습한 사용자의 선호에 대한 정보를 추출하고 이를 상품의 텍스트와 함께 대형언어모델에 주입해 상품 추천의 높은 정확도를 달성할 수 있는 새로운 대형언어모델 기반 추천시스템 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 연구는 기존 연구에 비해 학습 속도에서 253% 향상, 추론 속도에서 171% 향상, 상품 추천에서 평균 12%의
2024-07-17