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비오는 날 터치 걱정 끝! KAIST, 인간 촉각 수준 감지
최근 개발된 로봇들은 계란을 섬세하게 집는 수준에 이르렀는데, 이같은 결과는 손 끝에 집적된 압력 센서가 촉각 정보를 제공했기 때문이다. 그러나, 이러한 세계 최고 수준의 로봇들조차도 물 속, 굽힘, 전자기 간섭과 같은 복잡한 외부 간섭 요소들이 존재하는 환경에서 압력을 정확히 감지하는 것은 아직 어렵다. 우리 연구진이 물기가 묻은 스마트폰 화면과 같은 환경에서도 외부 간섭 없이 안정적으로 작동하며, 인간의 촉각 수준에 근접한 압력 센서를 개발하는 데 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 윤준보 교수 연구팀이 비가 오거나 샤워 후 스마트폰 화면에 물이 묻으면, 터치가 엉뚱하게 인식되는 '고스트 터치'와 같은 외부 간섭의 영향을 받지 않으면서도 높은 해상도로 압력을 감지할 수 있는 압력 센서를 개발했다고 10일 밝혔다.
흔히 터치 시스템으로 사용되고 있는 정전용량 방식 압력 센서는 구조가 간단하고 내구성이 뛰어나 스마트폰, 웨어러블 기기, 로봇 등의 휴먼-머신 인터페이스(Human-Machine Interface) 기술에 널리 활용되고 있다. 그러나 물방울이나 전자기 간섭, 굴곡으로 인한 굽힘 등 외부 간섭 요소에 의해 오작동이 발생하는 치명적인 문제가 있었다.
연구팀은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 우선 정전용량 방식 압력 센서에서 발생하는 간섭의 원인을 정확히 파악하고자 했다. 그 결과, 센서 가장자리에서 발생하는 ‘프린지 필드(Fringe Field)'가 외부 간섭에 극도로 취약한 것을 확인했다.
이를 근본적으로 해결하기 위해서는 문제의 원인인 프린지 필드를 억제해야 한다는 결론에 이르렀다. 따라서, 연구팀은 이론적 접근을 통해 프린지 필드에 영향을 미치는 구조적 변수들에 대해 집중적으로 탐구했고 전극 간격을 수백 나노미터(nm) 수준으로 좁힐 경우 센서에서 발생하는 프린지 필드를 수 퍼센트 이하로 억제할 수 있음을 확인했다고 밝혔다.
연구팀은 독자적인 마이크로/나노 구조 공정 기술을 활용해 앞서 설계한 900나노미터(nm) 수준의 전극 간격을 갖는 나노 갭 압력 센서를 개발했다. 개발된 센서는 압력을 가하는 물질에 관계없이 압력만을 신뢰적으로 감지했으며 굽힘이나 전자기 간섭에도 감지 성능에 영향이 없는 것을 검증했다.
또한, 연구팀은 개발한 센서의 특성을 활용해 인공 촉각 시스템을 구현했다. 인간의 피부에는 메르켈 원반(Merkel's disc)라는 압력 수용기가 있어 압력을 감지하는데, 이를 모사하기 위해서는 외부 간섭에는 반응하지 않고 오직 압력에만 반응하는 압력 센서 기술이 필요했지만 기존 기술들로는 이러한 조건을 만족시키기가 어려웠다.
윤준보 교수 연구팀이 개발한 센서는 이러한 제약을 모두 극복했으며, 밀도 또한 메르켈 원반 수준에 도달해 무선으로 정밀한 압력 감지가 가능한 인공 촉각 시스템을 구현하는 데 성공했다.
더 나아가, 다양한 전자기기로의 응용 가능성을 확인하기 위해 포스 터치 패드 시스템 역시 개발해 압력의 크기와 분포를 간섭 없이 높은 해상도로 얻을 수 있음을 검증했다고 밝혔다.
윤준보 교수는 “이번 나노 갭 압력 센서는 비 오는 날이나 땀이 나는 상황에서도 기존 압력 센서처럼 오작동하지 않고 안정적으로 동작한다. 많은 사람들이 일상에서 겪어온 불편을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.”라고 말했다.
전기및전자공학부 양재순 박사, 정명근 박사과정 그리고 성균관대 반도체융합공학과 유재영 조교수(KAIST 박사 졸업)가 제1 저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)'에 2025년 2월 27일 출판됐다.
(논문 제목: Interference-Free Nanogap Pressure Sensor Array with High Spatial Resolution for Wireless Human-Machine Interfaces Applications, https://doi.org/10.1038/s41467-025-57232-8)
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구지원사업과 선도연구센터지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.03.10
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나무뿌리 모방해 700% 쭉쭉 늘어나는 전자기판 개발
나무뿌리가 흙에 단단히 고정되는 구조를 모방해, 한국 연구진이 최대 700%까지 늘어나는 신축성을 확보하고 스트레처블 전자 제품의 상용화를 위한 새로운 기준을 제시했다. 특히 스마트 저항 밴드와 스트레처블 LED 디스플레이, 태양 전지와 같은 응용 사례를 통해 기술의 폭넓은 적용 가능성을 입증했다.
우리 대학 기계공학과 박인규 교수 연구팀이 한국전자통신연구원(ETRI)과 공동연구를 통해 스트레처블 전자 제품 개발에서 기존의 한계를 극복한 혁신적인 기술인 ‘생체 모사 인터페이스 설계(Bioinspired Interfacial Engineered Flexible Island, 이하 BIEFI)’를 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 연구는 생체 모사 인터페이스 설계를 기반으로, 전자 제품의 유연성, 신축성과 기계적 내구성을 동시에 극대화하는 데 성공했다.
연구진은 주 뿌리(primary roots)와 보조 뿌리(secondary roots) 구조를 설계에 적용해 응력을 분산시키고, 기계적 인터로킹(interlocking)을 통해 두 기판 사이의 강력한 접착력을 구현했다.
이 구조에서 주 뿌리는 응력을 효과적으로 분산시키며 인터페이스 균열을 지연시키는 역할을 한다. 반면 보조 뿌리는 기판 사이의 접착력을 강화하고 변형 중에도 인터페이스의 안정성을 유지하도록 돕는다. 이러한 설계는 다양한 변형 상황에서도 높은 기계적 신뢰성과 소자의 성능을 제공한다.
이를 통해 연구팀은 최대 700%까지 늘어나는 신축성을 확보하고, 1,000회 이상의 물리적 변형 시도에도 안정적인 구조를 설계하는데 성공했다. 이 기술은 다양한 물리적 변형(늘림, 비틀림, 압축 등)에도 견딜 수 있도록 설계됐으며, 반복적인 변형에도 긴 사용 수명을 제공할 수 있음을 입증했다.
이 기술은 특히 실시간으로 운동 데이터를 측정할 수 있는 스마트 저항 밴드에 적용하여 사용자의 운동 강도와 균형을 정밀하게 분석할 수 있으며, 다양한 피트니스 활동에 적용할 수 있다.
또한, 스트레처블 LED 디스플레이는 늘림, 구부림, 비틀림 등 여러 변형에도 안정적으로 작동하며, 차세대 유연 디스플레이 기술의 가능성을 보인다. 더불어, 유연한 태양 전지는 에너지를 저장하고 LED를 구동하는 데 성공해, 에너지 하베스팅과 저장 장치로서의 잠재력을 입증했다.
박인규 교수는 “이러한 생체 모사형 설계가 차세대 전자 기술을 위한 새로운 표준이 될 수 있으며, 앞으로 인터페이스 설계의 최적화와 접착력 향상, 더욱 복잡한 뿌리 구조 모방 등을 통해 기술을 발전시켜 나갈 계획이다”라고 밝혔다.
이번 연구는 기계공학과 굴 오스만(Osman Gul) 박사과정이 제1 저자로 참여했으며, KAIST의 박인규 교수, 김택수 교수와 ETRI의 김혜진 박사가 연구를 총괄했다.
연구 결과는 유수의 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’에 2025년 2월 온라인판에 출판됐다. (논문명: Bioinspired Interfacial Engineering for Highly Stretchable Electronics)
(논문 링크 : https://www.nature.com/articles/s41467-025-56502-9)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 한국연구재단 중견연구자지원사업 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원 아래 수행됐다.
2025.03.06
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스스로 가설을 세워 검증하는 뇌 기반 AI 기술
뇌의 맥락 추론 방식이 챗지피티 같은 대규모 인공지능 모델과 어떻게 다를까? 우리 연구진이 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’기술로서 과도한 자신감을 보이는 인공지능의 할루시네이션(Hallucination) 현상을 완화하거나 인간이나 동물과 유사하게 스스로 가설을 세워 검증하는 신개념 인공지능 모델을 개발하는데 성공했다.
우리 대학 뇌인지과학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장)와 생명과학과 정민환 교수(IBS 시냅스 뇌질환 연구단 부연구단장) 연구팀이 동물이 가설을 세워 일관된 행동 전략을 유지함과 동시에, 본인의 가설을 스스로 의심하고 검증하면서 상황에 빠르게 적응하는 새로운 강화학습 이론을 제시하고 뇌과학적 원리를 규명했다고 20일 밝혔다.
현재 상황에 맞게 행동의 일관성과 유동성 사이의 적절한 균형점을 찾아가는 문제를 ‘안정성-유동성의 딜레마(Stability-flexibility dilemma)’라 한다. 이를 위해서는 현재 본인의 판단이 맞는지를 계속 검증하고 수정할 수 있어야 한하는데 뇌과학 및 인공지능 분야에서 다양한 연구가 있었으나 아직까지 완벽한 해법이 알려진 바가 없다.
연구팀은 스스로 세운 가설을 바탕으로 다음 상황을 예측하고 확인하는 행동 패턴을 동역학적으로 프로파일링 할 수 있는 새로운 방식을 고안했고, 이를 바탕으로 전통적인 강화학습 이론과 최신 인공지능 알고리즘 모두 동물의 관련 행동을 제대로 설명하지 못한다는 것을 발견했다.
이어 연구팀은 동물의 현재 상황에 대한 가설을 세우고, 가설의 예측 오류를 바탕으로 행동 전략을 비대칭적으로 업데이트하는 새로운 적응형 강화학습 이론과 모델을 제안했다.
최신 인공지능 모델은 효율적 문제 해결에 집중하다 보니 인간이나 동물의 행동을 잘 설명하지 못하는 경우가 많은 반면, 제안 모델은 예상치 못한 사건에 대한 동물의 행동을 최신 인공지능 모델 대비 최대 31%, 평균 15% 더 잘 예측함을 보였다.
특히, 이 결과는 기존 연구에서 발표된 네 가지 서로 다른 동물 실험 데이터(two-step task, two-armed bandit task, T-maze task, two-armed bandit task with MSN inactivation) 분석을 통해 일관성 있게 재현되었다.
연구팀은 더 나아가 중뇌 기저핵* 선조체**속 중간크기 가시뉴런***이 가설 기반 적응형 강화학습 과정에 관여함을 밝혔다. 직접 경로 가시뉴런들은 예상한 사건을 마주한 경험을, 간접 경로 가시뉴런들은 예상하지 못한 사건을 마주한 경험을 부호화해 행동 전략을 조절함을 보였다.
*기저핵(Basal Ganglia): 대뇌피질, 시상, 뇌간 등 운동 조절 및 학습하는 기능을 담당하는 뇌 부위
**선조체(Striatum): 기저핵의 일부로 가치 평가 및 강화학습 능력과 관련된 부위
***가시뉴런Medium Spiny Neuron, MSN): 선조체의 약 90%를 차지하는 대표적 신경세포로 신경활동을 억제하는 특징을 가지고 있음
본 연구 결과는 뇌의 맥락 추론 방식이 대규모 인공지능 모델과 근본적으로 다르다는 것을 보여준다. 챗지피티(ChatGPT)나 딥시크와 같은 인공지능 모델은 사용자 입력으로부터 맥락 정보를 추정하고 이를 바탕으로 필요한 전문가 시스템에 매칭하며 (딥시크 모델은 강화학습을 사용하여 매칭), 새로운 정보가 들어올 때까지는 이것이 맞다고 가정한다.
이와 달리 뇌는 스스로 추정한 맥락(가설)을 의심하고, 의심이 확인되는 즉시 새로운 맥락을 적극 받아들인다. 이는 과도한 자신감을 보이는 인공지능의 할루시네이션(Hallucination) 현상을 완화하거나 인간과 유사한 추론엔진을 구성할 수 있는 새로운 방향성을 제시한다.
본 연구는 뇌과학-인공지능 융합연구로서, 실제 분야에 널리 활용될 수 있다. 예를 들어, 인간의 동역학적 행동 프로파일링 기술을 이용하면 개개인의 가설 수립, 검증 학습 능력 분석이 가능하므로, 맞춤형 교육 커리큘럼 디자인, 인사 및 인력관리 시스템, 인간-컴퓨터 상호작용 분야에 바로 적용할 수 있다.
제안된 적응형 강화학습 모델은 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’기술로서 인간-인공지능 가치 정렬 (Value alignment) 문제 해결에 활용될 수 있다. 또한 이 과정에 관여하는 것으로 알려진 기저핵 내 보상학습 회로와 관련된 중독이나 강박증과 같은 정신질환의 뇌과학적 원인 규명에 활용될 수 있다.
연구 책임자인 이상완 교수는 "이번 연구는 인공지능의 강화학습 이론만으로 설명할 수 없는 뇌의 가설 기반 적응학습 원리를 밝혀낸 흥미로운 사례ˮ라면서 "스스로 의심하고 검증하는 뇌과학 이론을 대규모 인공지능 시스템 설계와 학습 과정에 반영하면 신뢰성을 높일 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
뇌인지공학 프로그램 양민수 박사과정 학생이 1 저자, 생명과학과 정민환 교수가 공동 저자, 뇌인지과학과 이상완 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)‘ 2월 20일자로 게재됐다. (논문명: Striatal arbitration between choice strategies guides few-shot adaptation) DOI: 10.1038/s41467-025-57049-5)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원 SW스타랩, 한계도전 R&D 프로젝트, 한국연구재단 중견연구자 및 KAIST 김재철AI대학원 사업 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.27
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양자 컴퓨터 오류정정에 필요한 양자얽힘 구현
양자 컴퓨팅은 고전 컴퓨터로는 계산하기 어려운 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 양자 기술이다. 양자 컴퓨터가 복잡한 연산을 정확히 수행하려면 연산 과정에서 발생하는 양자 오류를 정정하는 것이 필수적이다. 하지만 이에 필요한 양자얽힘 상태를 구현하는 것은 매우 큰 난관으로 여겨져 왔다.
우리 대학 물리학과 라영식 교수 연구팀이 양자오류 정정 기술의 핵심이 되는 3차원 클러스터 양자얽힘 상태를 실험으로 구현하는데 성공했다고 25일 밝혔다.
측정기반 양자 컴퓨팅은 특수한 양자얽힘 구조를 가진 클러스터 상태를 측정하여 양자 연산을 구현하는 새로운 패러다임의 양자 컴퓨팅 방식이다. 이러한 방식의 핵심은 클러스터 양자얽힘 상태의 제작에 있으며, 범용 양자컴퓨팅을 위해 2차원 구조의 클러스터 상태가 사용된다.
하지만 양자연산에서 발생하는 양자오류를 정정할 수 있는 결함 허용 양자컴퓨팅(Fault-Tolerant Quantum Computing)으로 발전하려면 더욱 복잡한 3차원 구조의 클러스터 상태가 필요하다.
기존 연구에서는 2차원 클러스터 상태 제작이 보고됐지만, 결함 허용 양자컴퓨팅에 필요한 3차원 클러스터 상태는 양자얽힘의 구조가 매우 복잡해 그동안 실험 구현이 이뤄지지 못했다.
연구팀은 펨토초 시간-주파수 모드를 제어하여 양자얽힘을 구현하는 기술을 개발함으로써 3차원 구조의 클러스터 양자얽힘 상태를 생성하는 데 최초로 성공했다.
펨토초 레이저는 극도로 짧은 시간 동안 강한 빛 펄스를 방출하는 장치로, 연구팀은 비선형 결정에 펨토초 레이저를 입사시켜 여러 주파수 모드에서 양자 광원을 동시에 생성하고, 이를 활용하여 3차원 구조의 클러스터 양자얽힘을 생성했다.
라영식 교수는 "이번 연구는 기존 기술로는 구현하기 어려웠던 3차원 클러스터 양자얽힘 상태 제작에 성공한 최초의 사례”라며, “향후 측정 기반 양자컴퓨팅 및 결함 허용 양자컴퓨팅 연구에 있어 중요한 발판이 될 것”이라고 말했다.
물리학과 노찬 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여하고 곽근희, 윤영도 석박사통합과정 학생이 공동 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `네이처 포토닉스(Nature Photonics)'에 2025년 2월 24일 온라인판으로 정식 출판됐다. (논문명: Generation of three-dimensional cluster entangled state, DOI: 10.1038/s41566-025-01631-2)
한편 이번 연구는 한국연구재단 (양자컴퓨팅 기술개발사업, 중견연구자 지원사업, 소재혁신 양자시뮬레이터 개발사업)과 정보통신기획평가원 (양자인터넷 핵심원천기술 사업, 대학ICT연구센터지원사업) 및 미국 공군연구소의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.25
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적층 제조된 티타늄 합금의 강도-연성 딜레마 AI 기술로 극복
우리 대학 기계공학과 이승철 교수 연구팀이 POSTECH 신소재공학과 김형섭 교수 연구팀과 함께 인공지능 기술을 활용해 Ti-6Al-4V 합금의 강도-연성 딜레마를 극복하고 고강도·고연신 금속 제품을 생산해 내는 데 성공했다고 밝혔다. 연구팀이 개발한 인공지능은 3D프린팅 공정변수에 따른 기계적 물성을 정확히 예측하는 동시에 예측의 불확실성 정보를 제공하며 이 두 정보를 활용해 실제 3D프린팅을 진행할 가치가 높은 공정변수를 추천한다.
3D프린팅 기술 중에서도 레이저 분말 베드 융합은 뛰어난 강도 및 생체 적합성으로 유명한 Ti-6Al-4V 합금을 제조하기 위한 혁신적인 기술이다. 그러나 3D프린팅으로 제작된 이 합금은 강도와 연성을 동시에 높이기 어렵다는 문제점이 있다. 3D프린팅의 공정변수와 열처리 조건을 조절해 이를 해결하고자 하는 연구들이 있었지만, 방대한 공정변수 조합들을 실험 및 시뮬레이션으로 탐색하기에는 한계가 있었다.
연구팀이 개발한 능동 학습(Active Learning) 프레임워크는 다양한 3D프린팅 공정변수 및 열처리 조건들을 빠르게 탐색하여 그 중 합금의 강도와 연성을 동시에 높일 수 있다고 예상되는 것을 추천한다. 이런 추천은 인공지능 모델이 각 공정변수 및 열처리 조건에 대해 예측한 극한 인장 강도와 전연신율을 비롯해 예측의 불확실성 정보도 활용해 진행되며 추천된 것에 대해선 3D프린팅 및 인장 실험을 통해 실제 물성값을 얻게 된다. 새롭게 얻어낸 물성값을 인공지능 모델 학습에 추가로 활용하여 반복적으로 공정변수 및 열처리 조건들을 탐색하였으며 단 5번만의 시도로 고성능 합금을 생산해 낼 수 있는 공정변수 및 열처리 조건들을 도출하였다. 이를 적용해 3D프린팅한 Ti-6Al-4V 합금은 극한 인장 강도 1190MPa, 전연신율 16.5%를 기록하며 강도-연성 딜레마를 극복해 냈다.
이승철 교수는 “이번 연구에서 3D프린팅 공정변수와 열처리 조건을 최적화하여 고강도·고연신 Ti-6Al-4V 합금을 최소한의 실험만으로 도출해 낼 수 있었으며, 기존 연구들과 비교해 비슷한 극한 인장 강도를 가지지만 더 큰 전연신율을 가진 합금을 그리고 비슷한 전연신율을 가지지만 더 큰 극한 인장 강도를 가진 합금을 제작할 수 있었다.”라고 말했다. “또한, 기계적 물성뿐만 아니라 열전도도 및 열팽창과 같은 다른 물성에 관해서도 본 연구 방법이 적용되면 3D프린팅 공정변수와 열처리 조건에 대한 효율적인 탐색이 가능할 것으로 예상된다”라고 덧붙였다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘Nature Communications’에 지난 1월 22일에 출판되었으며 (https://doi.org/10.1038/s41467-025-56267-1), 이 연구는 한국연구재단 나노·소재기술개발사업 및 선도연구센터사업의 지원을 받아 진행됐다.
2025.02.21
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코로나바이러스 전염 메커니즘 규명
중증급성호흡기증후군(이하 SARS) 코로나바이러스와 같은 코로나 19(COVID-19)는 전 세계적 팬데믹으로 짧은 시간 안에 확산되었지만 왜 급격히 복제돼 빠르게 전염되는지 기전이 아직까지 규명되지 않았다. 우리 연구진이 코로나바이러스 핵심 효소 단백질(헬리케이스)의 복제과정이 급격히 촉진되어 전염되는 메커니즘을 밝혀내며 바이러스 백신 및 치료제 개발에 새로운 가능성을 제시했다.
우리 대학 생명과학과 이광록 교수 연구팀이 nsp13 단백질*은 두 가지 활성을 가지고 있어 시너지 효과를 내며, 이를 통해 SARS 코로나바이러스의 유전물질인 RNA 복제를 촉진한다는 기전을 규명했다고 17일 밝혔다.
*nsp13 단백질: SARS 코로나바이러스의 헬리케이스로, 바이러스가 증식하는 데 필수적인 유전자 복제와 전사 과정에 중요한 효소이다. 헬리케이스는 마치 지퍼를 열고 닫는 것처럼 DNA나 RNA의 꼬인 구조를 풀어주는데, 유전정보를 읽거나 복제할 때 유전물질을 먼저 풀려야 하므로 필수적이다. 쉽게 말해, 헬리케이스는 엉킨 실타래를 푸는 효소단백질이다.
여기 두 가지 활성에 해당되는 첫번째 헬리케이스 활성은 DNA 또는 RNA와 같은 이중 가닥 핵산을 단일 가닥으로 풀어주는 효소 기능이며, 복제나 전사 과정을 촉진시킨다. 두번째 RNA 샤페론 활성은 핵산 구조의 올바른 접힘(folding)과 풀림 기능을 돕는 단백질로, 잘못된 RNA를 교정하거나 안정성을 향상시켜 세포 내 RNA 대사과정을 돕는 역할을 한다.
코로나바이러스가 빠르게 전파하기 위해서는 바이러스의 유전물질을 빠르게 복제하고 구성성분인 단백질을 생산해서 이들을 조합하는 것이 필수적이다.
연구팀은 첫 번째 단계인 유전물질의 RNA 복제가 다른 바이러스에 비해 왜 빠르게 일어나는지 알려지지 않았으나, nsp13 단백질이 기존의 헬리케이스 활성과 이제까지 알려지지 않은 새로운 샤페론 활성으로 유전자 복제 과정을 빠르게 촉진한다는 것을 규명했다.
nsp13 단백질은 유전적으로 잘 보존되어 다양한 변이 코로나바이러스에 대응하는 백신이나 감염 치료의 중요 표적이지만, 정확한 작용 메커니즘에 대해서는 완전한 이해가 부족했다.
연구팀은 nsp13 헬리케이스가 ATP(아데노신 삼인산)*를 분해하여 나온 화학에너지를 이용하여 유전물질인 RNA의 꼬인 구조를 단일 가닥으로 풀어주고 부산물로 ADP(아데노신 이인산)*가 생성하게 된다. 이때 생성된 ADP가 nsp13와 재결합하게 되면 샤페론 기능을 활성화시켜 RNA 이차구조를 추가로 불안정화한다는 사실을 알아냈다.
*ATP(아데노신 삼인산)는 충전된 배터리처럼 에너지를 담고 있고 효소가 일을 할 때는 에너지를 공급해준다. ATP는 인산 3개를 가지고 있어 인산이 분해 될 때 에너지를 방출하고 인산 2개를 가진 ADP(아데노신 이인산)를 부산물로 생성한다.
결론적으로 헬리케이스 활성과 샤페론 활성이 시공간적으로 동시에 협력해 RNA 복제를 촉진하게 된다는 새로운 방식의 작용기전을 규명했다.
이광록 교수는 “이번 연구는 대표적 핵산-효소 단백질인 헬리케이스가 ADP를 통해 샤페론적 활성을 나타내는 새로운 발견이며, 이를 통해 헬리케이스의 기능 다양성에 대한 이해의 폭을 넓혀주고, SARS 코로나바이러스의 다양한 변이에 대응할 효과적 치료제 및 백신 개발의 실마리를 제공할 것으로 기대한다”라고 연구 결과의 의의를 밝혔다.
이 연구는 유정민 박사가 제 1저자로 세계적 국제학술지 ‘핵산 연구 (Nucleic Acids Research)’ (IF: 16.7, 생화학 및 분자생물학 분야 상위 1.8%) 온라인판에 1월 29일 게재됐다. (논문명 : A novel ADP-directed chaperone function facilitates the ATP-driven motor activity of SARS-CoV helicase) (doi: 10.1093/nar/gkaf034)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구지원, 선도연구센터 지원사업, 글로벌 기초연구 지원사업과 합성생물학핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.17
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선천성면역을 조절하는 인공단백질 디자인, 차세대 백신·면역 치료제 개발 가능성 제시
우리 대학 생명과학과 김호민 교수 연구팀과 국제 공동연구팀인 미국 워싱턴대학교 단백질디자인 연구소 (Institute for Protein Design, IPD) 닐 킹 교수 (Prof. Neil King) 연구팀은 컴퓨터기반 단백질디자인 기술을 활용하여 선천성면역을 활성화시키는 새로운 인공단백질을 디자인하고, 그들의 3차원 분자구조를 규명하는데 성공했다고 10일 밝혔다.
김호민 교수 연구팀과 Neil King 교수 연구팀은 컴퓨터 기반 단백질디자인 기술을 활용하여 선천성면역 수용체인 TLR3와 높은 친화도를 갖는 인공단백질을 개발했다. 또한, 초저온 투과전자현미경 (Cryo-EM) 분석을 통해 설계된 인공단백질이 TLR3와 결합하는 분자결합모드를 규명하였다. 특히, 자연계의 TLR3 작용제(dsRNA)와는 전혀 다른 구조를 가진 디자인된 인공단백질에 의해 선천성면역 수용체 TLR3을 효과적으로 활성화시킬 수 있음을 보인 첫 사례이다.
생명과학과 김호민 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션 (Nature Communications)'에 1월 31일 출판됐다. (논문명 : De novo design of protein minibinder agonists of TLR3)
TLR3 (Toll-like Receptor 3)는 이중가닥 RNA (double-stranded RNA, dsRNA)를 인식하여 선천성 면역반응을 활성화하는 패턴 인식 수용체 (pattern recognition receptor)이다. 기존의 TLR3 작용제는 백신면역 증강제 (adjuvant) 및 항암면역치료제로 활용될 가능성이 있었으나, 화학적 불안정성, 면역 과활성화 위험, 균질한 대량제조의 어려움 등으로 인해 임상적 적용이 제한적이었다.
이에 연구팀은 컴퓨터 기반 단백질디자인 (computational protein design) 기술을 활용하여 TLR3과 결합하는 초소형 인공단백질 (minibinder)을 디자인하였다. 해당 인공단백질은 크기가 작고, 높은 안정성을 가지며, 지정한 TLR3의 특정 부위에만 특이적으로 결합할 수 있도록 디자인하였다. 이후 초저온 투과전자현미경 (Cryo-EM) 분석을 통해 설계된 인공단백질이 초기디자인 의도와 잘 부합되게 TLR3의 오목한 표면 (concave surface)에 결합하고 있음을 확인하였고, 이들의 분자상호작용을 규명하였다.
기존 dsRNA기반 작용제보다 더 정밀하게 TLR3 신호를 활성화할 수 있도록 Cryo-EM 구조를 통해 규명된 분자구조를 바탕으로 인공단백질을 이어 붙인 다중 결합(multivalent) 형태의 단백질을 추가적으로 개발하였고, TLR3 하위 신호인 NF-κB 신호를 활성화시킴을 확인하였다. 이를 통해 자연계에 존재하지 않은 디자인된 인공단백질에 의하여 선천성 면역반응을 효과적으로 조절할 수 있음을 확인하였다.
이번 연구는 KAIST 연구진과 미국 워싱턴대학교 단백질디자인 연구소 연구진 간의 긴밀한 국제공동연구를 통해 이루어졌으며, 향후 면역 조절 인공단백질에 기반한 다양한 백신면역 증강제, 항암면역치료제 등의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
교신저자인 김호민 교수는 “인공지능기반 단백질디자인 연구는 2024년 노벨화학상 (데이비드 베이커교수, 단백질디자인 연구소)을 수상하며 큰 주목을 받고 있으며, 인공지능 기술의 발전에 힘입어 빠르게 성장하고 있는 첨단바이오 연구분야이다. 향후 백신, 신약, 진단키트, 산업용효소 등 다양한 바이오신소재 개발에 크게 기여할 수 있을 것이다. 이번 연구는 긴밀한 국제 공동연구를 통해 우수한 성과를 거둔 성공적 사례”라고 말했다.
한편 이번 연구는 IBS 바이오분자 및 세포구조연구단의 지원을 받아 수행되었다.
2025.02.10
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수면 무호흡증 실시간 진단 센서 개발
이산화탄소는 주요 호흡 대사 산물로서, 날숨 내 이산화탄소 농도의 지속적인 모니터링은 호흡·순환기계 질병을 조기 발견 및 진단하는 데 중요한 지표가 될 뿐만 아니라, 개인 운동 상태 모니터링 등에 폭넓게 사용될 수 있다. 우리 연구진이 마스크 내부에 부착하여 이산화탄소 농도를 정확히 측정하는데 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 실시간으로 안정적인 호흡 모니터링이 가능한 저전력 고속 웨어러블 이산화탄소 센서를 개발했다고 10일 밝혔다.
기존 비침습적 이산화탄소 센서는 부피가 크고 소비전력이 높다는 한계가 있었다. 특히 형광 분자를 이용한 광화학적 이산화탄소 센서는 소형화 및 경량화가 가능하다는 장점에도 불구하고, 염료 분자의 광 열화 현상으로 인해 장시간 안정적 사용이 어려워 웨어러블 헬스케어 센서로 사용되는 데 제약이 있었다.
광화학적 이산화탄소 센서는 형광 분자에서 방출되는 형광의 세기가 이산화탄소 농도에 따라 감소하는 점을 이용하며, 형광 빛의 변화를 효과적으로 검출하는 것이 중요하다.
이를 위해 연구팀은 LED와 이를 감싸는 유기 포토다이오드로 이루어진 저전력 이산화탄소 센서를 개발했다. 높은 수광 효율을 바탕으로 형광 분자에 조사되는 여기 광량이 최소화된 센서는 수 mW 수준을 소비하는 기존 센서에 비해 수십 배 낮은 171μW의 소자 소비전력을 달성했다.
연구팀은 또한 이산화탄소 센서에 사용되는 형광 분자의 광 열화 경로를 규명해 광화학적 센서에서 사용 시간에 따라 오차가 증가하는 원인을 밝히고, 오차 발생을 억제하기 위한 광학적 설계 방법을 제시했다.
이를 기반으로, 연구팀은 기존 광화학적 센서의 고질적 문제였던 광 열화 현상에 따른 오차 발생을 효율적으로 감소시키고 동일 재료에 기반한 기존 기술은 20분 이내인데 반해 최대 9시간까지 안정적으로 연속 사용이 가능하며, 이산화탄소 감지 형광 필름 교체시 다회 활용도 가능한 센서를 개발했다.
개발된 센서는 가볍고(0.12 g), 얇으며(0.7 mm), 유연하다는 장점을 기반으로 마스크 내부에 부착되어 이산화탄소 농도를 정확히 측정했다. 또한, 실시간으로 들숨과 날숨을 구별해 호흡수까지 모니터링 가능한 빠른 속도와 높은 해상도를 보였다.
유승협 교수는 "개발한 센서는 저전력, 고안정성, 유연성 등 우수한 특성을 가져 웨어러블 디바이스에 폭넓게 적용될 수 있어 과탄산증, 만성 폐쇄성 폐질환, 수면 무호흡 등 다양한 질병의 조기 진단에 사용될 수 있다”면서 “특히, 분진 발생 현장이나 환절기 등 장시간 마스크 착용 환경에서의 재호흡에 따른 부작용 개선에도 사용될 것으로 기대된다ˮ 라고 밝혔다.
신소재공학과 김민재 학사과정과 전기및전자공학부 최동호 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 Cell 자매지인 `디바이스(Device)' 온라인판에 지난달 22일 공개됐다. (논문명: Ultralow-power carbon dioxide sensor for real-time breath monitoring) DOI: https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100681
한편 이번 연구는 산업통상자원부 소재부품기술개발사업, 한국연구재단 원천기술개발사업, KAIST 학부생 연구참여 프로젝트 (URP) 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.10
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고활성 수소연료전지 촉매 개발, ‘백금 사용량 1/3 저감, 내구성 2배 향상’
우리 대학 신소재공학과 조은애 교수 연구팀이 인하대학교 함형철 교수 연구팀과 공동연구를 통해 수소연료전지의 핵심 소재인 전극에 들어가는 백금의 사용량 저감에 성공하였으며, 내구성이 향상된 촉매 소재를 개발했다고 7일 밝혔다.
수소차의 동력원으로 사용되는 양성자 교환막 연료전지(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)는 값비싼 백금 촉매 소재를 사용한다. 따라서, 백금 사용량 저감 및 반응 중 안정적인 활성을 갖는 촉매 소재 개발이 양성자 교환막 연료전지 기술 개발에 있어 중요한 부분을 차지한다.
연료전지는 백금 촉매의 성능을 높여 백금 사용량을 줄이려는 전략으로 상대적으로 값싼 비귀금속과의 합금화를 주로 사용한다. 그러나, 일반적인 합금 촉매의 경우 비귀금속이 반응 중 녹아 나올 수 있으며, 녹아 나온 비귀금속에 의해 연료전지가 손상되는 추가 문제를 유발할 수 있다.
이를 해결하기 위한 전략으로, 녹아 나온 상태에서도 연료전지에 손상을 주지 않는 것으로 알려진 아연을 촉매 개발에 이용하였다. 하지만, 다른 비귀금속에 비해 아연의 낮은 *환원 전위로 인해 백금-아연 촉매를 제작하는 데에 또 다른 어려움이 있다.
(*환원 전위: 주로 금속 원소의 환원 반응이 일어나는 기준이 되는 평형 전위 값을 의미하며, 해당 값이 클수록 금속으로 환원되려는 성질이 강함)
공동연구팀은 백금과 비귀금속을 반응기 내부에서 동시에 환원시켜 제조하는 일반적인 방법이 아닌, 아연 단일원자 구조를 포함한 탄소 *담지체를 먼저 제조한 후 담지체에 존재하는 원자 단위로 분산된 아연을 이용하는 방법을 적용하였다.
(*담지체: 전기화학촉매의 분산성, 안정성을 높이기 위해 촉매와 함께 사용되는 물질. 일반적으로 탄소 기반 물질이 사용됨)
구체적인 전략으로는, 제조된 아연 단일원자 구조를 포함한 탄소 담지체 위에 백금 나노입자를 합성하였다. 그 후, 고온 열처리를 통해 담지체에 존재하는 아연 원자가 백금 나노입자로 이동하면서 원자 수준에서 정렬된 구조를 갖는 백금-아연 나노입자 구조로 전환되었다.
합성된 백금-아연 나노입자 촉매는 일반적인 방법에 비해 아연을 효과적으로 도입할 수 있었으며, 고온 열처리 과정에서 입자끼리 뭉치는 현상을 억제하여 나노입자가 갖는 넓은 표면적을 효과적으로 사용하는 데에 긍정적인 영향을 주었다.
또한, 무질서한 배열인 합금 구조가 아닌 원자 수준에서 정렬된 구조의 백금-아연 나노입자의 촉매를 제조하여, 향상된 성능과 내구성을 보일 수 있었다.
동일 백금 사용량 기준으로 촉매의 성능을 비교한 결과, 상용 백금 나노입자 촉매 대비 백금-아연 나노입자에서 3배의 성능 향상을 보였다.
더불어, 연료전지 구동 환경 모사 실험의 전과 후의 성능 비교를 통해 내구성 평가를 진행하였으며, 상용 백금 나노입자 촉매 대비 공동연구팀이 개발한 백금-아연 나노입자 촉매에서 2배의 내구성 향상을 보였다.
공동연구팀은 우수한 내구성을 뒷받침하기 위해 밀도범함수 이론 기반 연산을 이용하였다. 백금-아연 나노입자와 아연 단일원자 담지체 사이에서 강한 결합력을 확인하였으며, 이를 바탕으로 백금-아연 나노입자 촉매의 우수한 내구성을 설명했다.
조은애 교수는 “일반적인 방법으로는 구현이 어려운 백금-아연 나노입자 촉매를 아연 단일원자 구조 담지체를 이용하여 합성할 수 있었다”고 설명하며, “저렴하고 매장량이 풍부한 금속인 아연을 활용하여 백금 사용량을 기존 상용 촉매 대비 1/3 수준으로 줄일 수 있었으며, 내구성 또한 향상된 촉매를 개발할 수 있었다”고 평가했다.
우리 대학 신소재공학과 이광호 박사과정이 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 화학 공학 분야 국제 학술지 ‘케미컬 엔지니어링 저널(Chemical Engineering Journal)’ 2025년 2월 1일자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Anchoring ordered PtZn nanoparticles on MOF-derived carbon support for efficient oxygen reduction reaction in proton exchange membrane fuel cells)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.07
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펨토초보다 짧은 순간 전이상태 분자구조를 밝히다
즈웨일 교수(1999년 노벨화학상)가 창출한 펨토화학을 통해 화학반응 중 일어나는 분자구조 변화를 실시간에서 관측할 수 있는 길이 열렸지만, 엄밀한 의미에서 에너지에 따른 전이상태 (Transition-State) 구조 변화를 직접 관측한 예는 매우 드물다. KAIST 연구진은, 광분해 화학반응 전이상태의 분자구조 변화를 분광학 기법*으로 정확하게 측정하는데 세계 최초로 성공했다.
*분광학 기법: 빛과 분자의 상호작용을 통해 양자역학적 분자구조를 정확하게 알아냄
우리 대학 화학과 김상규 교수 연구팀이 화학반응의 전이상태 (Transition-State) 구조를 실험적으로 밝히는 데 성공했다고 4일 밝혔다.
화학반응 속도론이 개발되면서, 가장 중요한 핵심으로 자리잡은 개념이 ‘전이상태 (Transition-State)’다. 전이상태 이론(Transition State Theory, 이하 TST) 에서는 반응물과 생성물 중간에 위치한 전이상태의 분자구조 및 동역학적 특성에 의해 반응속도, 생성물의 상대적 수율, 에너지 분포 등이 결정된다. TST는 지난 1세기 동안, 모든 환경에서의 연소, 유기, 생화학 반응 등에 널리 응용 되어온 가장 보편적인 반응속도론이다.
그러나, 전이상태는 펨토초(10-15 second)보다 더 짧은 시간 동안만 존재하므로, 전이상태를 직접 실험적으로 관찰하는 것은 매우 어려운 일이며 항상 도전적인 과제로 남아있었다.
김상규 교수 연구팀에서 관측한 전이상태는 특별한 의미를 갖는다. 분광학적 기법을 통해, 분자가 전이상태로 접근하면서 가지는 구조 변화를 매우 정확하게 측정할 수 있었던 첫 번째 예라는 점이다.
분광학 기법으로 측정된 정확한 전이상태 분자구조 변화에 따라 관찰된 반응속도의 급격한 변화를 통해서, 분자구조와 화학반응성 간 긴밀한 상관관계도 아울러 증명되었다.
김상규 교수는 “복잡한 분자의 화학반응에서 전이상태에 접근하면서 급격하게 변화하는 분자구조를 분광학 및 반응동역학 기법으로 밝힌 것은 처음이며, 향후 많은 이론 및 실험적 연구를 촉진할 것으로 기대된다. 특히, 전이상태 구조는 특정 화학반응을 선택적으로 빠르게 할 수 있는 고효율 촉매 설계에 가장 근원적인 정보를 제공할 것이다.”라고 말했다.
이번 연구 결과는 김정길 박사 (제 1 저자), 강민석 박사과정 학생, 윤준호 박사(現 LG화학)가 공동 저자로 2025년 1월 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, Vol. 16, 210) 에 대표적(Featured) 연구 성과로 발표됐다.
또한 매우 이례적으로 분광학 분야 최고 권위자인 MIT의 로버트 필드(Robert Field) 교수 및 이스라엘 벤구리온 대학 바라밴 (Baraban) 교수가 공동작성한 하이라이트 커멘트(Nature Communications, 16, 76)를 통해, 이번 연구 결과가 가지는 독창성과 시사성, 중요성 및 향후 실험물리화학 분야에서의 임팩트가 강조됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구사업 및 기초과학 4.0 중점연구소 (자연과학연구소)에서 지원받아 수행됐다.
2025.02.04
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원하는 소재 개발 인공지능 모퓨전(MOFFUSION)으로
최근 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 비디오 생성 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있지만, 소재 개발 분야에서는 아직 충분히 활용되지 못하고 있다. 이러한 상황에서 KAIST 연구진이 구조적 복잡성을 지닌 다공성 소재를 생성하는 인공지능 모델을 개발하여, 사용자가 원하는 특성의 소재를 선택적으로 생성할 수 있게 되었다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 원하는 물성을 가진 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOF)를 생성하는 인공지능 모델을 개발했다고 23일 밝혔다.
김지한 교수 연구팀이 개발한 생성형 인공지능 모델인 모퓨전(MOFFUSION)은 금속 유기 골격체의 구조를 보다 효율적으로 표현하기 위해, 이들의 공극 구조를 3차원 모델링 기법을 활용해 나타내는 혁신적인 접근 방식을 채택했다. 이 기법을 통해 기존 모델들에서 보고된 낮은 구조 생성 효율을 81.7%로 크게 향상시켰다.
또한, 모퓨전은 생성 과정에서 사용자가 원하는 특성을 다양한 형태로 표현하여 인공지능 모델에 입력할 수 있는 특징이 있다. 연구진은 사용자가 원하는 물성을 숫자, 카테고리, 텍스트 등 다양한 형태로 입력할 수 있으며, 데이터 형태와 관계없이 높은 생성 성능을 보임을 확인했다.
예를 들어, 사용자가 생성하고자 하는 물질의 특성값을 텍스트 형태(예:“30 g/L의 수소 흡착량을 갖는 구조”)로 모델에 입력하면, 모델은 이에 상응하는 물질을 선택적으로 생성한다. 이러한 특징은 소재 개발에 있어 인공지능 모델의 활용성과 편의성을 크게 개선하는 요소로 작용한다.
김지한 교수는 “원하는 물성의 소재를 개발하는 것은 소재 분야의 가장 큰 목표이며 오랜 연구 주제”라며, “연구팀이 개발한 기술은 인공지능을 활용한 다공성 소재 개발에 있어 큰 발전을 이뤘으며, 앞으로 해당 분야에서 생성형 인공지능의 도입을 촉진할 것”이라고 말했다.
우리 대학 생명화학공학과 박준길 박사, 이유한 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 지난 1월 2일 게재됐다. (논문명 : Multi-modal conditional diffusion model using signed distance functions for metal-organic frameworks generation) (https://doi.org/10.1038/s41467-024-55390-9)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업, 나노 및 소재기술 개발사업, 그리고 한국연구재단 (NRF) 중견연구자 지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.01.23
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암 발생 현상 등 유전자 발현 조절 원리 규명
다양한 암 발생과 암전이 현상, 줄기세포로부터의 조직 분화 및 발생, 신경 세포의 활성화 과정 등을 근본적으로 일으키는 유전자 발현 조절 단백질의 핵심 유전자 발현 네트워크를 발견했다. 우리 연구진은 이 발견을 기초로 하여 혁신적인 치료 기술 개발에 활용 가능성을 높였다.
우리 대학 생명과학과 김세윤 교수, 이광록 교수, 조원기 교수 공동연구팀이 동물 세포의 유전자 발현을 조절하는 핵심적인 원리를 규명했다고 22일 밝혔다.
이노시톨 대사 효소에 의해 만들어지는 이노시톨 인산 대사체는 진핵 세포의 신호전달 시스템에 필요한 다양한 이차 신호전달물질로 작용하며 암, 비만, 당뇨, 신경계 질환들에 폭넓게 관여한다.
연구팀은 이노시톨 대사 시스템의 핵심 효소인 IPMK 단백질이 동물 세포의 핵심 유전자 발현 네트워크의 중요한 전사 활성화 인자로 작용함을 규명했다.
포도당과 유사한 영양소로 알려진 이노시톨의 대사 반응에 핵심적으로 작용하는 효소인 IPMK 단백질(inositol polyphosphate multikinase)은 유전자 발현을 직접적으로 조절하는 기능을 가지고 있다. 특히 IPMK 효소는 동물 세포의 대표적인 전사 인자(transcription factor)인 혈청 반응 인자(serum response factor, 이하 SRF)에 의한 유전자 전사 과정에 중요하다고 보고된 바 있으나 작용하는 기전에 대하여 알려진 바는 없었다.
SRF 전사 인자는 최소 200~300여 개의 유전자 발현을 직접적으로 조절하는 단백질로서, 동물 세포의 성장과 증식, 세포 사멸, 세포의 이동성 등을 조절하며 심장과 같은 장기 발생에 필수적이다.
연구팀은 IPMK 단백질이 SRF 전사 인자와 직접적으로 결합한다는 사실을 발견하고 이를 통해 SRF 전사 인자의 3차원적 단백질 구조를 변화시킨다는 것을 밝혔다.
연구팀은 IPMK 효소에 의하여 활성화된 SRF 전사 인자를 통해 다양한 유전자들의 전사 과정이 촉진된다는 것을 밝혔다. 즉, IPMK 단백질은 SRF 전사 인자의 단백질 활성을 높이는 데 반드시 필요한 조절 스위치와 같은 역할을 수행하는 것임을 연구팀은 규명했다.
연구팀은 IPMK 효소와 SRF 전사 인자 사이의 직접적인 결합에 문제가 발생할 경우, SRF 전사 인자의 기능과 활성이 낮아져 유전자 발현에 심각한 장애가 발생한다는 점을 최종적으로 검증하였다.
특히 SRF 전사 인자가 가지고 있는 비정형 영역(Intrinsically disordered region, IDR)이 중요한 조절 부위라는 점을 밝힘으로써 비정형 단백질의 생물학적 중요성을 제시했다. 보통 단백질은 접힘을 통해 고유의 구조를 나타내지만 비정형 영역을 포함하게 되는 경우에는 특정한 단백질 구조가 관찰되지 않는다. 학계에서는 이러한 비정형 영역을 가지고 있는 단백질들을 비정형 단백질이라고 구분하고 어떠한 기능을 수행하는지 주목하고 있다.
김세윤 교수는 “이번 연구는 이노시톨 대사 시스템의 핵심 효소인 IPMK 단백질이 동물 세포의 핵심 유전자 발현 네트워크의 중요한 전사 활성화 인자이며 이를 증명하는 핵심 메커니즘을 제시한 중요한 발견”이라며, “SRF 전사 인자로부터 파생되는 다양한 암의 발생과 암전이 현상, 줄기세포로부터의 조직 분화 및 발생, 신경 세포 활성화 과정 등을 근본적으로 이해함으로써 혁신적인 치료 기술 개발 등에 폭넓게 활용되기를 바란다”라는 기대를 전했다.
이 연구는 세계적 국제학술지 ‘핵산 연구 (Nucleic Acids Research)’ (IF=16.7, 생화학 및 분자생물학 분야 상위 1.8%) 온라인판에 1월 7일 게재됐다. (논문명 : Single-molecule analysis reveals that IPMK enhances the DNA-binding activity of the transcription factor SRF) (doi: 10.1093/nar/gkae1281)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구사업, 선도연구센터 지원사업, 글로벌 기초연구실 지원사업과 서경배과학재단, 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.01.22
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