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김대수 교수, 파킨슨병 신경회로 원리 규명
김 대 수 교수 〉
우리 대학 생명과학과 김대수 교수 연구팀이 기저핵 신호물질이 타겟신경을 억제하는 것이 아니라 흥분시킴으로써 파킨슨병의 운동 이상을 유발한다는 사실을 규명했다.
현재 학계는 드롱(Delong) 박사 연구팀이 1980년대에 제시했던 운동신호 억제이론을 파킨슨병 치료연구에 활용하고 있다. 이 이론은 파킨슨병 환자의 뇌에서 분비되는 기저핵 억제성 신호물질이 뇌의 운동신경을 억제함으로써 운동기능을 방해한다고 설명한다. 그러나 이 학설은 파킨슨 환자의 복잡한 증상을 설명하는 데에 한계가 있었다.
연구팀은 기존 학설의 핵심 내용을 뒤흔들었다. 연구팀은 광유전학 기법으로 생쥐 뇌의 기저핵 신경을 빛으로 자극해서 파킨슨병 환자와 유사한 증상을 유발했다. 기저핵의 억제성 신호를 받은 시상핵 신경들이 일시적으로 억제신호에 순응하여 억제되는 듯 했으나 이후 반발성 흥분을 보이는 것을 확인했다.
연구팀은 또한 반발성 흥분을 억제했을 때 다양한 파킨슨 증상을 보이던 파킨슨병 생쥐가 완전히 회복되는 것을 확인했다. 기저핵의 작용에 의해 시상핵 신경이 억제되는 것이 아닌 흥분함으로써 운동질환을 유도한 것이다. 반발성 흥분을 약물이나 빛으로 억제함으로써 파킨슨병 증상을 제거할 수 있는 가능성이 열렸다.
김대수 교수는 “이번 연구를 통해 반발성 흥분을 조절함으로써 파킨슨병 증상을 억제할 수 있는 기작이 규명됐다”며 “향후 도파민 세포가 이미 사라져 회복이 어려운 파킨슨병 환자를 치료할 수 있는 차세대 치료법이 가능할 것”이라고 연구의 의의를 설명했다. 이 연구는 과학기술정보통신부․한국연구재단 기초연구사업(개인연구) 지원으로 수행됐으며, 신경과학 분야 국제학술지인 뉴런(Neuron) 8월 30자 논문으로 게재됐다.
□ 그림 설명
그림1. 기저핵 억제성 입력이 파킨슨 증상을 나타내는 모식도
그림2. 광유전학적 기법으로 파킨슨 증상회복 성공
2017.09.26 조회수 12138 -
김상욱 교수, 카메라 플래시로 7나노미터 반도체 패턴 제작 기술 개발
〈 김상욱 교수, 진형민 연구원 〉
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 카메라의 플래시를 이용해 반도체를 제작하는 기술을 개발했다.
이 기술은 반도체용 7나노미터 패턴 기법으로 한 번의 플래시를 조사하는 것만으로 대면적에서 초미세 패턴을 제작할 수 있다. 향후 고효율, 고집적 반도체 소자 제작 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
진형민 연구원, 박대용 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’ 8월 21일자 온라인 판에 게재됐다.
4차 산업혁명의 주요 요소인 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터 등의 기술에는 고용량, 고성능 반도체 소자가 핵심적으로 필요하다. 이러한 차세대 고집적 반도체 소자를 만들기 위해서는 패턴을 매우 작게 형성하는 리소그래피(Lithography) 기술의 개발이 필수적이다.
현재 관련 업계에서는 작은 패턴 제작에 주로 광 리소그래피(Photolithograph) 기술을 이용하고 있다. 하지만 이 기술은 10나노미터 이하의 패턴을 형성하기엔 한계가 있다.
고분자를 이용한 분자조립 패턴 기술은 공정비용이 저렴하고 10나노미터 이하 패턴 형성이 가능해 광 리소그래피를 대신할 차세대 기술로 각광받고 있다. 그러나 고온 열처리나 유독성 증기 처리에 시간이 많이 소요되기 때문에 대량 생산이 어려워 상용화에 한계가 있다.
연구팀은 고분자 분자조립 패턴 기술의 문제 해결을 위해 순간적으로 강한 빛을 내는 카메라 플래시를 활용했다. 플래시 빛을 이용하면 15 밀리 초(1밀리 초 : 천분의 1초) 내에 7나노미터의 반도체 패턴을 구현할 수 있고, 대면적에서 수십 밀리 초의 짧은 시간 내에 수 백도의 고온을 낼 수 있다.
연구팀은 이 기술을 고분자 분자 조립에 응용해 단 한 번의 플래시를 조사하는 것으로 분자 조립 패턴을 형성할 수 있음을 증명했다.
또한 연구팀은 고온 열처리 공정이 불가능한 고분자 유연 기판에도 적용이 가능함을 확인했다. 이를 통해 차세대 유연 반도체 제작에 응용할 수 있을 것으로 보인다.
연구팀은 카메라 플래시 광열 공정을 분자 조립 기술에 도입해 분자 조립 반도체기술의 실현을 앞당길 수 있는 고효율의 기술이라고 밝혔다.
연구를 주도한 김상욱 교수는 “분자조립 반도체 기술은 그 잠재성에도 불구하고 공정효율 제고가 큰 숙제로 남아 있었다”며 “이번 기술은 분자조립기반 반도체의 실용화에 획기적 해결책이 될 것이다”고 말했다.
신소재공학과 이건재 교수, 부산대학교 재료공학과 김광호 교수와의 공동으로 진행된 이번 연구는 과학기술정보통신부 리더연구자지원사업인 다차원 나노조립제어 창의연구단과 글로벌프론티어사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 사진 설명
사진1. 플래시 광을 이용한 반도체 패턴 형성
사진2. 플래시 광을 이용한 분자조립 패턴 형성 모식도
사진3. 다양한 가이드 패턴을 이용한 자기조립 패턴 제어와 고분자 유연기판에서의 플래시 자기조립 패턴 형성
2017.09.13 조회수 17661 -
이동만 교수, 빅데이터로 SNS 분석해 맞춤형 장소 제공 기술 개발
<좌측부터 전산학부 이동만 교수, 신병헌 박사과정 학생, 최인경 박사과정 학생>
전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다. 이 기술은 현재의 위치기반 추천서비스를 인공지능형 개인비서서비스로 도약시키는 원천기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구는 기존 위치기반 장소 검색 및 추천서비스의 검색 수준을 향상시켜 사용자들이 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용시킬 수 있다. 사용자의 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소 추천을 할 수 있을 것으로 보인다. 문화기술대학원 이원재, 박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이번 연구의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/ 을 통해 공개됐고 관련 정보는 http://placeness.kaist.ac.kr/wiki/doku.php 에서 열람할 수 있다.
맛집 추천서비스, 소셜 커머스 등 위치를 기반으로 정보 검색 및 추천서비스를 제공하는 업체들은 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점 혹은 매장을 평가한다. 이는 비교적 정확한 정보를 제공하지만 시간적, 경제적 비용이 많이 소모된다. 또한 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에 사용자 개인의 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 시간이 지날수록 사용자는 평균 중심의 예상 가능한 선택지를 추천받을 확률이 높아진다.
따라서 같은 장소라도 사용자가 방문하고자 하는 목적이 다르기 때문에(모임, 상견례, 소개팅 등) 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필수적이다. 이를 위해 기본적으로 제공되는 정보 외에도 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 세부적 활동을 하며 공간을 소비했는지에 대한 데이터 수집이 필요하다. 연구팀은 문제 개선을 위해 특정 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다.
기존에 존재하는 딥러닝 방식을 이용해 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 워드백(Wordbag) 기술을 결합했다. 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다. 연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 4개의 세부 분야별 정보를 제공한다. ▲상위 장소의 장소성(장소의 성격 : placeness), ▲상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, ▲감성분석 기반의 장소 분위기 추론, ▲사용자와 장소성 간 연관성을 제공한다.
연구팀의 API는 SNS에 존재하는 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위장소(코엑스. 아이파크 몰) 및 그 내부의 세부장소에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다. 이는 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기(ex. 밝은, 전통적인 등)나 방문 목적(ex. 데이트, 공부, 회의)을 데이터로 수집할 수 있기 때문에 사용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.
이 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 말했다. 또한 “기존 비정형 텍스트 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해 사진과 텍스트를 동시에 분석해 공간에 대한 사회적 정보를 추론할 수 있어 현재의 위치기반 추천 서비스가 인공지능형 개인비서서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 디지털콘텐츠 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2017.08.29 조회수 17813 -
조광현 교수, 간암 표적 치료제 내성 극복 위한 최적 약물조합 발견
〈 조 광 현 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 간암 약물 치료의 효과를 높이는 새로운 방법을 찾아냈다. 특히 이번 연구는 바이오분야의 4차 산업혁명을 견인하고 있는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학(Systems Biology) 연구로 이뤄졌다.
서울대병원 내과 윤정환 교수팀과 공동연구를 통해 이루어낸 이번 연구 결과는 국제 간 전문지인 헤파톨로지(Hepatology)에 게재됐다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 바이오의료기술개발사업과 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
간암은 전 세계적으로 남성에게는 다섯 번째, 여성에게는 일곱 번째로 발생률이 높은 암이며 암 사망원인의 두 번째를 차지한다. 특히 우리나라의 간암 사망률은 인구 10만 명 당 28.4명으로 경제협력개발기구(OECD) 국가 중 압도적인 1위이며 2위인 일본의 2배에 이르고 있다.
우리나라에서만 간암 환자가 매년 평균 1만 6000명이 새로 발생하고 있지만 5년 생존율이 12%에 미치지 못한다. 국가암정보센터에 따르면 지난해 암으로 사망한 사람 가운데 폐암이 1만 7399명으로 가장 많았고 간암은 1만 1311명으로 그 뒤를 이었다.
간암은 우리나라의 암 가운데 사회적 비용이 1위인 암이다. 그 이유는 다른 암에 비해 사망자가 많고 더 젊은 나이(40, 50대)에 사망하기 때문이다. 이에 부작용이 적고 생존율을 높여줄 수 있는 새로운 치료법 개발이 시급한 실정이다.
간암의 치료로는 수술 및 색전술, 약물 치료가 있지만 수술이 어려운 진행성 간암에서는 치료 방법이 극히 제한적이다.
진행성 간암의 표적 항암제로 소라페닙(Sorafenib)이 유일하게 승인돼 임상에서 쓰이고 있는데 국내에서만 매년 200억 원 이상 처방되고 있지만 일부 환자에서만 효능을 나타내며 또한 대부분의 경우 약제 내성이 발생한다.
소라페닙은 말기 간암 환자의 생존 기간을 약 3개월 정도 밖에 늘리지 못하지만 다국적 제약회사에 의해 개발된 많은 후발주자 약물들이 그 효과를 뛰어 넘는데 실패했다.
소라페닙은 다중타겟을 치료표적으로 하여 그 작용 기전이 모호하고 따라서 약제의 내성기전 또한 아직 잘 알려져 있지 않다.
조광현 교수가 이끈 융합 연구팀은 소라페닙 작용 및 내성 기전을 규명하기 위해 소라페닙을 간암 세포에 처리하였을 때 세포내 분자 발현이 변화하는 것을 분석했다.
이를 통해 암세포가 소라페닙에 대항하는 기전을 알아냈고 시스템생물학적 분석을 실시하여 암세포내 단백질 이황화 이성질화 효소(protein disulfide isomerase, PDI)가 암세포가 소라페닙에 대항하는데 핵심적 역할을 하는 것을 발견했으며 이 효소를 차단했을 때 소라페닙의 효능이 훨씬 증가함을 관찰했다.
공동연구를 수행한 서울대병원 내과 윤정환 교수 연구팀은 쥐를 이용한 동물실험에서 소라페닙과 단백질 이황화 이성질화 효소 차단제를 같이 처리하면 간암 증식 억제에 시너지가 있음을 관찰하였고 소라페닙에 저항성을 가진 간암 환자의 조직에서 이 효소가 증가되어 있음을 관찰하여, 향후 임상 적용을 위한 가능성을 확인하였다.
조광현 교수는 “세포내 중요한 역할을 담당하는 분자들은 대부분 복잡한 조절관계 속에 놓여있기 때문에 기존의 직관적인 생물학 연구로 그 원리를 밝히는 것은 근본적인 한계가 있다. 이번 연구는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학으로 그 한계를 극복할 수 있음을 보여주는 대표적인 사례로, 특히 암에 대한 표적 치료제 작용을 네트워크 차원에서 분석하여 내성을 극복할 수 있는 새로운 치료법을 개발할 수 있는 가능성을 제시하였다”고 말했다.
□ 사진 설명
사진1. 간암세포를 이용한 세포실험을 이용해 시뮬레이션 결과를 확인
사진2. 구축된 ER stress 네트워크를 이용한 네트워크 분석 및 컴퓨터 시뮬레이션 결과
사진3. 간암 세포가 소라페닙에 반응할 때 전사체 변화를 분석하여 ER stress 반응이 주요하게 나타남을 발견하게 된 ER stress 네트워크 모델
2017.08.24 조회수 16988