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이정호 교수, 박상민 연구원, 후천적 뇌 돌연변이로 인한 뇌발달 장애 원인 규명
〈 박 상 민 연구원 〉
우리 대학 의과학대학원 이정호 교수 연구팀이 후천적인 뇌 돌연변이로 인한 뇌전증(간질) 및 자폐증 환자에게 나타나는 신경 세포 이동 장애 증상이 발생하는 원리를 규명했다.
연구팀의 이번 연구 결과는 후천적 뇌 돌연변이로 인한 뇌 발달 장애 환자의 치료에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
박상민 석박사통합과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 신경생물학 분야 국제 학술지 ‘뉴런(Neuron)’ 6월 21자에 게재됐다. (논문명: ‘Brain somatic mutations in MTOR disrupt neuronal ciliogenesis, leading to focal cortical lamination’)
이정호 교수 연구팀은 후천적인 뇌 돌연변이가 뇌전증과 자폐증을 유발할 수 있고, 이 돌연변이로 인해 신경 세포 이동 장애 증상이 발생한다는 사실을 이전 연구에서 증명한 바 있다.
그러나 이 신경 세포의 이동 장애가 발생하는 근본적인 원리에 대해서는 완벽하게 밝혀내지 못했다.
연구팀은 난치성 뇌전증 및 자폐증과 밀접하게 연관된 대뇌 피질 발달장애 환자의 뇌 조직에서 엠토르(mTOR) 유전자의 후천적인 뇌 돌연변이가 발생함을 확인했다. 이를 반영한 동물 및 세포 모델을 이용해 대뇌 피질 발달 이상의 원리를 연구했다.
그 결과 엠토르(mTOR) 돌연변이를 가진 신경 세포에서 세포 소기관인 일차 섬모의 생성 기능이 망가져 있음을 확인했고 이것이 환자에게서 발견되는 신경 세포 이동 장애의 원리임을 밝혔다.
엠토르(mTOR) 유전자가 OFD1이라는 단백질을 적절하게 제거하는 역할을 수행해야 하지만 엠토르(mTOR)에 돌연변이가 발생함으로써 OFD1 단백질이 과하게 축적됐고 그것이 신경 세포 이동의 장애 현상으로 이어진 것이다.
연구팀은 돌연변이를 가진 신경 세포에서 과하게 축적돼 일차 섬모 생성을 방해하는 역할인 OFD1 단백질의 발현을 억제시킴으로써 일차 섬모의 생성을 회복시켰다. 이를 통해 신경 세포의 이동을 정상 수준으로 되돌렸다.
1저자인 박상민 석박사통합과정은 “후천적 뇌 돌연 변이로 인한 뇌 발달 장애 환자에서 관찰되는 대표적 증상인 신경 세포 이동 결함이 그동안 주목받지 않았던 일차 섬모라는 세포소기관의 생성으로 설명할 수 있다는 점을 발견했다”고 말했다.
연구팀은 이번 연구 결과를 바탕으로 후천적 뇌 돌연변이로 인한 뇌 발달 장애 환자의 새로운 치료제 개발을 위한 후속 연구를 진행 중이다.
이번 연구는 서경배 과학재단, 보건복지부 세계선도 의생명과학자 육성 사업, 질병중심 중개 중점 연구 사업을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 후천적 뇌 돌연 변이의 대뇌 피질 발달 장애 환자의 뇌 조직, 동물 모델에서 망가진 일차섬모 생성
그림2. 일차섬모 생성을 회복시킨 대뇌 피질 발달 장애 모델에서 신경 세포의 이동이 정상 수준으로 돌아옴
2018.06.25
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예종철 교수, 인공지능 블랙박스의 원리 밝혀
〈 예종철 교수, 한요섭 연구원, 차은주 연구원 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 석좌교수 연구팀이 인공지능의 기하학적인 구조를 규명하고 이를 통해 의료영상 및 정밀분야에 활용 가능한 고성능 인공신경망 제작의 수학적인 원리를 밝혔다.
연구팀의 ‘심층 합성곱 프레임렛(Deep Convolutional Framelets)’이라는 새로운 조화분석학적 기술은 인공지능의 블랙박스로 알려진 심층 신경망의 수학적 원리를 밝혀 기존 심층 신경망 구조의 단점을 보완하고 이를 다양하게 응용 가능할 것으로 기대된다.
예종철 석좌교수가 주도하고 한요섭, 차은주 박사과정이 참여한 이번 연구는 응용수학 분야 국제 학술지 ‘사이암 저널 온 이매징 사이언스(SIAM Journal on Imaging Sciences)’ 4월 26일자 온라인 판에 게재됐다.
심층신경망은 최근 폭발적으로 성장하는 인공지능의 핵심을 이루는 딥 러닝의 대표적인 구현 방법이다. 이를 이용한 영상, 음성 인식 및 영상처리 기법, 바둑, 체스 등은 이미 사람의 능력을 뛰어넘고 있으며 현재 4차 산업혁명의 핵심기술로 알려져 있다.
그러나 이러한 심층신경망은 그 뛰어난 성능에도 불구하고 정확한 동작원리가 밝혀지지 않아 예상하지 못한 결과가 나오거나 오류가 발생하는 문제가 있다. 이로 인해 ‘설명 가능한 인공지능(explainable AI: XAI)’에 대한 사회적, 기술적 요구가 커지고 있다.
연구팀은 심층신경망의 구조가 얻어지는 고차원 공간에서의 기하학적 구조를 찾기 위해 노력했다. 그 결과 기존의 신호처리 분야에서 집중 연구된 고차원 구조인 행켈구조 행렬(Hankel matrix)을 기저함수로 분해하는 과정에서 심층신경망 구조가 나오는 것을 발견했다.
행켈 행렬이 분해되는 과정에서 기저함수는 국지기저함수(local basis)와 광역기저함수(non-local basis)로 나눠진다. 연구팀은 광역기저함수와 국지기저함수가 각각 인공지능의 풀링(pooling)과 필터링(filtering) 역할을 한다는 것을 밝혔다.
기존에는 인공지능을 구현하기 위한 심층신경망을 구성할 때 구체적인 작동 원리를 모른 채 실험적으로 구현했다면, 연구팀은 신호를 효과적으로 나타내는 고차원 공간인 행켈 행렬를 찾고 이를 분리하는 방식을 통해 필터링, 풀링 구조를 얻는 이론적인 구조를 제시한 것이다.
이러한 성질을 이용하면 입력신호의 복잡성에 따라 기저함수의 개수와 심층신경망의 깊이를 정해 원하는 심층신경망의 구조를 제시할 수 있다.
연구팀은 수학적 원리를 통해 제안된 인공신경망 구조를 영상잡음제거, 영상 화소복원 및 의료영상 복원 문제에 적용했고 매우 우수한 성능을 보임을 확인했다.
예종철 교수는 “시행착오를 반복해 설계하는 기존의 심층신경망과는 달리 원하는 응용에 따라 최적화된 심층신경망구조를 수학적 원리로 디자인하고 그 영향을 예측할 수 있다”며 “이 결과를 통해 의료 영상 등 설명 가능한 인공지능이 필요한 다양한 분야에 응용될 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구) 및 뇌과학원천기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 수학적인 원리를 이용한 심층신경망의 설계 예시
그림2. 영상잡음제거 결과
그림3. 영상에서 80% 화소가 사라진 경우 인공신경망을 통해 복원한 결과
2018.05.10
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남윤기 교수, 뇌질환 치료용 나노입자 프린팅 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 남윤기 교수 연구팀이 잉크젯 프린팅으로 마이크로미터 수준의 열 패턴을 마음대로 찍어내고, 이를 이용해 원격으로 신경세포의 전기적 활성을 제어할 수 있는 기술을 개발했다.
선택적 나노 광열 신경자극이라 할 수 있는 이 기술은 잉크젯 프린팅 기술과 나노입자 기술을 융합한 것으로 뇌전증 등의 뇌질환 환자들에게 맞춤형 정밀 광열 자극을 도입할 수 있는 기반기술이 될 것으로 기대된다.
강홍기 박사가 주도하고 이구행, 정현준, 이지웅 박사과정이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’ 2월 5일자에 게재됐다.
나노 광열자극 기술은 금속 나노 입자의 열-플라즈모닉 현상을 이용해 신경 세포의 활성을 조절한다. 연구팀은 지난 4년간 연구를 통해 나노 광열효과에 의한 신경세포 활성 억제 현상을 발견했고, 이를 이용해 뇌전증 등의 뇌질환에서 발생하는 신경세포의 비정상적 활동을 조절하기 위한 기술을 연구했다.
연구팀은 기존의 나노 광열자극 기술이 갖는 공간적인 선택성의 한계와 해상도의 제약을 극복하기 위해 잉크젯 프린팅 기술을 이용한 나노 입자의 미세 패턴 작업을 통해 나노 광열자극 기술을 선택적인 부분에만 가할 수 있는 기술을 개발했다.
정밀 잉크젯 프린팅과 고분자전해질 적층 코팅법을 결합해 고해상도의 선택적 광열 자극 기술을 구현했다. 이 기술은 정밀 잉크젯 프린팅 기술은 금속 나노 입자를 잉크로 사용해 수십 마이크로미터 크기의 나노입자 패턴을 만들 수 있다.
이 기술과 고분자전해질 적층 코팅법을 결합하면 원하는 모양을 보다 정밀하게 인쇄할 수 있고 안정성이 높아 다양한 기판에 적용할 수 있다. 또한 고분자전해질 코팅법은 세포 친화적이기 때문에 세포실험 및 생체 기술에 적용 가능하다.
연구팀은 이 기술을 통해 금 나노막대 입자를 수십 마이크로미터 해상도로 인쇄해 수 센티미터 이상의 정밀한 나노입자 패턴을 손쉽게 제작했다. 이 패턴에 빛을 조사하면 인쇄한 모양대로 정밀한 열 패턴을 형성할 수 있다.
또한 이 기술로 배양된 뇌신경세포의 활동을 선택적, 일시적으로 빛 조사를 통해 억제할 수 있음을 실험을 통해 확인했다.
이 열 패턴 기술을 이용하면 신경세포의 전기적 활성을 열 발생 부분에만 일시적으로 억제할 수 있어 선택적으로 광열 신경자극을 줄 수 있다. 이를 통해 원하는 세포 영역만 구분해 활동을 억제시켜 환자에게 맞춤형 광열 신경자극 치료를 제공할 수 있다.
연구팀의 기술은 얇고 유연한 기판에도 적용 가능해 체내 이식용 뇌질환 치료 장치나 웨어러블 의료 장치에 응용 가능할 것으로 기대된다.
남 교수는 “원하는 형태의 열 모양을 손쉽게 어디든지 인쇄할 수 있다는 점에서 공학적으로 폭넓게 활용 가능하다”며 “바이오공학 분야에서 생체기능 조절을 위해 빛과 열을 이용한 다양한 인터페이스 제작에 적용할 수 있고 새로운 위조 방지 기술 등에도 적용 가능할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구)의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 기술을 통해 제작한 사례들
그림2. 잉크젯 프린팅을 이용한 광열 효과 패턴 방식 및 이를 이용한 뇌신경세포의 선택적 활동 조절 기술
2018.02.27
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유회준 교수, 딥러닝용 AI 반도체 개발
우리대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 스타트업 '유엑스 팩토리'와 함께 가변 인공신경망 기술을 적용해 딥러닝을 효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다. 딥러닝이란 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망을 기반으로 구축한 '기계 학습' 기술이다.
유 교수 연구팀이 개발한 새로운 칩은 반도체 안에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지 효율과 정확도를 조절한다. 1비트부터 16비트까지 소프트웨어로 간편하게 조절하면서 상황에 맞춰 최적화된 동작을 얻어낸다. 하나의 칩이지만 '콘볼루션 신경망'(CNN)과 '재귀 신경망'(RNN)을 동시에 처리할 수 있다. CNN은 이미지를 분류나 탐지하는 데 쓰이며, RNN은 주로 시간의 흐름에 따라 변화하는 영상과 음성 등 데이터 학습에 적합하다. 또 통합 신경망 프로세서(UNPU)를 통해 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정하는 것도 가능하다.
모바일에서 AI 기술을 구현하려면 고속 연산을 '저전력'으로 처리해야 한다. 그렇지 않으면 한꺼번에 많은 정보를 처리하면서 발생하는 발열로 인해 배터리 폭발 등의 사고가 일어날 수 있기 때문이다. 연구팀에 따르면 이번 칩은 세계 최고 수준 모바일용 AI 칩 대비 CNN과 RNN 연산 성능이 각각 1.15배, 13.8배이 달한다. 에너지효율도 40% 높은 것으로 나타났다.
스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정을 자동으로 인식하는 감정인식 시스템도 개발됐다. 이 시스템은 감정 상태를 스마트폰 상에 실시간으로 표시한다. 유 교수 연구팀의 이번 연구는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.
유회준 교수는 "기술 상용화에는 1년 정도 더 걸릴 전망"이라며 " 모바일에서 AI를 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했으며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다"고 설명했다.
2018.02.26
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김문철 교수, 인공지능 통해 풀HD영상 4K UHD로 실시간 변환
〈 김 문 철 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김문철 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용해 풀 HD 비디오 영상을 4K UHD 초고화질 영상으로 초해상화 변환할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술은 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)을 하드웨어로 구현했다. 초당 60프레임의 초고해상도 4K UHD 화면을 실시간으로 생성할 수 있는 알고리즘 및 하드웨어 개발을 통해 향후 프리미엄 UHD TV, 360 VR, 4K IPTV 등에 기여할 것으로 기대된다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김용우, 최재석 박사과정 등이 주도했고 현재 특허 출원을 준비 중이다.
최근 영상 화질 개선 연구에 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망을 적용시키려는 노력이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 심층 콘볼루션 신경망 기술은 연산 복잡도와 매우 높고 사용되는 메모리가 커 작은 규모의 하드웨어를 통해 초고해상도 영상으로 실시간 변환하는 데 한계가 있다.
기존의 프레임 단위로 영상을 처리하던 방식은 DRAM과 같은 외부 메모리 사용이 필수적인데 이로 인해 영상 데이터를 처리할 때 지나친 외부 메모리 접근으로 인한 메모리 병목현상과 전력 소모 현상이 발생했다.
김 교수 연구팀은 프레임 단위 대신 라인 단위로 데이터를 처리할 수 있는 효율적인 심층 콘볼루션 신경망 구조를 개발해 외부 메모리를 사용하지 않고도 작은 규모의 하드웨어에서 초당 60 프레임의 4K UHD 초해상화를 구현했다.
연구팀은 기존 소프트웨어 방식의 심층 콘볼루션 신경망 기반의 고속 알고리즘과 비교해 필터 파라미터를 65% 정도만 적용하고도 유사한 화질을 유지했다.
이는 딥러닝 기술을 이용한 고해상도 영상 변환 기술이 활발히 진행되는 가운데 초당 60프레임의 4K UHD 초해상화를 하드웨어로 실현한 첫 사례로 꼽힌다.
김 교수는 “이번 연구는 심층 콘볼루션 신경망이 작은 규모의 하드웨어에서 초고품질 영상 처리에 실질적으로 응요 가능한 기술임을 보인 매우 중요한 사례다”며 “현재 프리미엄 UHD TV 및 UHD 방송 콘텐츠 생성, 360도 VR 콘텐츠, 4K IPTV 서비스에 매우 효과적으로 적용할 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) ICT 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 실시간 AI(딥러닝) 기반 고속 초고해상도 업스케일링 기술
그림2.심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 (FPGA)
그림3. 심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 시연
2018.01.16
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박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.
권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다.
MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다.
하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다.
특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다.
박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다.
기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다.
이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다.
그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다.
연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다.
연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다.
기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다.
박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지
그림2. 제안하는 네트워크의 모식도
그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29
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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
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김호민 교수, 뇌의 시냅스 구조 및 기능 조절 단백질 구조 규명
< 김 호 민 교수 〉
우리 대학 의과학대학원 김호민 교수와 DGIST 고재원 교수 공동 연구팀이 신경세포 연결을 조절하는 핵심단백질인 MDGA1의 3차원 구조를 최초로 규명해 시냅스 발달을 조절하는 원리를 제시했다.
이번 연구 내용은 신경생물학 분야 국제학술지 ‘뉴런(Neuron)’ 6월 21일자 Issue Highlight에 게재됐다.
뇌는 많은 신경세포로 이뤄져 있고 두 신경세포가 연접하면서 형성되는 시냅스라는 구조를 통해 신호를 전달하면서 그 기능을 수행한다.
대표적인 시냅스 접착 단백질로 알려진 뉴롤리진(Neuroligin)과 뉴렉신(Neurexin)은 상호작용을 통해 흥분성 시냅스(excitatory synapse)와 억제성 시냅스(inhibitory synapse)의 발달 및 기능을 유지한다.
연구팀은 뉴롤리진(Neuroligin)과 뉴렉신(Neurexin)의 결합을 조절하는 MDGA1의 3차원 구조와 억제성시냅스(inhibitory synapse)의 형성을 저해하는 원리를 최초로 규명했다.
김 교수는 “단백질 구조생물학과 신경생물학의 유기적인 협력 연구를 통해 시냅스 발달 조절에 핵심적인 MDGA1의 구조와 작용 메커니즘을 규명했다는데 의미가 있다”며 “시냅스 단백질들의 기능 이상으로 나타나는 다양한 뇌정신질환의 발병 메커니즘을 폭넓게 이해하는 밑거름이 될 것이다. 향후 뇌신경·뇌정신질환 치료제 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.”고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부 기초연구지원사업(개인연구)의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 시냅스 조절하는 핵심단백질 구조 최초 규명
그림2. 시냅스 단백질 MDGA1에 의해 조절되는 억제성 시냅스 형성 분자 메커니즘
2017.07.11
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전상용, 임성갑 교수, 신경세포의 안정적 배양 가능한 플랫폼 개발
우리 대학 생명과학과 전상용 교수와 생명화학공학과 임성갑 교수 공동 연구팀이 신경세포를 장기적, 안정적으로 배양할 수 있는 아세틸콜린 유사 고분자 박막 소재를 개발했다.
특히 이 연구는 KAIST의 ‘학부생 연구 참여 프로그램(URP : Undergraduate research program)’을 통해 유승윤 학부생이 참여해 더욱 큰 의미를 갖는다.
유승윤 학부생을 포함해 백지응 박사과정, 최민석 박사가 공동 1저자로 참여한 이번 연구 성과는 나노분야 학술지 ‘에이시에스 나노(ACS Nano)’ 10월 28일자 온라인 판에 게재됐다.
신경세포는 알츠하이머, 파킨슨병, 헌팅턴병 등의 신경퇴행성 질환 및 신경 기반 바이오센서 등 전반적인 신경관련 응용연구에 꼭 필요한 요소이다.
대부분의 신경 질환이 노인성, 퇴행성이기 때문에 신경세포가 오래됐을 때 어떤 현상이 발생하는지 관찰할 수 있어야 한다. 하지만 신경세포는 장기 배양이 어려워 퇴행 상태가 되기 전에 세포가 죽게 돼 관찰이 어려웠다.
기존에는 특정 수용성 고분자(PLL)를 배양접시 위에 코팅하는 방법을 통해 신경세포를 배양했다. 그러나 이 방법은 장기적, 안정적인 세포 배양이 불가능하기 때문에 신경세포를 안정적으로 장기 배양할 수 있는 새로운 플랫폼이 필요하다.
연구팀은 문제 해결을 위해 ‘개시제를 이용한 화학 기상 증착법(iCVD : initiated chemical vapor deposition)’을 이용했다. iCVD는 기체 상태의 반응물을 이용해 고분자를 박막 형태로 합성하는 방법으로, 기존 세포 배양 기판 위에 손쉽게 얇고 안정적인 박막을 형성시킬 수 있다.
연구팀은 이러한 기체상 공정의 장점을 이용해 신경세포를 장기적으로 배양할 수 있는 기능을 가진 공중합체 고분자 박막을 합성하는 데 성공했다. 새로 합성된 이 고분자 박막은 신경전달물질로 알려진 아세틸콜린과 유사한 물질로 이뤄져 있다.
또한 신경세포가 고분자 박막에서 배양될 수 있는 최적화된 조건을 발견했고, 이 조건에서 생존에 관여하는 여러 신경관련 유전자를 확인했다.
연구팀은 생명과학과 손종우 교수 연구팀의 도움을 통해 새로 배양된 신경세포가 기존의 신경세포보다 전기생리학적 측면 및 신경전달 기능적 측면에서 안정화됨을 확인했다.
연구팀은 “신경세포를 장기적으로 배양할 수 있는 이 기술은 향후 신경세포를 이용한 바이오센서와 신경세포 칩 개발의 핵심 소재로 활용될 것이다”며 “다양한 신경 관련 질병의 원리를 이해할 수 있는 역할을 할 것으로 기대된다”고 말했다.
이번 연구는 한국보건산업진흥원과 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 본 연구에서 개발된 표면(pGD3) 및 폴리라이신 코팅 위에서 장시간 배양된 신경세포
그림2. 신경전달물질 유사 작용기를 도입한 표면 형성 과정
2016.11.17
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감도 1000배 높은 금나노선 탐침 개발
우리 학교 화학과 김봉수 교수 연구팀(제1저자 강미정 박사)은 단결정 금 나노선을 이용해 만든 세계에서 가장 가는 나노탐침으로 쥐의 신경신호를 측정하는데 성공했다.
굵기가 100nm(나노미터, 10억분의 1미터)에 불과한 이 나노탐침은 기존보다 1,000배 이상 뛰어난 감도를 나타냈으며 1mm 이하의 극히 정밀한 간격으로 뇌신경 신호 측정이 가능하다. 기존 신경탐침은 삽입 시 조직 손상이 커서 검출신호가 약한 반면 개발된 탐침은 손상을 최소화해 신경 신호가 상대적으로 크다.
뇌에서 발생하는 전기적 신경신호를 정확하게 수집·분석하는 신경탐침은 뇌 연구에서 가장 핵심적인 요소다. 신경탐침은 조직손상을 최소화해야하며 우수한 전기적 감도를 가져야한다.
연구팀은 탐침의 재료인 금에 열을 가해 증기상태로 만든 다음 온도가 낮은 기판으로 운반한 후 기판에서의 응결에 의해 단결정 금 나노구조가 생성되는 원리를 이용해 금 나노선을 개발했다. 만들어진 금 나노선은 결함이 없는 단결정구조이기 때문에 전기전도성이 높으면서도 강하고 유연한 특성을 보였다.
김 교수 연구팀은 개발된 나노탐침을 간질을 유발하는 약물을 투여한 쥐의 뇌에 삽입해 신경신호를 측정한 결과 간질을 일으키는 뇌의 특정 영역을 정확히 찾을 수 있었다. 또 낯선 쥐의 침입에 의한 신경신호의 변화도 탐지해냈다.
김봉수 교수는 “뇌 신경 세포를 손상시키지 않으면서 단일 신경세포로부터의 신호를 높은 감도로 포착할 수 있다”며 “정밀한 뇌신경 3차원 지도 작성에 유용할 뿐 아니라 치매, 파킨슨병 등의 전기치료에도 도움이 될 것”이라고 말했다.
연구결과는 나노분야 국제학술지 ‘ACS 나노(ACS Nano)’ 12일자 온라인 판에 게재됐다.
□ 금나노선 합성 방법석영관으로 이루어진 가열로 내에서 금 slug를 가열하여 형성시킨 금 vapor가 수송 기체에 의해 사파이어 기판에 도달하여 나노선으로 성장함
□ 금나노선 성장사파이어 기판에 도달한 금 vapor가 half-octahedral seed를 형성하고, 그 seed에 금 vapor가 결합하여 나노선으로 성장함
□ 금나노선 탐침 제작방법텅스텐 팁으로 기판 위에 수직 성장된 나노선 중 하나를 집어낸 뒤, 텅스텐 팁은 절연층으로 코팅함
□ 신경신호 감도 비교금 나노탐침과 텅스텐 마이크로탐침을 쥐 뇌에 삽입하여 측정한 신경신호 비교. 금 나노탐침에서 스파이크 형태의 신경 신호가 뚜렷하게 관찰됨
□ 행동실험낯선 쥐의 침입에 의한 신경신호의 변화를 금 나노탐침과 텅스텐 마이크로탐침으로 측정. 금 나노탐침에서만 뚜렷한 신호 변화가 측정됨
□ 약물실험세 개의 금 나노탐침 또는 텅스텐 마이크로탐침을 쥐 뇌에 삽입한 후, 쥐에 간질을 유발하는 약물을 주사하여 발작 상태를 보일 때 측정한 신경신호. 세 개의 금 나노탐침은 세 영역의 신호를 구분하여 간질 중심을 찾아낼 수 있는 반면 세 개의 텅스텐 마이크로탐침은 세 영역의 신호를 구분하지 못함
2014.08.27
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증강현실로 스마트시대의 미래를 열다!
영화 ‘마이너리티 리포트’에서 허공에 화면이 뜨고 손짓으로 컴퓨터를 조작하는 모습은 단지 상상 속 미래였다. 하지만 이런 일들이 곧 실현될 것으로 보인다. 우리 학교 전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀은 세계 최초로 증강현실 전용 프로세서가 내장된 고성능·초저전력 머리 장착형 디스플레이(HMD, Head Mount Display) ‘케이 글래스(K-Glass)’를 개발했다. 연구팀의 전용 프로세서 개발로 기존 상용칩을 활용한 구글 글래스 보다 속도는 30배 이상 빨라지면서 동시에 사용시간은 3배 이상 길어지는 등 실제 사용자에게 불편함이 많이 줄어 증강현실시대를 앞당길 것으로 기대된다. 증강현실이란, 현실 세계와 이를 적절히 변형한 가상 미디어 콘텐츠가 결합한 것이다. 예를 들면, 동화책에 그려진 공룡 그림을 쳐다보면 3차원 공룡이 책 위로 솟아올라 보이며 방향을 바꾸면 공룡의 다른 쪽이 보이게 하는 기술이다. 삼성, 마이크로소프트 등에서는 관련 특허를 출원하고 있고, 특히 구글에서는 2012년 5월 증강현실을 위한 프로젝트 글래스(Project Glass)를 개발했다. 하지만 자연스러운 증강현실을 구현하기에는 성능이 만족할만한 수준은 아니었다. 구글의 기술은 바코드와 같은 표식을 인식해 해당 물체에 가상 컨텐츠를 첨가하는 방식의 증강현실을 구현하는 방식이기 때문에 표식을 설치하기 힘든 야외에는 증강현실을 구현할 수 없는 큰 단점이 있다. 게다가 2시간 정도만 사용할 수 있을 정도로 전력 소비량이 많아 휴대폰과 같은 모바일 기기처럼 일상생활에서 항상 착용하지는 못하는 실정이었다.연구팀이 개발한 K-Glass의 ‘증강현실 전용 프로세서’는 인간 뇌의 시각 집중 모델(Visual Attention Model)에 영감을 받아 제작돼 저전력·고성능을 동시에 달성했다. 시각 집중 모델은 보고 있는 화면에서 의미 있고 중요한 부분을 배경과 같이 인식에 무의미한 영역들로부터 분리한다. 이에 따라 불필요한 연산을 제거할 수 있어 복잡한 증강현실 알고리즘의 연산 속도를 획기적으로 증가시킬 수 있다는 장점이 있다. 또 전력소모를 줄이기 위해 ‘뉴런의 신경망’을 모방한 네트워크 구조를 적용했다. 프로세서 내부에서는 데이터가 활발하게 돌아다니는데 데이터 쏠림현상에 의해 전송에 병목이 발생할 수가 있는데 연구팀은 뉴런의 신경망 구조를 활용해 프로세서 내 데이터를 전송 및 네트워크 병목현상을 효과적으로 극복했다. 개발된 증강현실 전용 프로세서는 65nm(나노미터) 공정에서 제작돼 32㎟ 면적에 1.22TOPS(Tera-Operation per Second, 1초당 1012회 연산속도) 성능을 보인다. 또한 30fps(초당프레임)/720p(픽셀) 비디오 환경의 실시간 동작에서 1.57TOPS/W(와트)의 높은 에너지 효율을 나타내 장시간 동작할 수 있다. 유회준 교수는 “스마트 폰의 뒤를 잇는 차세대 모바일 디바이스로써 HMD에 대한 관심이 급증하고 있다”며 “투과형 HMD는 증강현실을 구현함에 따라 교육 엔터테인먼트 등의 분야에 큰 변화를 가져올 것”이라고 말했다. 또 “K-Glass는 구글의 프로젝트 글래스 등 기존 HMD의 낮은 컴퓨팅 성능을 획기적으로 향상시키는 것은 물론 초저전력 소비를 달성하는데 성공, 미래 모바일 IT분야에서 혁신적인 변화를 주도할 것”이라고 연구 의의에 대해 말했다. 유회준 교수 지도하에 김경훈 박사과정 학생이 주도해 개발한 K-Glass는 이달 미국 샌프란시스코에서 개최된 세계적 반도체 학술대회 ISSCC(국제고체회로설계학회)에서 발표돼 커다란 주목을 받았다. K-Glass 데모 동영상 유튜브 링크 :http://www.youtube.com/watch?v=fzQpSORKYr8&feature=c4-overview&list=UUirZA3OFhxP4YFreIJkTtXw
2014.02.20
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뇌신경전달 단백질의 구조와 작동원리 규명
- 생체막 융합 단백질의 구조변화 실시간 측정 -- 퇴행성 뇌질환 연구에 실마리 제공 -
우리 학교 물리학과 윤태영 교수 연구팀이 자기력 나노집게를 이용해 뇌신경세포사이의 신경물질전달에 가장 중추적인 역할을 하는 스네어(SNARE) 단백질의 숨겨진 구조와 작동원리를 단분자 수준에서 밝히는데 성공했다.
스네어 단백질의 세포막 융합기능은 알츠하이머병 같은 퇴행성 뇌질환이나 신경질환과 밀접하게 연관되어 있어 이 같은 질병의 예방과 치료법 개발에 새로운 실마리가 될 것으로 기대된다.
뇌의 신경전달은 신경세포 말단 시냅스에서 신경전달물질을 저장하는 포낭 주머니가 세포막에 융합되면서 일어난다. 이 과정에서 스네어 단백질은 신경전달물질 분출에 가장 핵심적인 역할을 하는 세포막 융합 단백질이다.
지금까지 학계에서는 스네어 단백질이 신경물질을 주고받는 과정을 조절할 것이라고 추정해 왔지만 그 구조와 기능을 명확하게 밝혀내지 못했다.
연구팀은 자기력 나노집게를 이용해 피코 뉴턴(pN, 1조분의 1뉴턴) 수준의 힘으로 단백질 하나를 정교하게 당겼다 놓으면서 나노 미터수준의 물리적 변화를 실시간으로 측정하는 실험기법을 개발했다.
이를 통해 스네어 단백질에 숨겨진 중간구조가 존재하며, 이 구조에 대한 정밀한 측정결과 중간상태가 어떤 구조를 갖는지 정확하게 예측했다.
이와 함께 생체막 사이에 있는 스네어 단백질의 중간구조가 생체막이 서로 밀어내는 힘을 견디고 유지하면서 신경물질을 주고받는 과정을 조절하는 역할을 할 수 있음을 밝혔다.
윤태영 교수는 “생체단백질이 갖는 숨겨진 구조와 작동원리를 힘을 정교하게 조절하는 실험만으로 직접 관찰하는 것과 동일한 획기적 연구 결과를 일궈냈다”며 “이 기술은 생물학의 연구대상을 물리학적인 방법 연구하는데 매우 중요한 기술로 향후 학제적 융합연구에 매우 중요한 기반이 될 것”이라고 말했다.
한편, 이번 연구는 KAIST 물리학과 윤태영 교수와 김기범 연구교수의 주도 아래 KIST 의공학연구소 신연균 교수와 공동연구로 진행됐고, KAIST 물리학과 조용훈 교수, 민두영 박사과정, KIAS 계산과학부 현창봉 교수가 참여했으며, 이번 세계적 과학학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 4월 16일자에 게재됐다.
(a) 뇌의 신경전달은 신경세포 말단 시냅스에서 신경전달물질을 저장하는 포낭 주머니가 세포막에 융합되면서 일어난다. 이 과정에서 스네어 단백질은 신경전달물질 분출에 핵심적인 역할을 한다.
(b) 자기력 나노집게를 이용하여 단분자 수준에서 단백질 구조 변화를 실시간으로 측정방법의 개략도. 피코 뉴톤(pN) 수준의 힘으로 단백질 하나를 정교하게 당겼다 놓으면서 나노 미터수준의 물리적 변화를 실시간으로 측정하여 생체막 융합 단백질의 숨겨진 중간구조와 작동원리를 단분자 수준에서 관찰한다.
2013.05.09
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