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전성윤 교수, 8시간 안에 항생제 조합 성능 확인하는 기술 개발
〈 김승규 연구원, 전성윤 교수 〉
우리 대학 기계공학과 전성윤 교수 연구팀(바이오미세유체 연구실)이 미세유체 칩을 이용해 두 개의 항생제 간 시너지 효과를 8시간 만에 검사할 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구는 항생제의 시너지 효과 검사에 최소 24시간 소요돼 활용이 어려웠던 기존 기술을 크게 개선한 것으로, 향후 환자들에게 적절한 항생제 조합치료를 할 수 있는 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
김승규 석박사통합과정이 1 저자로 참여하고 생명과학과 정현정 교수 연구팀과 공동으로 수행한 이번 연구는 영국 왕립화학회(Royal Society of Chemistry)에서 발행하는 ‘랩온어칩(Lab on a Chip)’ 3월 21일 자 뒤표지 논문으로 게재됐다. (논문명 : On-chip phenotypic investigation of combinatory antibiotic effects by generating orthogonal concentration gradients, 직교 농도구배 형성을 통한 칩 상 항생제 조합 효과 검사)
항생제에 매우 높은 저항성을 갖는 ‘슈퍼박테리아’의 등장은 세계적으로 병원 및 관련 기관에 큰 위협으로 떠오르고 있다. 지난 2014년에는 세계보건기구(WHO)가 병원균의 항생제에 대한 내성이 심각한 수준에 도달했다고 공식적으로 처음 보고하기도 했다.
이러한 항생제 저항성 병원균을 효과적으로 억제하기 위해 두 종류 이상의 항생제를 섞어 처리하는 ‘항생제 조합 치료’가 주목받고 있지만, 항생제의 종류와 적정한 농도 범위가 큰 영향을 미쳐 정확한 조합을 해야 할뿐더러 치료가 항상 효과적이지는 않다는 문제점이 있다.
따라서 미지의 항생제 저항성 병원균을 대상으로 체외 항생제 조합 검사를 통해 적합한 항생제 조합과 농도 범위를 찾는 것은 매우 중요한 과정이다. 하지만 기존 검사 방식은 항생제 희석 및 샘플 준비 과정이 불편하고 결과 도출까지 24시간 이상이 걸려 대부분 경험적 치료에 의존하고 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 필요한 샘플 양이 수십 마이크로리터에 불과한 미세유체 칩을 이용했다. 머리카락 굵기 수준의 좁은 미세채널에서 유체 흐름을 제어할 수 있는 시스템인 미세유체 칩을 통해 두 개의 항생제 간 농도조합 121개를 단 35분 만에 자동으로 형성했다.
연구팀은 박테리아 샘플을 아가로스 젤과 섞어 미세채널에 주입해 굳힌 뒤 이를 둘러싸는 미세채널들에 각 항생제가 포함된 시약과 항생제가 포함되지 않은 시약을 주입했다.
항생제가 첨가된 채널로부터 항생제가 없는 채널로 항생제 분자들의 확산이 이뤄지고 결국 두 항생제의 조합이 박테리아가 굳혀있는 아가로스 젤에 35분 만에 형성된다. 연구팀은 이후 6시간 동안 억제되는 박테리아의 성장을 현미경을 통해 관찰했다.
연구팀은 서로 다른 항균 원리를 갖는 다섯 종류의 항생제를 두 개씩 조합해 녹농균(Pseudomonas aeruginosa)을 대상으로 항생제 조합 효능 검사를 시행했다. 그 결과 항생제 짝에 따라 각기 다른 항균효과를 확인할 수 있었고 검사한 항생제 짝의 시너지 관계를 분류할 수 있었다.
연구팀의 미세유체 칩 기반의 검사 방식은 번거로운 희석과정과 긴 검사 시간으로 인해 불편했던 기존 검사 방식을 크게 개선했다.
이전에도 전 교수 연구팀은 ‘미세유체 칩 기반의 항생제 효능 신속검사 기술’을 개발해 지난 2월 5일 ‘바이오마이크로플루이딕스(Biomicrofluidics)’지에 피처 기사로 게재한 바 있다. 이번 논문은 그 후속 연구로 미세유체 칩이 차세대 약물 검사 플랫폼으로 활용될 가능성을 제시했다는 의의가 있다.
연구책임자인 전 교수는 “미세유체 칩의 약물 검사 플랫폼으로써의 발전 가능성은 무궁무진하다”라며 “개발한 미세유체 칩이 상용화돼 실제 현장에서 항생제 조합치료를 위해 활용되기를 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 EEWS 기후변화연구허브사업과 교육부 이공분야기초연구사업 및 BK21 플러스프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
그림 설명
그림1. Lab on a Chip 표지 이미지
그림2. 본 연구의 미세유체 칩과 분석결과 예시
2019.04.05
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김필한 교수, 패혈증 환자의 폐 손상 원인 밝혀
〈 김필한 교수 〉
우리 대학 의과학대학원/나노과학기술대학원 김필한 교수 연구팀이 3차원 생체현미경 기술을 통해 패혈증 폐에서 모세혈관과 혈액 내 순환 세포를 고해상도 촬영하는 데 성공했다.
연구팀은 패혈증 폐의 모세혈관 내부에서 백혈구의 일종인 호중구(好中球, neutrophil)들이 서로 응집하며 혈액 미세순환의 저해를 유발하고, 나아가 피가 통하지 않는 사강(死腔, dead space)을 형성함을 규명했다.
연구팀은 이 현상이 패혈증 모델의 폐손상으로 이어지는 조직 저산소증 유발의 원인이 되며, 호중구 응집을 해소하면 미세순환이 개선되며 저산소증도 함께 호전됨을 증명했다.
박인원 박사(현 분당서울대학교병원 응급의학과)가 주도한 이번 연구결과는 의학 분야 국제 학술지 ‘유럽호흡기학회지(European Respiratory Journal)’에 3월 28일 자에 게재됐다.
폐는 호흡을 통해 생명 유지의 필수 작용인 산소와 이산화탄소 간 가스 교환을 하는 기관으로 이는 적혈구들이 순환하는 수많은 모세혈관으로 둘러싸인 폐포(肺胞)에서 이뤄진다.
폐포의 미세순환 관찰을 위해 연구자들이 지속적인 노력을 하고 있으나 호흡을 위해 항상 움직이는 폐 안의 모세혈관과 적혈구의 미세순환을 고해상도로 촬영하는 것은 매우 어려웠다.
연구팀은 자체 개발한 초고속 레이저 스캐닝 공초점 현미경과 폐의 호흡 상태를 보존하면서 움직임을 최소화할 수 있는 영상 챔버를 새롭게 제작했다. 이를 통해 패혈증 동물모델의 폐에서 모세혈관 내부의 적혈구 순환 촬영에 성공했다.
이 과정에서 패혈증 모델의 폐에서 적혈구들이 순환하지 않는 공간인 사강이 증가하며 이곳에서 저산소증이 유발되는 것을 발견했다. 이는 혈액 내부의 호중구들이 모세혈관과 세동맥 내부에서 서로 응집하며 갇히는 현상으로 인해 발생함을 밝혔다. 갇힌 호중구들은 미세순환 저해, 활성산소의 다량 생산 등 패혈증 모델의 폐 조직 손상을 유발하는 것도 확인했다.
연구팀은 추가 연구를 통해 폐혈관 내부의 응집한 호중구가 전신을 순환하는 호중구에 비해 세포 간 부착에 관여하는 Mac-1 수용체(CD11b/CD18)가 높게 발현함을 증명했다. 이어 Mac-1 저해제를 패혈증 모델에 사용하여 호중구 응집으로 저해된 미세순환을 개선하고 저산소증의 호전과 폐부종 감소를 증명했다.
연구팀이 독자 개발한 최첨단 고해상도 3차원 생체현미경 기술은 살아있는 폐 안 세포들의 실시간 영상촬영이 가능해 패혈증을 포함한 여러 폐 질환의 연구에 다양하게 활용될 것으로 기대된다.
연구팀의 폐 미세순환 영상촬영 및 정밀 분석 기법은 향후 미세순환과 연관된 다양한 질환들의 연구뿐 아니라 새로운 진단기술 개발 및 치료제의 평가를 위한 원천기술로 활용될 것으로 보인다.
김 교수 연구팀의 3차원 생체현미경 기술은 KAIST 교원창업기업인 아이빔테크놀로지(IVIM Technology, Inc)를 통해 상용화돼 올인원 생체현미경 모델 ‘IVM-CM’과 ‘IVM-C’로 출시됐으며 여러 인간 질환의 복잡한 발생 과정을 밝히기 위한 기초 의․생명 연구의 차세대 첨단 영상장비로서 미래 글로벌 바이오헬스 시장에 핵심 장비로 활용될 예정이다.
김 교수는 “패혈증으로 인한 급성 폐손상 모델에서 폐 미세순환의 저해가 호중구로 인하여 발생하며, 이를 제어하면 미세순환 개선을 통해 저산소증 및 폐부종을 해소할 수 있어 패혈증 환자를 치료하는 새로운 전략이 될 수 있음을 새롭게 밝혀냈다.”고 말했다.
이번 연구는 의과학대학원 졸업생 박인원 박사가 1저자로 참여했고 유한재단 보건장학회, 교육부 글로벌박사펠로우쉽사업, 과학기술정보통신부의 글로벌프론티어사업과 이공분야기초연구사업, 그리고 보건복지부의 질환극복기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 초고속 레이저주사 3차원 생체현미경 시스템
그림2. 생체 내 폐 이미징 기술 개념도 및 사진
2019.04.01
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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
조회수 17005
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김대영 교수, EU와 글로벌 IoT 농식품 생태계 구축을 위한 공동 연구
우리 대학 전산학부 김대영 교수 연구팀과 유럽연합(EU)이 사물인터넷(IoT) 개방형 표준 및 아키텍쳐를 통한 글로벌 농식품 비즈니스 통합 에코시스템 개발 공동연구(The Internet of Food & Farm 2020, IoF2020)를 시작한다.
EU IoF2020 프로젝트는 스마트 팜과 농식품 서비스 분야에 첨단 ICT 융합기술을 활용하여 효율적이면서도 안전하고 건강한 먹거리를 보장하는 글로벌 생태계 조성을 목표로 한다.
유럽 연합이 4년간 3,000만 유로를 지원하는 등 총 3,500만 유로가 투자되는 이번 공동연구는 대학, 연구소, 기업 등 16개국 71개 기관이 참여하는 대형 프로젝트다. 한국에서는 유일하게 KAIST가 참여한다.
연구팀은 자체 개발한 국제 표준 사물인터넷 오픈소스 플랫폼인 올리옷(Oliot)을 활용한 스마트 팜과 푸드 서비스 생태계 테스트베드를 국내 농식품 비즈니스 전반에 구축하고 유럽의 테스트베드와 연동한다. 이들 생태계로부터 수집한 글로벌 빅데이터 분석을 위한 딥러닝 등 최신 인공지능 기술을 개발하여 궁극적으로 사물인터넷 플랫폼과 인공지능 기술이 통합된 시스템을 정부, 기관, 기업, 농민들이 활용할 수 있도록 공개할 예정이다.
IoF2020 프로젝트를 통해 개발되는 기술은 스마트팜 및 농식품 서비스 시장에 직접 투입하여 국내 농식품 산업에 활용될 수 있으며, 갈수록 높아지는 농식품 안전에 대한 요구를 만족시킬 수 있을 것으로 전망된다.
또한 핵심 기술인 올리옷(Oliot) 플랫폼은 농식품 분야 뿐 만 아니라, 스마트 시티, 스마트 팩토리, 헬스케어, 커넥티드 자동차등 다양한 산업에 활용될 것으로 기대된다.
IoF2020 프로젝트 코디네이터인 조지 비어스(George Beers)는 "IoF2020이 농장에서 소비자 식탁으로까지의 유통방식에 패러다임 변화를 가져올 것이며, 푸드 서비스 분야에서의 경쟁력과 우수성을 강화하는 데 기여할 것이라고 믿는다”라고 말했다.
KAIST 김대영 교수(전산학부, 오토아이디랩스(Auto-ID Labs) KAIST 센터장)는 “이미 국내에서 사물인터넷 국제표준 기술 적용을 시작했으며, 이번 프로젝트를 통해 유럽뿐 아니라 중국, 일본, 대만 등 아시아 국가와 남미 국가와도 글로벌 농식품 비즈니스 생태계 통합을 위한 노력이 진행 중이다”라고 밝혔다.
KAIST는 지난 2005년부터 전 세계 6개 대학(MIT(미국), 케임브리지대(영국), 취리히공대(스위스), 푸단대(중국), 게이오대(일본))과 함께 세계 최초로 사물인터넷의 개념을 소개한 ‛오토아이디랩스(Auto-ID Labs)' 국제공동연구소를 운영하며 사물인터넷 생태계 구축을 위한 선행 표준기술을 연구하고 있다.
2017.01.17
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인공항체 기반 암 치료제 후보 개발
- 생명과학과 김학성 교수, Molecular Therapy에 표지 논문으로 발표
- 인공 항체 골격인 리피바디 기반 폐암 치료제 후보 개발- 리피바디 기반 단백질 신약 개발 가능성을 입증
우리 학교 생명과학과 김학성 교수는 충남대 의과대학 조은경 교수와 공동으로 인공 항체인 리피바디(Repebody) 기반 암 치료제 후보를 성공적으로 개발, 연구결과를 분자 치료(Molecular Therapy) 7월 호에 표지 논문으로 게재됐다.
김 교수팀은 암 유발 인자인 인터루킨-6 (Interleukin-6)와 강하게 결합하는 인공 항체인 리피바디를 개발했다. 또 리피바디가 비소 세포 폐암 동물 모델에서 암세포의 증식을 획기적으로 억제한다는 것을 확인했다.
많은 다국적 제약사 및 생명공학 기업들이 낮은 부작용과 높은 치료 효능을 갖는 단백질 치료제 개발에 천문학적인 연구비를 투자하고 있고 현재 20종 이상이 임상에 사용되고 있으며 100 여 종 이상이 임상실험 중이다. 이 중 항체 기반 치료제가 다수를 차지하고 있으며 많은 집중 투자가 진행되고 있다. 그러나 항체는 생산 비용이 매우 비싸고 큰 분자량과 복잡한 구조적 특성 때문에 설계가 어려우며 개발에 많은 시간과 비용이 소요된다.
이러한 기존 항체 기반 치료제의 한계점을 극복하고자, 김 교수팀은 신규 인공 항체 골격인 리피바디를 성공적으로 개발했다.(PNAS게재, 2012) 이를 기반으로 암 유발 인자인 인터루킨-6에 특이적으로 강한 결합력을 갖는 비소 세포 폐암 치료제 후보를 개발하는데 성공했다.
인터루킨-6는 면역 및 염증 관련 신호에 중요한 생체 내 물질로서, 비정상적으로 과 발현되는 경우에는 다양한 발암 경로를 활성화시켜 종양의 증식 및 전이를 촉진하는 것으로 알려져 있다. 이러한 중요성 때문에, 다국적 제약 업체들은 인터루킨-6에 의한 신호 전달을 억제할 수 있는 치료제 개발에 많은 연구를 집중하고 있다.
이번 연구에서 김 교수팀은 리피바디가 반복 모듈로 구성된 점에 착안, 질병 타겟에 대해 결합력을 효과적으로 증대시킬 수 있는 모듈 기반 친화력 증대 기술을 개발했다. 개발된 치료제 후보는 세포 및 동물 실험에서 낮은 면역원성과 비소세포 폐암의 증식을 탁월하게 억제한다는 것으로 확인됐다.
이와 함께 인터루킨-6와의 복합체 구조를 밝혀 리피바디의 작용기작을 규명해 치료제 개발 가능성을 입증했다. 김 교수팀은 현재 비 소세포 폐암 동물을 대상으로 임상 진입을 위한 전 임상 실험을 수행하고 있으며 향후 임상 시험을 통해 안정성 및 치료 효능을 입증해 단백질 신약으로 개발할 계획이다.
김 교수팀은 본 연구를 통해 인공항체 골격인 리피바디를 기반으로 단백질 신약을 개발할 수 있다는 것을 확인했고, 향후 국내의 단백질 신약 및 생명공학 산업 발전에 크게 기여할 것으로 기대하고 있다.
이번 연구결과는 미래창조과학부가 주관하는 미래 유망 파이오니어 사업의 지원을 받아 수행됐다.
그림 1. Molecular Therapy 7월 호 표지 논문 선정
그림 2. 동물 모델을 통한 리피바디의 암 성장 억제 효능 입증
2014.07.09
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수면부족이 뇌의 기억능력을 심각하게 저하시킨다.
- 유승식(兪勝植) KAIST 바이오시스템학과 겸직교수 겸 하바드의대 교수, MRI를 통한 관련 실험결과 논문이 네이처 뉴로사이언스 온라인판에 게재
- 성장기 아동의 무리한 과외 스케줄에 의한 수면 부족은 생물학적인 학습능력 저하 낳을 수 있어 사람이 잠을 잘 못 자고 나거나, 밤을 샌 다음날에 일어난 일은 왜 잘 기억이 나지 않을까? MRI를 통한 실험결과, 수면부족이 뇌의 기억능력을 심각하게 떨어뜨린다는 내용의 논문이 美 유명잡지에 게재됐다.
KAIST(총장 서남표)는 KAIST 바이오시스템학과 겸직교수이자 美 하바드 의대 교수인 유승식(兪勝植, 37) 교수의 관련 논문이 네이처(Nature) 자매지인 네이처 뉴로사이언스(Neuroscience)의 2월12일자 온라인판에 게재되었다고 밝혔다.
兪 교수는 “수면부족 상태에서의 인간 기억능력 저하(A deficit in the ability to form new human memories without sleep)“라는 제목의 발표논문에서 기능 MRI(fMRI, Functional MRI)를 통한 연구결과,"잠을 잘 못 자고 나거나, 밤을 샌 다음날에 일어난 일은 왜 잘 기억이 나지 않을까?"라는 단순하면서도, 충분히 이해가 갈 만한 현상에 대하여, 부족한 수면은 새로운 기억의 생성/유지에 필요한 뇌의 마(Hippocampus)의 기능을 일시적으로 저하시킨다는 현상을 발견했다. 수면이 기억과 학습에 있어 필요한 기억강화(Consolidation)에 중요한 역할을 한다는 사실은 알려져 있었지만, 지금까지 새로운 정보(일화적 기억: Episodic Memory)를 습득함에 있어서의 수면의 역할에 대한 연구는 없었다.
兪 교수팀은 18세에서 30세사이의 건강한 피험자 28명을 14명씩 2개의 집단으로 나눈 후, 한 집단은 35시간 이상 수면을 취하지 못하게 하고 여러 개의 영상(사진)을 보여주며, 뇌기능을 fMRI를 통하여 관찰했다.
또 다른 대조 집단은 평상시대로 7시간에서 9시간의 충분한 수면을 취하게 한 후, fMRI실험에 참가시켰다. 이틀 후 이들은 다른 사진이 섞인 영상에서 자신이 보았던 사진을 구별할 수 있는 지를 검사했는데, 수면이 부족한 피험자들은 수면부족 상태에서 본 사진을 잘 기억하지 못했다. 정상 수면자에 비해 기억능력이 19%나 떨어지는 것으로 나타났다. 기억 습득 당시에 실시된 fMRI 결과는 수면부족이 해마의 기능을 일시적
으로 저하시킴을 보여줬다. 아울러 뇌의 시상(Thalamus)과 뇌줄기(brain stem, 뇌간)가 저하된 해마의 기능을 보조하는 현상도 목격됐다.
연구결과는 35시간 동안이라는 일시적 수면부족과 기억의 상관관계를 도출했지만, 장기간에 축적된 수면부족도, 인간의 기억(memory),그리고 전반적인 학습 (Learning)에 영향을 줄 수 있다는 가능성을 보여 주고 있다. 인간은 사회적 환경에 의해 수면을 줄일 수 밖에 없는 형편에 처해 있으므로, 연구결과가 내포하고 있는 잠재적 의미는 되새겨 볼만하다. 예로써, 성장기에 있는 아동들의 무리한 과외 스케줄에 의한 수면 부족은 바로 생물학적인 학습능력 저하를 낳을 수 있다는 것이다. 또한, 고령화 사회에서 수면장애에 기인하는 기억능력 감퇴 문제의 해결을 위해서도 수면에 관한 과학적이고 체계적인 연구와 능동적 대책을 필요하게 한다.
兪 교수는 “지난 2003년, KAIST 바이오시스템학과와 KAIST 뇌과학연구 센터의 협력하에 공동실험에 참가한 바 있다“며, ”KAIST가 보유하고 있는 MRI 환경하의 뇌파실험(EEG)가동 기술은 진보된 수면연구에 절대적으로 필요한 기술이다. 국제적 공동연구 환경 조성과 연구기금의 확보가 KAIST의 관련 연구역량을 널리 알릴 수 있는 초석이 될 것이다“라고 밝혔다.
뇌과학분야 연구는 그 중요성에도 불구하고 지금껏 한국에서는 관련 논문을 접하기가 쉽지 않았다. KAIST 겸직교수로 있는 兪 교수의 이번 네이처 자매지 논문발표는 KAIST가 국내 뇌과학 연구분야에서 중요한 역할을 하게 되는 계기가 될 것으로 보인다. 兪 교수는 매년 여름학기에는 KAIST에 머물면서 강의를 하고 있으며, 학생들과 같이 연구업무를 수행하고 있다. 현재 KAIST 바이오시스템학과 박사과정 학생의 지도교수도 맡고 있다.
용어설명
1) 해마 : 뇌의 밑부분에 위치하며, 인간의 기억과 학습에 있어 외부자극을 기억과 관련된 정보로 바꿔주고, 다른 중요한 뇌부분(뇌전엽)에 연결해 주는 중요한 역할을 한다.
2) 일화적 기억(Episodic Memory) : 개인의 경험과 밀착된 기억, 누구를 보았다든지, 무슨 소리를 들었다는 등의 기억. 의미기억(Semantic memory, 대상의 관계나 단어의 의미기억)과는 구별되지만, 해마는 일반적으로 모든 장기적 기억에 관련된다.
3) 시상(THAlamus) : 뇌 회로연결에서의 스위치보드로서, 뇌의 전반적 회로 연결체계를 통제한다.
4) 뇌 줄기(Brain stem): 말그대로 척추와 뇌를 연결하여주며, 소뇌(cerebellum)와 연결되어 인간의 기본적이고 원초적인 기능을 수행하게 도와준다.
2007.03.01
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