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논문 마이닝부터 합성 조건 추천까지, MOF 연구를 혁신하는 대규모 언어 모델
우리 연구진이 챗GPT를 활용해 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOFs) 연구 논문에서 실험 데이터를 자동으로 추출하는 데이터 마이닝 툴(이하 L2M3)을 개발했다. L2M3는 MOF의 합성 조건 및 물성 정보를 체계적으로 수집하며, 분류, 정보 식별 및 데이터 추출 작업에서 각각 98.3%, 97.3%, 95.3%의 높은 정확도를 기록했다. 또한, 추출한 데이터를 기반으로 MOF의 합성 조건을 추천하는 시스템을 개발하여 연구자들의 실험 과정 최적화를 지원하고 있어 화제가 되고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 대규모 언어 모델(이하 LLMs) 급격한 발전에 주목하며, 이를 활용을 통해 금속 유기 골격체 문헌에서 MOF의 합성 및 물성 정보를 대량으로 추출하는 데이터 마이닝 툴(L2M3)를 개발했다고 7일 발표했다.
최근 MOF에 대한 연구들이 활발히 진행되어 MOF 실험 데이터가 축적되고 있다. 이에 따라 MOF 연구의 발전을 위해서는 신뢰할 수 있는 실험 데이터 확보가 필수적이며, 특히 논문에 산재한 합성 조건과 물성 정보를 효과적으로 정리하는 것이 큰 과제로 남아 있다. 기존에도 MOF 관련 데이터를 활용하려는 시도가 있었으나, 대부분 일부 특정 특성에 국한되어 있어 있다는 한계점이 존재했다.
김지한 교수 연구팀이 개발한 L2M3는 LLM을 활용하여 쉽고 효율적인 데이터 마이닝 환경을 구축함으로써, 데이터 마이닝에 익숙하지 않은 연구자들도 손쉽게 사용할 수 있는 강력한 도구로의 잠재력을 갖추고 있다.
기존 데이터 마이닝 방식으로는 다양한 특성에 대한 정확한 정보 추출이 어려웠으나, L2M3는 LLM의 자연어 처리 능력을 활용하여 더 정밀한 데이터 추출이 가능하다. 특히, 분류(98.3%)와 정보 식별(97.3%)에서 높은 정확도를 기록했으며, 과정이 복잡하여 정확도 확보가 어려운 데이터 추출 단계에서도 95.3%라는 뛰어난 성능을 보였다.
뿐만 아니라, L2M3는 추출된 합성 조건 데이터를 대규모 언어 모델로 미세 조정해 합성 조건 추천 시스템을 개발하였다. 연구자가 전구체 정보를 입력하면 최적의 합성 조건을 제안하여 실험 과정에서 발생하는 시행착오를 줄이고, MOF 합성을 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 이러한 접근 방식은 MOF 연구뿐만 아니라 다양한 재료 과학 분야에서도 데이터 마이닝과 인공지능을 활용한 연구 패러다임을 새롭게 정의할 수 있는 가능성을 제시하고 있다.
김지한 교수는 “이번 연구는 인공지능을 활용한 재료 과학 연구의 새로운 기준을 제시하는 중요한 진전을 의미한다. L2M3는 방대한 과학 문헌에서 실험 데이터를 체계적으로 수집하고 분석함으로써, 기존 데이터 부족 문제를 해결하고 보다 신뢰성 높은 데이터 기반 연구를 가능하게 한다. 향후 L2M3의 데이터 처리 성능과 합성 조건 추천 모델이 더욱 정교화된다면, MOF뿐만 아니라 다양한 재료 연구에서도 혁신적인 발견을 가속화할 것으로 기대된다.” 라고 말했다.
생명화학공학과 강영훈, 이원석 박사, 배태언 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `미국 화학회지(Journal of the American Chemical Society)'에 지난 1월 21일 게재됐다. (논문명: Harnessing Large Language Models to Collect and Analyze Metal–Organic Framework Property Data Set)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업, 한국연구재단(NRF)의 나노 및 소재기술개발사업, 그리고 국가슈퍼컴퓨팅센터의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.07
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한재흥 교수팀, 미국기계학회 최우수논문상 수상
우리 대학 우주연구원장 항공우주공학과 한재흥 교수 연구팀이 미국기계학회(American Society of Mechanical Engineers, ASME)의 기계 디자인 저널(Journal of Mechanical Design)에서 2023년도 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다고 6일 밝혔다.
항공우주공학과 김태현 박사(주 저자)와 박사과정 장건익 학생, 이대영 교수(공동 저자)가 참여한 논문은 2023년도에 출판된 150여 편의 논문 중에서 기계설계(Machine design) 분야의 최고 우수 논문으로 선정됐으며, 국내 기관에서 수행한 연구 결과로 본 상을 받은 것은 이번이 최초다.
(제목: A Thickness-Accommodating Method for Void-Free Design in Uniformly Thick Origami)
연구진은 최근 항공우주 등 다양한 기계설계 분야에서 주목받고 있는 폴더블(Foldable) 구조 설계 시, 균일한 두께의 패널을 적용하면서도 구멍이나 빈 공간 없이 펼쳐진 상태의 유효 면적을 최대화할 수 있는 설계 방법론을 제시했다.
일반적인 구조는 재료가 두꺼워지면 간섭에 의해 구조물을 접는 것이 제한적이며, 조금만 패턴이 복잡해지더라도 빈 공간 없이 균일한 두께로 폴더블 구조를 설계하는 것은 어렵다고 알려져 있었다.
이러한 문제를 해결하고자 연구진은 균일한 두께의 재료가 적용 가능하면서도 빈 공간 없이 접을 수 있는 패턴 설계 방법론을 제시했다.
본 연구에서는 2차원 및 3차원의 패턴 설계 방법론을 체계적으로 제시했으며, 수학적인 분석을 통해 종이접기 패턴의 핵심적인 패턴 요소 중 하나인 D4V(Degree-4-Vertex)* 패턴에 대해 설계 방법론을 일반화했다. 이를 확장해 여러 D4V 요소로 구성된 구조를 두꺼운 패널로 제작하여 검증했다.
* D4V (Degree-4 Vertices): 네 개의 접힘선이 하나의 꼭짓점에서 모이는 패턴 기본 요소를 말하며, 다양한 형태의 오리가미 패턴에 적용되는 요소임
한재흥 교수는 “이번에 제시된 설계 방법론은 패널 두께에 제약받지 않으며 다양한 형태의 패턴에 적용할 수 있어 디스플레이와 같은 소형 구조부터 대형 전개형 건축물이나 우주 구조물 등에도 적용이 가능하다. 현재 이번 연구를 기반으로 달이나 화성 유인 탐사 시 사람과 장비를 보호하기 위한 미터급 전개형 우주 방호구조에 적용하여 개발하는 중이다”라고 말했다.
미국기계학회는 1880년도에 설립돼 130개 이상의 국가의 75,000명 이상의 정회원을 보유한 세계 최대의 국제 학술단체다. 현재 35개 이상의 학술 저널 및 학회 프로시딩을 출판하고 있으며, 전 세계에서 널리 사용되는 600개 이상의 표준을 제시하고 기계공학 분야를 주도하는 최고 권위의 학회다.
특히, 기계 디자인 저널은 1978년부터 출판돼, 자동화 설계, 메커니즘, 설계 방법론 등의 기계 시스템 설계 전반의 범위를 다루며 높은 학문적 영향력을 갖는 저널 중 하나다. 이 저널의 최고 우수 논문상은 매년 그 전 해 실린 모든 논문을 대상으로 편집위원회의 엄격한 평가 기준에 따라 오랜 심사를 거쳐 매년 1편에서 2편이 선정된다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.06
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인공지능 화학 학습으로 새로운 소재 개발 가능
새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 인공지능을 활용하기도 한다. 한미 공동 연구진이 기본 인공지능 모델보다 발전되어 화학 개념 학습을 하고 소재 예측, 새로운 물질 설계, 물질의 물성 예측에 더 높은 정확도를 제공하는 인공지능을 개발하는 데 성공했다.
우리 대학 화학과 이억균 명예교수와 김형준 교수 공동 연구팀이 창원대학교 생물학화학융합학부 김원준 교수, 미국 UC 머세드(Merced) 응용수학과의 김창호 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 새로운 인공지능(AI) 기술인 ‘프로핏-넷(이하 PROFiT-Net)’을 개발하는 데 성공했다고 9일 밝혔다.
연구팀이 개발한 인공지능은 유전율, 밴드갭, 형성 에너지 등의 주요한 소재 물성 예측 정확도에 있어서 이번 기술은 기존 딥러닝 모델의 오차를 최소 10%, 최대 40% 줄일 수 있는 것으로 보여 주목받고 있다.
PROFiT-Net의 가장 큰 특징은 화학의 기본 개념을 학습해 예측 성능을 크게 높였다는 점이다. 최외각 전자 배치, 이온화 에너지, 전기 음성도와 같은 내용은 화학을 배울 때 가장 먼저 배우는 기본 개념 중 하나다.
기존 AI 모델과 달리, PROFiT-Net은 이러한 기본 화학적 속성과 이들 간의 상호작용을 직접적으로 학습함으로써 더욱 정밀한 예측을 할 수 있다. 이는 특히 새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 있어 더 높은 정확도를 제공하며, 화학 및 소재 과학 분야에서 크게 기여할 것으로 기대된다.
김형준 교수는 "AI 기술이 기초 화학 개념을 바탕으로 한층 더 발전할 수 있다는 가능성을 보여주었다ˮ고 말했으며 “추후 반도체 소재나 기능성 소재 개발과 같은 다양한 응용 분야에서 AI가 중요한 도구로 자리 잡을 수 있는 발판을 마련했다ˮ고 말했다.
이번 연구는 KAIST의 김세준 박사가 제1 저자로 참여하였고, 국제 학술지 `미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)' 에 지난 9월 25일 字 게재됐다.
(논문명: PROFiT-Net: Property-networking deep learning model for materials, PROFiT-Net 링크: https://github.com/sejunkim6370/PROFiT-Net)
한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF)의 나노·소재 기술개발(In-memory 컴퓨팅용 강유전체 개발을 위한 전주기 AI 기술)과 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업으로 진행됐다.
2024.10.10
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‘불균일 확산’ 160년 난제 풀다
우리 연구진이 160년 넘게 풀리지 않던 불균일 확산 현상의 물리적 원인을 규명했다.
우리 대학 수리과학과 김용정 교수와 바이오및뇌공학과 최명철 교수 연구팀이 기존 확산 법칙이 하지 못했던 불균일한 환경에서 발생하는 분류 현상을 설명하는 새로운 확산 법칙과 실험적 증명을 제시해, 과학의 중요한 진전을 이뤄냈다고 2일 밝혔다.
미시적 입자들의 무작위적인 움직임이 만들어 내는 거시적 질량 이동 현상을 '확산'이라고 한다. 확산은 물리, 화학, 생물, 재료 등 자연 현상뿐만 아니라 정보, 경제, 주가 변동 등 사회 현상에 이르기까지 거의 모든 분야에서 발생하는데, 이는 무작위성(randomness)이 확산 현상의 주요 원인이기 때문이다.
1905년 아인슈타인은 확산을 브라운 운동과 결합해 분자의 무작위 행보(random walk)로 설명했고, 그 이후 균일한(homogeneous) 환경에서의 확산 이론은 완벽하게 정립됐다.
반면, 1856년 루트비히(Ludwig)는 불균일(heterogeneous)한 환경에서는 물질이 확산에 의해 섞이는 것이 아니라 오히려 분류(fractionation)되는 현상을 발견했다.
이후, 확산 이외에 다른 추가적인 대류(advection) 현상이 존재해서 분류 현상을 만드는지, 아니면 입자의 무작위 움직임에 의한 것인지에 대한 의문과 논쟁은 160여 년간 이어져 왔다.
연구팀은 ‘아인슈타인의 입자적 설명'이 불균일한 환경에서 발생하는 분류 현상을 설명할 수 있을 것이라는 가정하에 연구를 진행했다. 연구 결과, 미시적 수준에서의 무작위 행보(random walk)가 불균일한 환경에 적용되면 확산 계수 D는 전도도 K와 운동성 M으로 나뉘며 (D = KM), 이 중 운동성 M에 의해 분류 현상이 발생한다는 것을 수학적 계산과 유도로 밝혔다.
물리적 직관으로 보이지 않던 것이 수학적 계산을 통해 명확해진 것이다. 이렇게 만들어진 새로운 확산 법칙은 기존의 확산 법칙처럼 계수 D 하나로만 이루어지지 않고, 두 계수에 의해 결정되는 ‘2개 요소 확산 법칙(two-component diffusion law)'이 된다.
새로운 확산 법칙이 분류 현상을 완벽하게 설명할 수 있다면, 추가적인 대류 현상은 존재하지 않으며, 오직 입자들의 무작위 운동만으로 분류 현상이 발생한다는 것이 증명된다.
확산의 특성상, 분류 현상을 검증할 정도의 정밀도로 데이터를 측정하는 것이 KAIST 연구팀이 수행한 실험의 도전적 요소였으며, 연구팀은 이 사실을 실험으로 검증해 냈다.
김용정 교수는 "이번 연구는 공간적으로 이질적인 환경에서 확산만으로도 입자의 분류가 가능하다는 것을 입증한 중요한 발견으로 기존 확산 법칙이 설명하지 못한 현상을 정확히 해석해냈다.”고 말했다. 최명철 교수는 “향후 생명과학 및 재료과학 분야에서 새로운 분리 기술 개발에 기여할 것이며 나아가, 불균일한 환경에서의 확산 현상을 다루는 다양한 분야에서 제시된 확산 법칙이 활용될 수 있을 것으로 기대한다" 고 밝혔다.
연구팀은 후속 연구로 온도 불균일에 의한 분류 현상과 고체 내의 성분 불균일에 의한 분류 현상을 연구할 계획이다. 다양한 종류의 분류 현상이 2개 요소 확산 법칙으로 설명될 수 있음을 밝히고, 그 특성을 규명할 것을 계획하고 있다.
수리과학과 김호연 박사와 바이오및뇌공학과 이근민 박사과정생이 공동 제1 저자로, 김용정 교수와 최명철 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 '미국화학회지(Journal of American Chemical Society)'에 8월 30일 字 온라인 게재됐다.
(논문명: Fractionation by Spatially Heterogeneous Diffusion: Experiments and Two-Component Random Walk Model)
이 연구는 한국연구재단, 보건복지부, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.02
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염소 제거로 폐플라스틱 재활용 쉬워진다
전 세계의 플라스틱 생산량이 증가함에 따라 폐기되는 플라스틱의 양도 증가하게 돼 여러 가지 환경적, 경제적 문제를 일으키고 있다. 한국 연구진이 고성능 촉매를 개발해 플라스틱 폐기물의 분해와 재활용을 쉽고 경제적으로 할 수 있도록 하는 기술을 개발하여 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수, 충남대학교 에너지 과학기술 대학원 신혜영 교수 공동연구팀이 폐플라스틱의 분해 및 재활용 공정의 중요 반응인 탈염소 반응의 반응 메커니즘을 규명하고 미량의 백금으로도 염소를 효과적으로 제거할 수 있는 촉매를 개발했다고 26일 밝혔다.
플라스틱의 재활용을 위한 다양한 연구가 진행되고 있는데, 특히 열분해를 이용한 화학적 재활용 방법은 복잡하고 비경제적인 플라스틱 폐기물의 분류 과정을 생략할 수 있어 산업적으로 큰 주목을 받고 있다. 또한 이때 생성되는 유분은 플라스틱의 원료인 에틸렌, 프로필렌으로 변환이 가능하기 때문에 완벽한 플라스틱의 순환 경제를 가능케 한다.
하지만 폐플라스틱의 열분해유 내에는 후속 공정에 앞서 제거가 필요한 다양한 불순물들이 포함돼 있다. 특히, 폴리염화비닐(PVC)의 열분해로 생성되는 염소 화합물은 반응기 부식을 유발하고, 촉매를 비활성화시키므로 화학적으로 제거하는 것은 폐플라스틱 재활용에 있어 매우 중요하다. 다만 기존 석유와 같은 탄소 자원에는 염소가 포함돼 있지 않기 때문에 염소를 제거하는 촉매 공정은 현재까지 연구된 바가 없었다.
공동연구팀은 감마 알루미나에 미량(0.1wt%)의 백금을 담지한 촉매를 사용해 탈염소 반응의 메커니즘을 규명하고, 고성능 촉매를 설계했다. 연구 결과, 탄소와 염소 사이의 결합을 끊고 백금에서 활성화된 수소가 감마 알루미나 표면에 전달돼 염소를 염산(HCl)의 형태로 제거하는 독특한 반응 메커니즘을 확인했다.
연구팀은 다량(7,500ppm)의 염소를 포함하고 있는 해양 폐기물 기반의 폐플라스틱 열분해유를 이용한 반응에서도 직접 개발한 촉매를 사용했을 때 염소가 98% 이상 효과적으로 제거됨을 밝혔으며, 높은 장기 안정성을 보임을 확인했다.
최민기 교수는 “탈염소 반응은 폐플라스틱의 재활용에 있어 매우 중요한 반응이지만 현재까지 심도 있게 연구되지 않았다”며, “이번 연구는 세계 최초로 탈염소 반응의 메커니즘을 규명한 것으로 고성능 탈염소 촉매 개발을 앞당기는 데 큰 역할을 할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 생명화학공학과 석진 박사과정 학생, 충남대학교 에너지 과학기술대학원 판 티 옌 니(Phan Thi Yen Nhi) 석사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지 ‘미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)’에 지난 8월 28일 자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명: Catalytic Synergy between Lewis Acidic Alumina and Pt in Hydrodechlorination for Plastic Chemical Recycling
한편, 이 연구는 롯데케미칼 탄소중립연구센터와 한국연구재단 중견연구자 지원사업의 지원을 받아 수행되었다.
2024.09.28
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친환경을 위한 숙신산 세계 최고 수준 생산 성공
지구 온난화 등의 심각한 환경 문제로 인해 화석 연료를 대체할 수 있는 친환경 기반 화학물질 생산 기술개발의 필요성이 지속적으로 증가하고 있다. 우리 연구진이 화학적인 공정이 아닌 시스템 대사공학을 활용, 플라스틱의 원료와 식품, 의약품 등의 합성에 사용되는 매우 중요한 산업 기반 화학물질인 숙신산을 세계 최고 수준으로 생산하는 데 성공해 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 김지연 박사과정생과 이종언 박사를 포함한 이상엽 특훈교수 연구팀이 마그네슘(Mg2+) 수송 시스템을 최적화함으로써 고효율 숙신산 생산 균주를 개발했다고 11일 밝혔다.
이상엽 특훈교수 연구팀은 한우의 반추위에서 분리한 미생물인 ‘맨하이미아 (Mannheimia)’의 대사회로를 조작하고 마그네슘 수송 시스템을 최적화해 세계 최고 수준의 생산성을 갖는 숙신산 생산 기술을 개발했다.
연구팀은 미생물 발효 과정 중 pH 조절을 위해 사용되는 다양한 알칼리성 중화제가 숙신산 생산에 미치는 영향을 파악하고, 최적화된 중화제를 선정했다. 특히 수산화마그네슘(Mg(OH)2)이 포함된 중화제를 사용, 마그네슘이 미치는 생리학적 영향을 분석해 세포 성장과 숙신산 생산에 중요한 역할을 한다는 사실을 확인했다.
또한, 맨하이미아 내 존재하는 마그네슘 수송체인 corA 유전자를 규명하고, 다양한 마그네슘 수송체를 도입해 마그네슘의 수송을 더욱 향상했다. 그중 살모넬라 엔테리카(Salmonella enterica) 균에서 유래한 고효율 마그네슘 수송체를 도입해 시스템을 최적화한 결과 152.23 g/L의 숙신산을 생산했으며, 최대 생산성은 39.64 g/L/h를 달성했다.
이는 기존 대비 약 2배 향상된, 현재까지 보고된 세계 최고의 숙신산 생산성 수치로, 연구팀은 이 과정에서 계속해서 세계 기록을 세우며 자체 기록을 경신하고 있다. 이는 생물학적 플랫폼을 통해 화학물질 생산을 극대화한 중요한 발전으로 의의를 지닌다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 김지연 박사과정생은 “마그네슘 수송 시스템을 최적화해 고농도의 숙신산을 생산했다는 점에 의의가 있다”며, “이 기술이 향후 중요한 화학물질들을 생물학적으로 생산하는 미생물 균주 개발의 전략으로 작용할 것으로 기대된다”고 밝혔다. 또한, 이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 숙신산 생산의 새로운 표준을 제시했으며 생물 기반 화학물질의 경제성을 크게 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 지속 가능한 바이오화학 산업의 발전에도 크게 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.
해당 연구 결과는 국제 학술지인 `미국 국립과학원 회보(PNAS)'에 9월 6일(현지시간) 자 게재됐다.
※ 논문명 : High-level succinic acid production by overexpressing a magnesium transporter in Mannheimia succiniciproducens
※ 저자 정보 : 김지연(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이종언(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 안정호(한국과학기술원), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 4명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제(과제 책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.09.11
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지질 뗏목의 원리 밝혀 질병 치료에 희소식
지질 뗏목은 세포막 간 융합, 신호 전달, 바이러스 침투 등 세포 기능과 질병 발병의 핵심 과정에 중요한 역할을 한다. 한국 연구진이 지금까지 알려지지 않았던 지질 뗏목의 정렬 원인과 그 조절 메커니즘을 밝혀내어 세포막 간 상호작용을 조절하여 질병 치료에 새로운 접근법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 최명철 교수팀이 고등과학원(원장 최재경) 현창봉 교수팀, 포항가속기연구소(소장 강흥식) 이현휘 박사와 공동으로 세포막 간의 상호작용을 매개하는 지질 뗏목(Lipid Raft)의 정렬 현상의 원리를 최초로 규명했다고 5일 밝혔다. 세포 융합, 바이러스 침투, 세포 간 신호 전달 등 다양한 세포막 간의 상호작용을 조절할 수 있는 핵심 기전을 밝힌 것이다.
세포막(Cell membrane)은 세포의 내부와 외부를 구분하는 얇고 유연한 막으로, 지질 이중층(lipid bilayer)으로 구성돼 있다. 세포막에는 수많은 막단백질(membrane proteins)이 존재하는데, 이들은 세포가 외부 환경과 소통할 수 있는 창구 기능을 한다.
지질 뗏목은 세포막의 특정 영역으로서, 높은 유동성을 가지는 세포막의 다른 부분들과는 달리 매우 낮은 유동성을 가지며, 기능적으로 연관된 막단백질들을 안정된 뗏목 안으로 모아 효율적인 상호작용을 가능하게 한다. 세포막을 바다로, 막단백질을 사람으로 비유하자면, 망망대해에서 멀리 떨어져 헤엄치는 사람들끼리는 서로 의사소통하기 어렵지만, 이들을 한 뗏목 위에 모두 태워 놓으면 서로 쉽게 대화할 수 있는 것과 비슷하다.
연구팀은 지질 뗏목 위에 존재하는 막단백질 중 많은 수가 세포막 간의 상호작용, 즉 두 세포막이 서로 생체신호를 주고받거나, 단백질을 통해 결합하거나, 두 막이 하나로 합쳐지는 등의 작용에 관여한다는 점에 주목했다.
연구팀은 두 세포막 간의 거리가 지질 뗏목의 정렬을 조절하는 핵심 요인일 것이라는 가설을 세우고, 세포막을 여러 겹 쌓아 놓은 구조의 지질 다중막(lipid multilayer)을 재구성해 이 가설을 검증했다. 이때 지질 뗏목들은 단순히 정렬만 되는 것이 아니라, 각각의 지질 뗏목의 크기가 커지면서 보다 안정된 구조를 형성했다. 두 세포막 사이의 거리가 지질 뗏목의 정렬과 크기를 조절하는 핵심 스위치인 것을 밝혀낸 것이다.
연구팀은 분자동역학(molecular dynamics) 시뮬레이션*을 통해 물 분자층을 분석한 결과, 지질 뗏목들이 정렬된 상태가 정렬되지 않은 상태보다 불안정한 수소결합 층의 부피가 작기 때문에 전체 시스템의 에너지를 최소화하기 위해 지질 뗏목이 자연적으로 정렬되는 것을 밝혀냈다.
*분자동역학 시뮬레이션: 분자 간 상호작용이 주어졌을 때 운동 방정식을 수치적으로 풀어 구조와 동적 과정을 해석하는 방법
최명철 교수는 “지질 뗏목이 세포막 간의 상호작용에 관여한다는 사실은 잘 알려져 있지만, 어떤 원리로 상호작용을 매개하는지는 아직 베일에 싸여 있었다”며, “이번 논문은 세포막 간의 거리가 지질 뗏목의 정렬, 나아가 세포막 사이의 상호작용을 조절하는 핵심 스위치임을 밝혀내어 생명 현상의 바탕이 되는 물리적 환경의 중요성을 재조명하는 이정표적 연구”라고 연구의 의의를 설명했다.
최 교수는 또한 “특히 물 분자의 수소결합이 지질 뗏목의 정렬을 매개하는 중요한 요소임을 보여주었는데, 이는 우리 몸의 약 70%를 차지하는 물이 생명 현상이 일어나는 무대에서 단순한 조연이 아닌 주연으로 활약할 수 있음을 보여준다”고 강조했다. 이어 최 교수는 “지질 뗏목을 모사하는 구조는 현재 생체 센서 등에 활발하게 활용되고 있으며, 이번에 발견한 세포막 사이의 거리라는 스위치를 통해 보다 다양한 기능을 가진 생체 센서들이 개발될 수 있는 공학적 토대도 제공할 것이다”라고 기대감을 내비쳤다.
우리 대학 이수호 박사와 고등과학원 박지현 박사가 공동 제1 저자로, 고등과학원 현창봉 교수와 KAIST 최명철 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘미국화학회지(Journal of American Chemical Society)’에 5월 22일 字 표지논문(supplementary journal cover)으로 게재됐다. (논문명: Water Hydrogen-Bond Mediated Layer by Layer Alignment of Lipid Rafts as a Precursor of Intermembrane Processes)
한편 이번 연구는 한국연구재단, 보건복지부, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.05
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방광절제술을 받은 환자들의 성공적인 재활을 위해 카테터* 삽입없이 방광 기능을 안전하게 모니터링하는 생체전자 시스템이 개발되어 화제다.
*카테터: 방광에 삽입하는 고무 또는 금속제의 가는 관
우리 대학 전기및전자공학부 권경하 교수팀이 미국 노스웨스턴대 김지혜 박사와 공동연구를 통해 방광의 크기 및 압력 변화를 정확하게 측정하는 디지털 헬스케어 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
부분적 방광절제술*은 긴 회복 기간이 필요하며, 이 기간에 요로 동역학 검사**(이하 UDS)를 통해 몸 밖으로 소변을 배출하는 기능을 간헐적으로 평가한다. 그러나 UDS는 환자 친화적이지 않으며 사용자마다 결과에 변동성이 있고, 연속적인 데이터 수집 능력이 제한된다. 또한 카테터 관련 요로 감염의 위험을 초래하며, 고위험 환자에게서는 상행성 신우신염으로 진행되기도 한다. 이러한 UDS의 적절한 대안으로, 요로에 카테터를 삽입하지 않고 방광의 상태를 연속적이고 실시간으로 모니터링할 수 있는 기술이 필요하다.
*부분적 방광절제술: 방광에 종양이 있는 부위를 잘라내고 나머지 방광을 이어 붙여주는 수술
**요로 동역학 검사: 방광과 요도의 전반적인 기능을 확인하여 치료 계획을 세우기 위한 진단적 검사
이에 연구팀은 방광의 충전 및 배뇨와 관련된 기계적 변형 변화를 무선 원격 측정할 수 있는 이식형 방광 플랫폼을 개발했다. 이 시스템은 생분해성 스트레인 센서를 이용해 방광의 크기와 압력 변화를 실시간으로 측정하고, 회복 기간이 끝나면 해당 센서가 신체 내에서 자연스럽게 용해돼 사라지는 것이 특징이다. 모니터링 장비 제거를 위한 추가 수술이 필요 없고 합병증 위험을 줄이는 것은 물론 환자의 편안함과 회복 시간을 개선한다.
연구팀은 이 플랫폼을 이식 후 최대 30일까지 실시간 변화를 재현적으로 측정할 수 있음을 쥐 모델에서 입증했다. 또한 개코원숭이 실험을 통해, 해당 기술이 전통적인 UDS와 비교해 최대 8주까지 압력 측정의 일치성을 보였다. 이러한 결과는 해당 시스템이 장기간 수술 후 방광 회복 모니터링을 위한 UDS의 적절한 대안으로 사용될 수 있음을 시사한다.
권경하 교수는 "비인간 영장류(개코원숭이)를 활용한 광범위한 실험을 통해 방광 기능에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 장치의 효능을 입증했다ˮ면서 "환자들의 회복 시간을 단축하고 전반적인 수술 결과를 개선하는데 활용할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `미국 국립 과학원 회보 (Proceedings of the National Academy of Sciences; PNAS)'에 지난 4월 2일 발표됐다. (논문명 : A wireless, implantable bioelectronic system for monitoring urinary bladder function following surgical recovery, 링크: https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2400868121?af=R)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 기초연구사업, 지역혁신선도연구센터사업 및 BK21의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.16
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KAIST-현대자동차, 0.6초 이내 초고속 수소 누출 감지
최근 친환경 수소 자동차 보급이 증가함에 따라 안전과 직결된 필수 요소인 수소 센서의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 특히 빠른 수소 누출 감지를 위한 핵심 성능 지표인 센서 감지 속도의 경우 1초 이내로 감지하는 기술이 도전적인 과제로 남아있다. 이에 세계 최초 미국 에너지청(U.S. Department of Energy) 기준 성능을 충족하는 수소 센서가 개발되어 화제다.
우리 대학 조민승 박사(전기및전자공학부 윤준보 교수팀)가 현대자동차 기초소재연구센터 전자기에너지소재 연구팀, 부산대학교 서민호 교수와의 협업을 통해 모든 성능 지표가 세계적인 공인 기준을 충족하면서 감지 속도 0.6초 이내의 기존보다 빠른 수소 센서를 세계 최초로 개발했다고 10일 밝혔다.
기존 상용화된 수소 센서보다 빠르고 안정적인 수소 감지 기술 확보를 위해 우리 대학은 현대자동차와 함께 2021년부터 차세대 수소 센서 개발에 착수했고, 2년여의 개발 끝에 성공하였다.
기존의 수소 센서 연구들은 수소 센서에 많이 활용되는 팔라듐(palladium, Pd) 소재에 촉매 처리를 하거나 합금을 만드는 등 주로 감지 소재에만 집중하여 연구됐다. 이러한 연구들은 특정 성능 지표에선 매우 뛰어난 성능을 보이지만 모든 성능 지표를 충족하지는 못했으며, 일괄 공정이 어려워 상용화에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 해당 연구진은 순수한 팔라듐 물질 기반으로 독자적인 마이크로/나노 구조 설계 및 공정 기술을 접목해 모든 성능 지표를 만족하는 센서를 개발했다. 또한 향후 양산을 고려해 합성 소재가 아닌 물질적 제약이 적은 순수 금속 소재들을 활용했으며, 반도체 일괄 공정 기반으로 대량 생산이 가능한 차세대 수소 센서를 개발했다.
개발한 소자는 히터-절연층-감지물질이 수직으로 적층 되어 있는 구조의 기존 가스 센서가 가지는 불균일한 온도 분포를 극복하기 위해 히터와 감지물질이 동일 평면상에 나란히 집적되어 있는 차별적인 공면(Coplanar) 구조가 적용됐다. 감지 물질인 팔라듐 나노 소재는 완전히 공중 부유 된 구조로 하단부까지 공기 중에 노출되어 있으며, 가스와의 반응 면적을 극대화해 빠른 반응 속도를 확보했다. 또한 팔라듐 감지 물질은 전 영역이 균일한 온도로 동작하며, 이를 통해 온도에 민감한 감지 성능들을 정확히 조절해 빠른 동작 속도, 폭넓은 감지 농도, 온도/습도 둔감성을 연구팀은 확보했다.
연구팀은 제작된 소자를 블루투스 모듈과 패키징 하여 무선으로 1초 이내로 수소 누출을 감지하는 통합 모듈을 제작한 후 성능을 검증했으며, 이는 기존 고성능 광학식 수소 센서와 달리 휴대성이 높아 수소 에너지가 보급되는 다양한 곳에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구를 주도한 조민승 박사는 “이번 연구 결과는 기존 수소 센서 성능 한계를 뛰어넘어 고속 동작할 뿐만 아니라 실사용에 필요한 신뢰성, 안정성까지 확보했기에 중요한 가치를 가지며, 자동차, 수소 충전소, 가정 등 다양한 곳에 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 또한 “이번 수소 센서 기술의 상용화를 통해 안전한 친환경 수소 에너지 세상을 앞당기는 데 기여하고 싶다” 라며 앞으로의 계획을 밝혔다.
연구팀은 개발된 소자를 현재 현대자동차와 함께 소자를 웨이퍼 스케일로 제작한 후 차량용 모듈에 탑재해 감지 및 내구 성능을 추가로 검증하는 중이다.
조민승 박사가 제1 저자로 수행한 이번 연구는 미국, 한국 등에 3건의 특허가 출원돼 있으며, 저명 국제 학술지 `ACS 나노(Nano)'에 출판됐다. (논문명: Ultrafast (∼0.6 s), Robust, and Highly Linear Hydrogen Detection up to 10% Using Fully Suspended Pure Pd Nanowire). (Impact Factor: 18.087).
(https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.3c06806?fig=fig1&ref=pdf)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노및소재기술개발사업 지원과 현대자동차 기초소재연구센터의 지원 및 공동 개발을 통해 수행됐다.
2024.01.10
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암모니아 합성 친환경 공정 촉매 개발
암모니아는 최근 높은 수소 저장 용량과 운송의 편의성으로 수소경제를 위한 새로운 수소 운반체로도 큰 주목을 받고 있다. 그런데 기존 암모니아를 생산 공정은 화석 연료로부터 생산한 수소와 공기에 존재하는 질소를 분리해 고온·고압 조건에서 반응을 진행하기 때문에 많은 이산화탄소 방출과 에너지 소모가 발생한다. 이에 대안으로 최근에는 수전해로부터 생산한 수소를 이용해 저온·저압에서 암모니아를 합성하는 친환경 공정에 관한 관심이 커지고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 최민기, 화학과 김형준 교수 공동연구팀이 알칼리/알칼리 토금속 조촉매의 작동 기작 규명을 통해 저온·저압 조건에서도 높은 암모니아 합성 활성을 갖는 고성능 촉매를 개발했다고 7일 밝혔다.
암모니아의 저온·저압 합성에서는 주로 활성이 우수한 루테늄 촉매가 사용됐지만, 일반적인 루테늄 촉매의 경우 수소 피독 현상으로 질소 활성화가 억제되면서 활성 저하가 발생하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 기존 연구들에서는 산화바륨, 산화세슘 등의 알칼리/알칼리 토금속 조촉매를 도입해 활성을 높이고자 하였으나, 조촉매의 작용 원리에 대한 이해가 매우 제한적이었으며 조촉매-촉매 계면 구조를 정확히 분석한 사례가 없어 고성능 촉매를 설계하는 데 한계가 있었다.
본 연구진은 수소 분자가 루테늄 촉매 입자 위에서 흡착과 동시에 분해되면, 이때 발생한 수소 원자가 산화바륨과 루테늄 계면에서 다시 양성자(H+)와 전자(e-)로 분해됨을 확인하였다. 이때 생성된 전자는 루테늄 촉매 입자에 축적되어 전자 밀도를 크게 높인다. 이렇게 전자가 풍부해진 루테늄 입자는 암모니아 합성과정에서 가장 어려운 단계인 질소 분자의 분해를 가속할 수 있어, 기존의 촉매에 비해 저온·저압 조건에서도 암모니아 생산 속도를 비약적으로 증진시킬 수 있음을 확인했다.
조촉매의 작동 기작 규명에 더해 연구팀은 산화바륨 조촉매-루테늄 촉매 계면 형성이 극대화된 촉매를 새롭게 설계했다. 새로운 촉매는 앞서 제시한 메커니즘을 바탕으로 기존 촉매들보다 최고 수준의 암모니아 합성 활성을 보였고, 100시간 동안 성능 저하 없이 안정적인 암모니아 생산이 가능했다. 또한 본 촉매는 경제적인 촉매 전구체를 사용하면서도 단순한 공정을 통해 합성됐기 때문에 상용화의 가능성이 클 것으로 기대된다.
최민기 교수는 “알칼리/알칼리 토금속 조촉매의 작동 메커니즘은 세계적으로 보고된 바가 없던 새로운 개념이라는 점에서 학문적 의미가 크다”며, “알칼리/알칼리 토금속 조촉매-금속 촉매 계면 조절을 통한 고성능 저온·저압 암모니아 합성 촉매 개발은 암모니아 생산의 경제성을 크게 증진하는데 기여할 뿐 아니라 환경문제 및 에너지 부족 문제에 적극적으로 대응할 수 있을 것”이라고 말했다.
한편, 한국에너지기술연구원과 한국연구재단 중견연구자 지원사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 KAIST 생명화학공학과 백예준 박사과정 학생, 화학과 권민재 학사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제학술지 ‘미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)’에 지난 5월 15일 字 온라인판에 게재됐다.
2023.06.07
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이산화탄소에서 바이오 플라스틱 20배 이상 뽑아내다
전 세계적으로 기후변화 문제가 심각해짐에 따라 이를 기후 위기로 인식하고 이에 대응하는 적극적인 관심과 노력이 요구되고 있다. 그중 이산화탄소를 활용해 재자원화하는 여러 방법 중에서 전기화학적 이산화탄소 전환 기술은 전기에너지를 이용해 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환할 수 있는 기술이다. 이는 설비 운용이 용이하고, 태양 전지나 풍력에 의해 생산된 재생 가능한 전기에너지를 이용할 수 있으므로 온실가스 감축 및 탄소 중립 달성에 기여하는 친환경 기술로 많은 관심을 받고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 이현주 교수와 이상엽 특훈교수 공동연구팀이 전기화학적 이산화탄소 전환과 미생물 기반의 바이오 전환을 연계한 하이브리드 시스템을 개발해 이산화탄소로부터 높은 효율로 바이오 플라스틱을 생산하는 기술 개발에 성공했다고 30일 밝혔다. 유사한 시스템 대비 20배 이상의 세계 최고 생산성을 보여준 해당 연구 결과는 국제 학술지인 ‘미국국립과학원회보(PNAS)'에 3월 27일 字 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : Biohybrid CO2 electrolysis for the direct synthesis of polyesters from CO2
※ 저자 정보 : 이현주 (한국과학기술원, 교신저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 임진규(한국과학기술원, 현 소속 기관 Stanford Linear Accelerator Center, 공동 제1저자), 최소영(한국과학기술원, 공동 제1저자), 이재원(한국과학기술원, 공동 제1저자) - 총 5명
이산화탄소의 효율적인 전환을 위해 고효율 전극 촉매 및 시스템 개발이 활발히 진행되고 있는데, 전환생성물로는 주로 탄소 1~3개의 화합물만이 제한적으로 생산되고 있다. 일산화탄소, 포름산, 에틸렌과 같은 탄소 1개의 화합물이 비교적 높은 효율로 생산되며, 이 밖에 에탄올, 아세트산, 프로판올과 같은 여러 개 탄소의 액상 화합물도 만들어질 수 있으나 이는 더 많은 전자를 필요로 하는 화학반응 특성상 전환 효율 및 생성물 선택성이 크게 낮다는 한계점이 있다.
이에 우리 대학 생명화학공학과 이현주 교수와 이상엽 특훈교수 공동연구팀은 전기화학적 이산화탄소 전환 기술과 미생물을 이용한 바이오 전환 기술을 연계해 이산화탄소로부터 바이오 플라스틱을 생산하는 기술을 개발했다. 이 전기화학-바이오 하이브리드 시스템은 전기화학 전환반응이 일어나는 전해조와 미생물 배양이 이루어지는 발효조가 연결된 형태로, 전해조에서 이산화탄소가 포름산으로 전환되면, 이 포름산을 발효조에 공급해 커프리아비더스 네케이터(Cupriavidus necator)라는 미생물이 탄소원으로 섭취해 미생물 유래 바이오 플라스틱인 폴리하이드록시알카노에이트(polyhydroxyalkanoate, PHA)를 생산한다.
기존 이러한 하이브리드 콘셉트의 연구 결과에 따르면, 전기화학 반응의 낮은 효율 및 미생물 배양 조건과의 차이 등의 문제로 생산성이 매우 낮거나 비연속적 공정에 그친다는 단점이 있었다.
이를 극복하기 위해 공동연구팀은 기체 상태의 이산화탄소를 이용한 기체 확산 전극(gas diffusion electrode)으로 포름산을 만들었다. 그리고 미생물의 생장을 저해하지 않으면서도 전기화학 반응이 충분히 잘 일어나도록 하는 전해액이자 동시에 미생물 배양 배지로 이용할 수 있는 ‘생리적 호환 가능한 양극 전해액(physiologically compatible catholyte)’을 개발하여 별도의 분리 및 정제과정 없이 바로 미생물에게 공급하도록 했다. 이를 통해 이산화탄소로부터 만들어진 포름산을 포함하고 있는 전해액이 발효조로 들어가 미생물 배양에 쓰이고, 전해조로 들어가 순환되도록 하여 전해액과 남은 포름산의 활용을 극대화했다. 또한, 이 과정에서 필터를 설치해 전극 반응에 영향을 줄 수 있는 미생물이 걸러진 전해액만이 전해조로 공급되고 미생물은 발효조 안에만 존재하도록 하는 두 시스템이 잘 연계되면서도 효율적으로 작동되도록 설계했다.
개발한 하이브리드 시스템을 통해 이산화탄소로부터 세포 건조 중량의 83%에 달하는 높은 함량의 바이오 플라스틱(PHB)를 생산했으며, 이는 4 cm2 전극에서 1.38g의 PHB를 생산한 결과로 세계 최초 그램(g) 수준의 생산이며 기존 연구 대비 20배 이상의 생산성이다. 또한 해당 하이브리드 시스템은 연속 배양(continuous culture)의 가능성을 보여줌으로써 추후 다양한 산업공정으로의 응용 또한 기대된다.
교신저자인 이현주 교수와 이상엽 특훈교수는 “이번 연구 결과는 바이오 플라스틱뿐만 아니라 다양한 화학물질 생산에 응용될 수 있는 기술로서 앞으로 탄소 중립을 위한 핵심 기술로 많은 활용이 기대된다”라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 이산화탄소 저감 촉매 및 에너지 소자 기술 개발 과제, 불균일계 원자 촉매 제어 과제와 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.30
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인공지능으로 코로나19 치료제 팍스로비드와 기존 약물간 반응 예측 고도화
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능 기반 약물 상호작용 예측 기술을 고도화해, 코로나19 치료제로 사용되는 팍스로비드(PaxlovidTM) 성분과 기존 승인된 약물 간의 상호작용 분석 결과를 논문으로 발표했다고 16일 밝혔다. 이번 논문은 국제저명학술지인 「미국국립과학원회보 (PNAS)」誌’ 3월 13일자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : Computational prediction of interactions between Paxlovid and prescription drugs
※ 저자 정보 : 김예지(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 류재용(덕성여자대학교, 공동 제1 저자), 김현욱(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 4명
연구팀은 이번 연구에서 2018년에 개발한 인공지능 기반의 약물 상호작용 예측 모델인 딥디디아이(DeepDDI)를 고도화한 딥디디아이2(DeepDDI2)를 개발했다. 딥디디아이2는 기존 딥디디아이가 예측하는 86가지 약물 상호작용 종류보다 더 많은, 총 113가지의 약물 상호작용 종류를 예측한다.
연구팀은 딥디디아이2를 이용하여 코로나19 치료제인 팍스로비드*의 성분(리토나비르, 니르마트렐비르)과 기존에 승인된 약물 간의 상호작용 가능성을 예측하였다. 연구팀은 코로나19 환자 중 고위험군인 고혈압, 당뇨병 등을 앓고 있는 만성질환자가 이미 약물을 복용하고 있어, 약물 상호작용 및 약물 이상 반응이 충분히 분석되지 않은 팍스로비드를 복용 시 문제가 될 수 있다는 점에 착안해 이번 연구를 수행했다.
* 팍스로비드 : 팍스로비드는 미국 제약사인 화이자가 개발한 코로나19 치료제로, 2021년 12월 미국 식품의약국(FDA)의 긴급사용승인을 받았다.
연구팀은 팍스로비드의 성분인 리토나비르와 니르마트렐비르가 2,248개의 승인된 약물과 어떤 상호작용을 하는지, 딥디디아이2를 이용해 예측했다. 예측 결과 리토나비르는 1,403개의 승인된 약물과, 니르마트렐비르는 673개의 승인된 약물과 상호작용이 있을 것으로 예측됐다.
또한, 연구팀은 예측 결과를 활용해, 약물 상호작용 가능성이 높은 승인 약물에 대해, 동일 기전을 갖되 약물 상호작용 가능성이 낮은 대체 약물들을 제안했다. 이에 따라, 리토나비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 124개와 니르마트렐비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 239개를 제안했다.
이번 연구 성과를 통해 약물 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 모델을 활용하는 것이 가능해졌으며, 이는 신약 개발 및 약물 처방 시 유용한 정보를 제공함으로써, 디지털 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
이상엽 특훈교수는 "이번 연구 결과는 실험과 임상을 통해 검증된 것은 아니므로 100% 의존해서는 안된다“고 강조하면서 ”팬데믹과 같이 긴급한 상황에서 신속하게 개발된 약물을 사용할 때, 예측된 약물 상호작용 유래 약물 이상 반응결과를 전문의가 미리 검토하여 약을 처방할 때 도움을 줄 수 있다는 점에서 의미가 있다"고 말했다.
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 KAIST 코로나대응 과학기술 뉴딜사업과 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.16
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