고려대학교 바이오의공학부

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  • Where Engineering Meets Medical Science!바이오의공학부 School of Biomedical Engineering

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학부 소식

2023.12.22 바이오헬스혁신위에 김법민 교수님 포함
정부에 따르면 위원장인 한덕수 국무총리를 비롯해 12개 중앙행정 기관장과 분야별 민간위원 17명을 위원으로 위촉·구성됐다. 당연직에는 기재부, 교육부, 과기정통부, 외교부, 산업부, 복지부, 중기부 장관과 국무조정실장, 개인정보보호위원회 위원장, 식품의약품안전처장, 특허청장, 질병관리청장이 있으며 민간위원 17명 중에 바이오의공학부 김법민 교수님께서 발탁됐다. 출처 : 히트뉴스(http://www.hitnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=50921)
2023.05.08 바이오의공학과 이승민 석박통합과정생 네이처자매지 논문 연속 게재 성과
스마트폰 AI기술을 탑재한 바이러스 초기감염 현장진단 시스템 개발 윤대성교수팀-광운대 공동연구결과, Nature Communications 게재돼 이승민 통합과정생 네이처 자매지 연속게재 성과 ▲ 이승민 (본교 바이오의공학과, 제 1저자), 윤대성 교수 (본교 바이오의공학과), 이기백 교수 (광운대), 유용경 교수 (카톨릭관동대), 이정훈 교수 (광운대) 보건과학대학 바이오의공학과 윤대성 교수팀은 광운대 이정훈교수팀 (연구총괄), 이기백교수팀, 서울성모병원 조성연교수팀과 공동연구를 통하여 스마트폰을 기반으로 한 바이러스 감염병 AI 진단기술 개발에 성공했으며, 이를 통해 외부 장착기기들 없이 스마트폰과 래피드키트 만으로 고감도 현장진단이 가능한 기술을 개발했다. 이번 연구에는 본교 바이오의공학과 이승민 통합과정생이 제 1저자로 참여했으며, 네이처 자매지에 연속으로 논문을 게재하는 쾌거를 달성했다. COVID-19 현장진단으로서의 래피드키트는 팬데믹, 엔데믹 시대에 하루 수백만 회 이상 수행중에 있으며, 현장진단의 정확도/민감도 향상기술은 개별 환자의 치료 및 공중 보건에 큰 영향을 미칠 수 있다. 특히 진단/스크리닝은 증상이 나타나기 전이나 무증상인 경우 중요하며, 이 단계의 진단이 바이러스 전파를 최소화하는 데 필수적이다. PCR의 경우 높은 민감도로 인해 표준 진단법으로 자리를 잡고 있으나, 비싼 진단 가격 뿐 만 아니라, 바이러스 확산이 크지 않는 회복기 기간 또한 양성으로 진단하기 때문에 불필요한 격리를 야기한다. 반면 현장진단기술로서의 래피드 키트는 값싸고 빠른 진단이 가능함에도 불구하고, 민감도가 크게 떨어지는 단점 때문에 응용에 한계를 가지고 있다. 특히 래피드키트는 초기감염 (저역가) 환자에 대해서 50% 미만의 민감도를 보이며 실제 감염된 환자를 분별하는 능력이 크게 떨어지는 한계를 가지고 있다. 연구팀은 스마트폰 기반의 진단기술을 통해 현장진단 래피드키트의 한계를 극복하고자 했으며, 독자적 딥러닝 알고리즘을 개발을 통한 AI 기반 코로나 양/음성 판단 기술을 개발했다. 블라인드 테스트 (암맹평가: n=1,500)를 통해 AI진단 민감도를 평가한 결과, 일반인이 육안으로 확인한 평균 민감도 72%에 비해 100%의 민감도로 정확한 양/음성 판단이 가능함을 입증했다. 특히 무증상 혹은 감염초기 진단에 있어서 일반인 민감도가 51%인것에 비해 AI 적용시 91%로 크게 증대됐으며, 이를 통해 감염초기 진단이 가능함을 입증했다. 또한 시중에 판매되는 8개의 모델에 대한 앱 기반 테스트 평가 결과 평균 민감도와 특이도는 각각 94.8%와 90.9%가 확인되어 범용성을 입증했다. 이러한 스마트폰 AI 기술은 △높은 민감도/정확도 확보로 조기진단이 가능하며 △추가적인 데이터 확보 및 학습을 통해 정확도를 연속적으로 높일 수 있고 △사람이 눈으로 보지 못하는 농도까지 감지함으로써 개인 간의 편차를 줄일 수 있으며 △데이터의 디지털화 및 실시간 연동이 가능하며 △연속적인 모니터링를 통해 질병의 악화/완화/격리여부 등을 판단할 수 있고 △신변종 바이러스 진단 적용이 가능하며, 마지막으로 △래피드키트 및 스마트폰의 기종에 상관없이 진단이 가능한 장점을 가지고 있다. 본 기술은 ㈜켈스에 기술 이전됐으며, 앱/알고리즘 최적화 및 미국 식품의약국(FDA), 한국 식약처 (KFDA) 등의 승인/인증 프로세스 등을 통해 사업화를 진행할 예정이다. 이번 연구는 한국연구재단 바이오&의료기술개발사업의 지원을 받아 수행된 연구이며 Nature Portfolio에서 발간하는 저명저널인 네이처 커뮤니테이션즈 (Nature Communications IF: 17.69)에 게재됐다. 커뮤니케이션팀 서민경(smk920@korea.ac.kr)
2023.05.08 PCR수준의 진단민감도를 갖는 바이러스감염 신속현장진단 시스템 개발
PCR 수준 진단정확도 갖는 신속현장진단 시스템 개발 선택적 샘플농축을 가능하게 하는 세포막융합-나노다공성소재 윤대성 교수팀 연구결과, Nature Communications 게재돼 ▲ 이승민 (바이오의공학과, 석박통합과정, 제1저자), 이동택 (바이오의공학과, 연구교수, 현 하버드의대 박사후과정, 제1저자), 윤대성 (바이오의공학과, 교신저자), 이정훈 (광운대 전기공학과, 교신저자) 보건과학대학 바이오의공학부 윤대성 교수팀은 광운대 전기공학과 이정훈 교수팀과 공동연구를 통해 바이오-나노 하이브리드 소재 및 진단시스템 (BEETLES) 개발에 성공했으며, 상용 래피드 키트를 사용하는 현장진단에 있어서 매우 저렴하고 빠른 방법으로 PCR 수준의 민감도를 확보했다. 이번 연구에는 서울성모병원 조성연 교수팀과 카톨릭관동대 유용경 교수팀도 참여했다. COVID-19에 대한 진단/스크리닝은 특히 증상이 나타나기 전이나 무증상인 경우 중요하며, 이 단계의 진단이 바이러스 전파를 최소화하는 데 필수적이다. COVID-19 펜데믹 진단 및 스크리닝 기술로서 RT-PCR은 높은 정확성/민감도로 인해 표준기술로 자리 잡았으나, 높은 가격, 긴 분석시간, 그리고 접근성에 있어서 한계를 가지고 있다. 또한 숙련된 인력이 필요하고, 값비싼 장비가 요구되는 등 빠른 현장 진단에 있어 한계를 가지고 있다. 특히 시편의 운송/분석/결과 통보에 걸리는 긴 시간 (turnaround times: 6시간~3일) 동안 제대로 된 격리 및 치료를 못하는 등의 사회적 문제가 발생되었으며, 이에 따라 현장진단 필요성이 절실히 요구되고 있다. 현장진단기술로서의 래피드키트는 값싸고 빠른 진단이 가능함에도 불구하고, 그 민감도가 크게 떨어지는 단점 때문에 응용에 한계를 가지고 있다. 특히 상용 래피드키트는 초기감염 (저역가) 환자에 대해서 50% 미만의 민감도를 보이며 실제 감염된 환자를 분별하는 능력이 크게 떨어지는 한계를 가지고 있다. 공동연구팀은 선택적 샘플전처리를 위한 세포막융합-나노다공성 필터 형태의 바이오-나노 하이브리드 필터를 개발했다. 개발된 필터를 기존의 신속검사와 결합한 진단시스템을 개발했다. 채취된 환자시료로부터 바이러스 (SARS-CoV-2 viruses) 및 타겟 단백질(nucleocapsid (N) proteins)만을 농축/분리함으로서 감염성 질환의 고민감도 현장진단시스템을 제안하였다. 실제 COVID-19 임상샘플 (n=62) 테스트를 통해 바이오-나노 하이브리드 필터 및 시스템 (BEETLES: bioengineered enrichment tools for lateral flow assays (LFAs) with enhanced sensitivity and specificity) 사용 전/후 정확도가 41.94%에서 91.9%로 크게 증가함을 검증했다. 이번 기술은 델타변이 (Delta variants), 오미크론 변이 (Omicron variants) 등 변이에 상관없이 현장 진단 가능하며, 무증상 환자 또한 높은 민감도로 진단 가능하다. 또다른 장점으로 PCR검사와는 달리 본 기술은 전염성이 낮은 회복기 환자를 별도로 구별 가능함으로서 사회적 비용을 낮출 수 있는 장점이 있다. 또한 인플루엔자 A/B 적용 가능함을 입증했으며, 빠른 전처리 시간 (<3분) 및 가격경쟁력 (수백원이내), 그리고 바이러스 및 항원/항체 단백질 모두 농축 가능한 특징으로 인해 가까운 미래에 출현가능한 신/변종 바이러스에 빠른 적용이 가능할 것으로 기대된다. 이번 연구는 한국연구재단 바이오 의료기술개발사업의 지원을 받아 수행된 연구이며 (No.2021M3E5E3080743), Nature Portfolio에서 발간하는 저명한 저널인 네이쳐 커뮤니테이션즈 (Nature Communications IF: 17.69)에 온라인 게재됐다. 커뮤니케이션팀 서민경(smk920@korea.ac.kr)
2022.06.10 성준경 교수 연구팀 기초연구실 (BRL) 과제 선정
성준경 교수 연구팀 기초연구실 (BRL) 과제 선정 성준경교수 연구팀(ACE lab: AI with Causal Explainability for Bio-Socio complex data analysis)은 "2022년도 과학기술정보통신부 기초연구실 상반기 신규과제"에 선정되어 오는 6월 9일에 15억(3년)의 연구비를 지원받는 협약을 체결 하였다. 해당 사업은 국가 기초연구 역량 강화를 목적으로 하며, 고도화된 연구집단을 체계적으로 육성하는데 그 의의가 있다. 본 연구팀은 ICT융합연구-인공지능(응용) 분야에 선정되어 AI와 보건의료 사이의 융합 연구를 이끄는 선도그룹으로서 기능할 예정이며, 인공지능학과 석흥일교수 연구팀과 사회학과 신은경교수 연구팀과 함께 진행할 예정이다. 본 기초연구실 팀은 “인과성 학습 AI 기술”을 개발하여 Genomics, Biomics, Sociomics로 구성되는 “데이터 복잡계를 분석 및 추론”한다. 기존 생물학적 관점으로만 바라 봐왔던 다중 오믹스 분석의 프레임을 사회적 관점으로 확장하고, 이를 통해 Bio-Socio 통합 마커를 발굴할 계획이다. 최근 대두되고 있는 AI 기반의 네트웍 모델을 활용해 생물학적, 사회학적 연결망으로 확장된 복잡계 데이터 간 이질성을 극복할 수 있는 정교한 통합 벡터 표현 기술을 개발하고자 한다. 또한 모델의 설명력을 극대화하기 위해서 복잡계 내 여러 요인 간 인과관계를 추론하는 AI 기술을 개발한다. 인간의 사전 지식과 복잡계 통합 모델의 상호작용을 통한 무한 순환 연구 메커니즘을 구축하여 인간-AI의 협업체계를 완성하고, 궁극적으로는 인간 지능 증폭(Intelligence Amplification) 및 AI-인간 협력(Huma in the loop) 체계로의 패러다임 전환을 목표로 한다.
2022.04.21 알츠하이머 치매 치료 골든타임을 밝히는 기술 최초 개발 인공지능학과/바이오의공학부 성준경 교수팀, Cell Neuron 논문 게재
알츠하이머 치매 치료 골든타임을 밝히는 기술 최초 개발 인공지능학과/바이오의공학부 성준경 교수팀, Cell Neuron 논문 게재 □ 고려대학교(총장 정진택) 인공지능학과/바이오의공학부 성준경 교수(교신저자)와 이화진 박사(제1저자)의 연구 논문이 세계적인 권위의 과학저널 ‘셀 뉴런(Cell Neuron: IF=17.17)’에 미국 현지시간 4월 19일 게재됐다. □ 게재된 성준경 교수팀의 논문 「Regional Aβ-tau interactions promote onset and acceleration of Alzheimer’s disease tau spreading」은 알츠하이머 치매를 유발하는 베타-아밀로이드(β-amyloid)와 타우(tau) 단백질의 이상 침착 과정을 밝히고, 뇌 영상 분석을 통해 두 단백질 사이의 상호작용이 알츠하이머 질병을 어떻게 진행시키는지 설명할 수 있는 핵심 기전을 최초로 제시하였다. □ 알츠하이머 치매는 베타-아밀로이드 단백질이 대뇌에 이상 침착되면서 시작된다고 잘 알려져 있다. 베타-아밀로이드의 침착은 대뇌 신경세포가 소멸하고 인지기능 저하와 같은 증상이 나타나는 시기보다 10년에서 20년 정도 일찍 발생하기 때문에 조기진단에 매우 중요한 바이오마커로 인식되고 있다. 최근에는 실제 신경세포의 죽음은 독성을 띠는 타우 단백질의 뭉침 현상에 더욱 크게 연관된다는 사실이 알려지면서 베타-아밀로이드와 타우 단백질 간 관계를 밝히기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만, 지금까지 이들 사이의 상호작용을 설명할 수 있는 모델은 없었으며, 타우 단백질의 전파 과정에 베타-아밀로이드가 어떤 역할을 하는지에 대해서는 명확하게 알려진 바가 없었다. □ 이번에 개발된 아밀로이드-타우 상호작용 모델은 알츠하이머 치매가 처음 시작되는 과정에서 대뇌 특정 영역에 응집된 타우 단백질에 아밀로이드가 원격으로 영향을 주어서 주위 영역으로 전파가 시작되도록 유도한다는 사실을 밝혀냈다. 뿐만 아니라, 타우 단백질의 응집 현상은 신경망으로 연결된 주위 영역으로 조금씩 전파되는데, 어느 시점을 지나면 대뇌의 대부분 영역으로 슈퍼전파가 일어난다. 본 논문에서는 이러한 타우의 급격한 전파가 발생하는 것이 아밀로이드와 특정 영역에서 직접 만나면서 부스팅되기 때문이라는 것을 새롭게 밝혀냈다. 대뇌의 대부분 영역에 타우 단백질의 슈퍼전파가 일어나면 신경세포가 죽어서 소멸하는 현상을 막을 수가 없게 되어 결국 치매를 되돌리지 못하게 만든다는 측면에서 이 시기를 밝히는 것이 치매 치료에 매우 중요할 것으로 생각되고 있다. □ 성준경 고려대 교수는 “지금까지 알츠하이머 치매를 치료하기 위해서는 원인 물질인 베타-아밀로이드를 제거하면 된다는 생각에 글로벌 제약회사들이 25년 넘게 50조에 가까운 예산을 들여 치료제를 개발했으나 실패했다”라며 “이번 논문에서는 베타-아밀로이드를 표적으로 하는 치료제라도 타우의 슈퍼전파가 일어나기 전까지만 효능이 있으리라는 것을 세계최초로 밝힌 것”이라고 말했다. 또한, “세계최초로 미국 FDA로부터 조건부 승인을 받은 바이오젠의 알츠하이머 치료제(아두헬름, Aduhelm)와 같이 베타-아밀로이드를 표적으로 하는 약물이 향후 여러 제약회사에서 출시되고 국내에도 들어오게 된다면 이들 약물의 효과를 극대화할 수 있는 환자들이 누구인지 알려줄 수 있는 동반진단 기술이 반드시 필요할 것”이라며 “뇌 영상을 기반으로 개인별 알츠하이머 치료의 골든타임을 알려줄 수 있는 이 기술이 치료제 부작용이나 시기를 놓쳐 안타깝게 치료의 효능을 보지 못하는 환자들을 막을 수 있다는 측면에서 향후 고령화 시대에 치매의 정밀의료를 실현하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다”라고 연구 의의를 밝혔다. □ 이번 연구는 University of California at San Francisco의 William Seeley 교수 연구 팀과 공동으로 수행했으며, 과학기술정보통신부의 ‘중견연구자지원사업’과 ‘인공지능대학원지원사업’ 지원을 받아 수행됐다. ※ 첨부 : 1. 논문소개 1부. 2. 그림설명 1부. 3. 연구진 소개 1부. 끝. [ 논 문 소 개 ] 제목 : Regional Aβ-tau interactions promote onset and acceleration of Alzheimer’s disease tau spreading ■ 뇌의 베타-아밀로이드(β-amyloid) 침착 및 타우(tau) 신경섬유 다발(neurofibrillary tangle) 형성은 알츠하이머병에서 볼 수 있는 병리학적 특징이다. 이 중 타우가 쌓인 정도나 퍼진 양상은 증상의 종류나 중증도와 밀접한 관련이 있음이 밝혀졌고, 베타-아밀로이드는 이런 타우의 확산을 유발한다고 여겨져 왔다. 하지만 알츠하이머병 초기에 베타-아밀로이드와 타우가 서로 다른 뇌 영역에서 관찰되는 현상은 이 가설에 의문을 제기해왔고, 타우 전파 현상의 기전을 밝히기 위해 많은 시도가 이루어졌다. 특히 최근에는 타우가 시냅스를 통해 다른 신경세포로 전파된다는 가설이 힘을 얻으면서 뇌 신경망 기반의 모델들이 많이 제안되었다. 그러나 어떻게 멀리 있는 베타-아밀로이드가 초기 타우 병리에 영향을 미쳐서 주변으로 퍼지게 만드는지, 또 후기의 광범위한 타우 전파에 베타-아밀로이드가 어떤 역할을 하는지, 이 두 가지를 모두 설명하지는 못했다. ■ 성준경 교수 연구팀은 타우 전파의 시작과 가속 현상을 모두 설명할 수 있는 두 가지 아밀로이드-타우 상호작용 모델을 제안하였다. 각 상호작용 모델은 두 주요 영역에서 타우 전파가 일어날 때의 아밀로이드-타우 간 분포 양상을 토대로 정의되었는데, 하나는 타우가 쌓이기 시작하는 뇌 영역이고 다른 하나는 타우 슈퍼전파에 가장 큰 역할을 하는 것으로 추정되는 뇌 영역이다. 이 중 두 번째 영역은 뇌 신경망 네트워크와 해부학적 특징을 고려하여 영역 간 연결성을 새로 정의하고 타우 슈퍼전파에 가장 유리한 연결성 구조를 가지는 허브 영역을 선택하였다. 제안된 두 아밀로이드-타우 상호작용의 시간적 순서와 시점을 결정할 수 있어 각 알츠하이머병 환자가 병 진행 과정에서 어느 단계에 있는지 알 수 있으며, 이는 해당 환자의 치료 전략을 세우는 데 큰 도움이 된다. 치료 방법의 부작용과 저렴하지 않은 비용 등을 고려하면 환자에게 해당 치료법이 효과가 있을지 가이드를 주는 것은 매우 중요한 문제이며, 환자뿐만 아니라 새로운 치료 약물을 개발하는 제약회사에서도 임상시험 시 적합한 약물 투여 대상자를 고르는 것은 해당 임상시험의 성공률을 높이는 가장 중요한 요소이다. 본 연구는 기존에 설명하지 못했던 타우 전파의 시작과 가속 두 현상의 기전을 각 현상에 알맞은 아밀로이드-타우 상호작용 모델을 도입하여 제시하고 이를 기준으로 환자들을 분류할 수 있다는 점에서 중요한 의미를 가지며, 환자의 치료 전략 결정, 임상시험 대상자 기준 제시, 예후 예측 등 다양한 의료 분야에서 도움을 줄 것으로 예상한다. [ 그 림 설 명 ] 그림1. 알츠하이머 진행과정에서 결정적인 두 가지 시기 생물지표 이상(Y축)은 이상 단백질이 뇌에서 퍼진 정도를 나타내고, 질병 진행(X축)은 알츠하이머병의 진행 정도를 나타낸다. 결정적시기1: 타우가 쌓이기 시작하는 발생 영역(epicenter)에서 멀리 떨어져 있는 영역의 아밀로이드와 원격 상호작용을 함으로써 처음 주변 영역으로 전파가 일어난다. 전파가 시작되기 전까지는 아밀로이드와 타우 모두 작용을 하지 않아 백신을 통한 예방 정도의 전략이 필요할 것으로 예상된다. 결정적시기2: 타우가 주변 영역으로 퍼지다가 슈퍼전파 영역(propagation hub)에 도달하면 해당 영역에 이미 축적된 아밀로이드와 지역 상호작용을 거쳐 전파가 가속되어 슈퍼전파가 일어난다. 전파가 시작되고 슈퍼전파가 일어나는 시점까지는 타우보다는 아밀로이드의 영향력이 커서 아밀로이드를 중점적으로 치료하는 전략이 필요할 것으로 예상된다. 타우의 슈퍼전파가 일어나고 나면 타우가 빠른 시간 안에 광범위하게 퍼져 나가게 되므로 타우의 치료 없이 아밀로이드만 치료해서는 효과가 좋지 않을 것으로 예상된다.
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