KAIST 연구진은 면역항암치료를 방해하는 핵심인자(DDX54)를 최초로 발굴하여 폐암 치료의 새 길을 열었다. 이 기술은 교원창업기업 바이오리버트(주)로 기술이전되어 면역항암치료제의 실제 동반치료제로 개발 중이며 2028년 임상진행 예정이다. KAIST 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 폐암세포의 면역회피능력을 결정짓는 핵심인자(DDX54)를 발굴하는데 성공하였고, 이를 억제할 경우 암 조직으로의 면역세포 침투가 증가해 면역항암치료 효과가 크게 개선된다는 사실을 입증했다. ▲이정은 바이오및뇌공학과 석사(좌)_조광현교수(중앙) 공정렬 바이오및뇌공학과 박사(우) 면역항암치료(Immunotherapy)는 면역세포의 공격을 도와주는 항PD-1(anti-PD-1) 또는 항PD-L1(anti-PD-L1) 항체를 이용한 뛰어난 치료법이다. 하지만 면역항암치료의 반응률이 낮아 실제 치료 혜택을 받는 환자군이 극히 제한적이었다. 이에 반응할 가능성이 높은 환자를 선별하기 위한 바이오마커 연구로 최근 종양돌연변이부담(Tumor Mutational Burden, TMB)이 FDA에서 면역항암치료의 주요 바이오마커로 승인되었다. 즉, 유전자 돌연변이가 많이 생긴 암일수록 면
분당서울대병원 소아청소년과 김지현 교수 연구팀(서울대병원 소아청소년과 안요한 교수, 안과 정재호 교수)은 세계 최초로 극희귀질환 ‘PAX2 유전자 변이’ 환자에서 변이 유형에 따라 신부전 및 눈의 이상이 진행되는 속도와 예후가 다르다는 연구결과를 발표했다. 일반적으로 신장과 눈은 완전히 별개의 기관으로 여겨지지만, 태아 시절 두 기관은 PAX2라는 특정 유전자에 의해 함께 영향을 받으며 발달한다. 그러나 극소수의 인구에서는 PAX2 유전자에 변이가 발생해 신장 및 안구가 제대로 형성 및 발달되지 못하는 희귀병을 앓는데, 이 경우 소아청소년기부터 만성 신부전과 눈 ▲ 김 지현 교수 ▲ 안 요한 교수 ▲ 정 재호 교수 떨림, 사시, 시야 결손 등 눈의 이상을 겪을 수 있다. 이러한 PAX2 유전자 변이 질환은 그 안에서도 환자에 따라 진행 속도나 양상이 다르게 나타난다. 이를테면 일부 환자는 10대 초반부터 말기 신부전으로 진행되고 시각 장애까지 동반될 정도로 심한 반면, 다른 일부에서는 성인이 될 때까지 신장 및 안구 기능이 비교적 잘 유지되는 등 편차가 상당하다. 문제는 어떤 요인에 의해 이러한 차이가 나는지 명확히 알 수 없었다는 점인데, 이에 따라 증상이
최근 국내 연구팀이 MRI 조영제와 뇌암 온열치료 물질로 동시에 사용할 수 있는 고효율성 ‘나노물질(MnZn-SPION-7)’을 개발했다. 이 물질은 7nm 크기의 망간-아연-산화철 (Mn0.5Zn0.5Fe2O4) 자성 나노물질로, 기존보다 MRI 조영능력 및 온열치료 효과를 증대시킨 물질이다. 이는 암의 진단과 치료를 동시에 수행할 수 있어, 새로운 암 치료법 개발에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 서울대병원 융합의학과 나이랑 교수 · 신경외과 백선하 교수, 서울대 융합과학기술대학원 박원철 교수, 상하이교통대 릉대순 교수로 구성된 공동 연구팀은 나노물질(MnZn-SPION-7)을 개발하고, 생체 내 실험 등을 통해 교모세포종의 진단 및 치료 효과를 확인한 ▲(왼쪽부터) 나이랑 교수 백선하 교수 박원철 교수 릉대순 교수 연구 결과를 7일 발표했다. 뇌암(교모세포종)은 성인에서 발생하는 원발성 악성 뇌종양 중 가장 흔한 종양으로, 화학치료, 방사선요법 등 기존 치료법에 대한 강한 저항성이 특징이다. 최근 테모졸로마이드와 동시 화학-방사선 요법과 같은 치료법의 발전에도 불구하고, 교모세포종 환자의 중앙 생존 기간은 15개월을 넘지 못하고 있다. 이후 나노물질
한국재료연구원(KIMS, 원장 최철진/ 이하 재료연) 바이오·헬스재료연구본부 정호상 박사 연구팀이 서울성모병원과 함께 관절 윤활액을 이용해 골 관절염과 류마티스 관절염을 10분 내로 진단할 수 있는 기술을 국내 최초로 개발했다고 7일 밝혔다. 일부 연구에 의하면, 65세 이상 인구의 약 50% 이상이 골 관절염 증상을 겪으며, 류마티스 관절염은 100명 중 1명이 평생 앓는 심각한 질환으로 알려져 있다. 골 관절염과 류마티스 관절염은 비슷한 질병처럼 보이지만, 발병 원인과 치료법이 달라 초기 진단에서 정확하게 구분하는 게 중요하다. 지금까지는 X-ray, MRI, 혈액검사 등을 활용해 진단해 왔으나, 시간과 비용이 많이 들고 정확도에도 한계가 있었다. ▲ 정 호상 박사 인체의 관절 속에는 윤활액이라는 액체가 존재한다. 연구팀은 이 윤활액에 포함된 대사산물(몸 속에서 일어나는 화학작용의 결과물)의 조성 차이에 주목했다. 이를 통해 두 관절염(골 관절염과 류마티스 관절염)을 10분 내로 구분하고, 류마티스 관절염의 중증도까지 진단할 수 있는 기술을 완성했다. 연구팀은 표면증강 라만산란(SERS) 기술을 활용했다. 표만증강 라만산란은 분자 고유의 광학신호가 수백만
전이암 치료를 위한 타깃 단백질은 억제하면서 기존의 심장 질환 부작용도 낮추는 신물질이 개발됐다. 연세대학교 의과대학 외과학교실 박기청 교수, 강남세브란스병원 갑상선내분비외과 김석모 교수 연구팀은 기존 항암제에 저항성을 보이는 전이암 환자의 암세포 조직을 통해 연구한 결과 세포 속 SERCA 단백질을 차단했을 때 암세포의 성장이 억제되는 것을 확인함은 물론 심장 질환 부작용도 줄일 수 있는 신물질을 개발했다고 7일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘영국 약학저널(British Journal of Pharmacology, IF 6.8) 최신호에 실렸다. 전이된 암세포는 기존 항암제에 저항성을 갖기 쉽다. 전이암에서 SERCA 단백질의 기능을 억제했을 때 항암 치료 효과가 올라가는 것으로 확인돼 SERCA 단백질 억제가 전이암 치료제의 화두로 떠올랐었다. 그러나 심장 질환 부작용이 있어 개발이 중단됐다. SERCA 단백질은 SERCA 1, 2, 3 세가지 아형으로 구성되는데, 이 중 SERCA 2는 심장 근육의 이완과 수축 기능을 담당한다. 기존에 개발된 SERCA 단백질 억제제는 아형 구분없이 SERCA 단백질 자체를 억제하기에 심장 질환 부작용을 피할
한미약품이 차세대 표적항암 혁신신약 ‘EZH1/2 이중 저해제(HM97662)’의 환자 맞춤형 치료를 위한 신규 바이오마커를 발굴하며 임상 유효성을 높일 연구 근거를 마련했다. 한미약품은 지난 2일부터 4일까지(현지시각) 미국 보스턴에서 열린 ‘제24회 바이오 IT 월드 컨퍼런스 & 엑스포(2025 Bio-IT World Conference & Expo)’에 참가해 HM97662에 관한 연구 성과를 포스터에 담아 발표했다고 7일 밝혔다. ‘유전자 조절 스위치’로 불리는 EZH1과 EZH2 단백질은 암 세포 성장과 분화를 조절하는 중요한 역할을 하는데, 이 두 단백질을 동시에 제어함으로써 암 유발 단백질 복합체인 ‘폴리콤 억제 복합체 2(Polycomb Repressive Complex 2, PRC2)’의 기능을 효과적으로 억제하면 강력한 항암 효과를 기대할 수 있다. HM97662는 EZH2와 EZH1을 동시에 억제하는 기전을 통해, EZH2 단일 기전 항암제 대비 강력한 효력 및 내성 극복 가능성 등을 보유하고 있다. 현재 한국과 호주에서 진행성 또는 전이성 고형암 환자를 대상으로 단일 제제로 투여된 HM97662의 안전성과 내약성을 평가하는
연세대학교 전기전자공학과 황도식 교수와 세브란스병원 안성수 교수 연구팀이 MRI 영상과 환자의 임상 정보를 결합한 해석 가능한 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 연구팀은 이 모델을 통해 성인형 확산성 교모세포종(악성 뇌종양의 일종)의 분자 아형 및 종양 등급을 예측하는 데 최대 AUC 0.981, 정확도 94.8%의 성능을 달성했다. ▲(왼쪽부터) 연세대 전기전자공학과 변윤수 연구원, 세브란스병원 영상의학과 박예원 교수, 안성수 교수, 연세대 전기전자공학과 황도식 교수 이번에 개발된 ‘GlioMT’(Glioma Multimodal Transformer)는 연세대 MAI-LAB(의료인공지능연구실)과 세브란스병원이 공동으로 연구한 결과물로, MRI 영상 데이터와 환자의 성별·나이 등 임상 정보를 동시에 분석하는 멀티모달 트랜스포머 기반 AI 모델이다. 환자의 나이와 성별 등의 임상 정보는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 텍스트 임베딩 으로 변환하고, MRI 영상은 비주얼 트랜스포머를 통해 시각적 특징을 추출하고, 이를 임상 정보와 통합해 분석한다. 이를 통해 GlioMT는 IDH 돌연변이 여부, 1p/19q 염색체 공동결실 여부, 종양 악성도 등을 예측할 수
아주대병원 이비인후과 김철호 교수팀은 두경부암(Head and Neck Cancer, HNC)에서 ‘TBK1 (TANK-binding kinase 1)’이라는 단백질이 암세포의 생존과 항암제 저항성에 핵심적 역할을 한다는 중요한 연구 성과를 발표했다.두경부암 치료, 선천면역 조절자인 TBKI단백질 억제가 중요! 두경부암은 두경부, 즉 뇌 아래부터 혀, 인두, 후두 등 가슴 윗부분 부위에 생긴 암을 일컫는다. 국내에서는 매년 수천 명의 신규 환자가 발생하고 있고, 높은 재발률과 약물 저항성으로 인해 치료가 어려운 악성 종양 중 하나로 알려져 있다. 연구팀은 ‘TBK1’ 단백질이 암세포가 스트레스를 받을 때, '자가포식(autophagy)'과 '스트레스 과립(stress granule, SG)'의 형성을 유도하여 암세포의 생존력을 높이고 시스플라틴 같은 항암제 저항성을 키운다는 사실을 처음으로 밝혔다. 자가포식은 세포가 손상된 부분을 스스로 제거하는 과정이며, 스트레스 과립은 중요한 유전 정보를 보호하는 방어막 역할을 의미한다. 특히 주목할 점은 ‘TBK1’이 단순히 이 두 과정을 독립적으로 활성화하는 것이 아니라 자가포식의 후반부 과정인 '오토파고좀-리소좀 융
아주대 연구진이 초분광 영상기술과 인공지능을 활용해 위암을 빠르고 정밀하게 진단할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 활용하면 생체 조직의 산란과 흡수 같은 광특성을 인공지능을 통해 분석, 별도의 생화학 검사 없이 정밀한 위암 진단이 가능해 위암 치료의 효율성을 높일 수 있을 전망이다. 아주대학교 물리학과 윤종희 교수와 의과대학 노충균(소화기내과학교실)·노진(병리학교실) 교수 공동 연구팀은 초분광 영상기술과 인공지능을 활용해 정밀하고 빠른 위암 진단 기술을 개발했다고 4일 밝혔다. ▲왼쪽부터〕 물리학과 윤종희 교수, 대학원 에너지시스템학과 박인영 석사졸업생, 의대 병리학교실 노진 교수, 소화기내과학교실 노충균 교수 이번 연구 내용은 ‘초분광 영상 및 인공지능을 활용한 점막하 박리술을 통해 얻은 조직의 위암 진단(Artificial intelligence-based gastric cancer detection in the gastric submucosal dissection method via hyperspectral imaging)’이라는 제목으로, 저명 학술지 <Sensors and Actuators B: Chemical> 3월호에 게재됐다.
분당제생병원(병원장 나화엽) 이비인후과 배미례 과장의 ‘얼굴 외상 코뼈 골절 진단의 정확성’에 대한 연구결과가 국제학술지 Journal of Craniofacial Surgery에 발표됐다. 코뼈 골절은 얼굴 외상에서 흔히 발생하는 손상으로, 정확한 진단이 환자의 기능적, 미용적 회복에 중요한 영향을 미치는데, 기존의 X-RAY 검사는 간편하지만 오진 가능성이 있어 보다 정밀한 진단법인 CT 촬영의 필요성이 대두되고 있다. 분당제생병원 이비인후과 배미례 과장은 코뼈 골절이 있는 환자 206명에 대한 연구를 진행했고, 이번 연구를 통해 CT와 X-RAY 검사 간 진단 차이에 영향을 미치는 요인을 분석했다. ▲ 배 미례 과장 연구 결과 기존에 코뼈 골절이 있었거나 코 성형수술을 받은 환자는 X-RAY 검사만으로는 정확한 진단이 어려울 수 있어 CT 촬영을 적극 고려해야 하고, 얼굴 외상이 동반된 환자에서는 보다 정밀한 평가를 통해 오진 가능성을 줄이는 것이 중요하다는 것을 밝혀냈다. 이비인후과 배미례 과장은 “모든 치료에 있어 가장 중요한 부분이 진단이다. 코뼈 골절 환자를 진료할 때 CT를 활용하여 정밀한 진단을 통해 보다 정확한 치료계획을 수립하도록 하겠다”
국립암센터(원장 양한광)는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기반 자연어처리 기술을 통해 유방암 병리보고서 내 주요한 정보들을 추출하는 것이 가능하다고 밝혔다. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 기계 학습(Machine-Learning) 및 심층 학습(Deep Learning)을 사용하여 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 소통하도록 돕는 인공 지능(AI) 기술이다. 병리보고서는 환자의 조직세포 등을 검사하여 보고하기 위해 작성하는 문서로, 종양의 등급과 암의 진행정도를 나타내는 병기(pathologic stage)가 포함되어 있어 암의 예후 예측 및 치료를 결정에 매우 중요한 정보를 제공한다. 하지만 자유입력 형식의 반정형 데이터로 작성되기 때문에 그동안 활용이 쉽지 않았다. ▲김현진 데이터결합팀장 ▲박필립 연구원 2020년 9월 제정된 보건의료데이터 활용 가이드라인에서는 자유입력정보는 가명처리 가능 여부가 유보되어 활용이 불가능했으나, 최근 개정된 가이드라인에 따르면 진료기록 등 자유입력 데이터는 자연어처리 기술 등을 활용해 정형데이터로 변환 후 가명처리하여 활용할 수 있도록 안내하고 있다.
전남대학교 이준행·이시은·박인규 교수 연구팀이 새로운 암면역치료법을 개발하여 미국 암면역치료학회 공식 학회지인 ‘Journal for Immunotherapy of Cancer’에 게재했다고 밝혔다. 현재 다양한 암면역치료법이 개발되어 임상에 적용되고 있지만, 어떤 강력한 면역치료제든 단독치료만으로는 모든 환자들에서 암을 완벽하게 제어하기 어렵다는 암면역치료법의 한계도 서서히 자각되고 있는 상황에서 대안으로서 2가지 이상의 치료법을 전략적으로 ▲ 이 준행 교수 ▲ 이 시은 교수 ▲ 박 인규 교수 혼합 적용하는 복합암면역치료가 떠오르고 있다. 전남대 연구진은 암세포에 빛을 쬐어 면역원성 세포사를 유도하는 광열치료(PTT), 높은 온도에서도 효능을 잃지 않는 플라젤린(FlaB) 면역증강제 첨가 면역 백신(FlaB-Vax), 면역관문억제제(Anti-PD-1 항체 치료) 등을 병합하여 재발과 전이를 거의 완벽하게 억제하는 복합암면역치료법 개발에 성공했다. 이 연구결과는 차세대 암치료 전략을 수립하는데 있어 유용한 토대를 제공할 것으로 평가된다. 기존의 면역치료법인 면역관문억제제(ICI)와 암 백신은 각각 종양에 대한 면역반응을 유도할 수 있는 가능성을 보여주었으나,
클리닉저널 (ClinicJournal) | [121-737] 서울특별시 마포구 마포대로 15 (마포동 35-1) 현대빌딩 705호
Tel 02)364-3001 | Fax 02)365-7002 |
등록번호 : 서울 아 05030 | 등록일 : 2018.03.22 | 발행일 : 2018.03.22 | 발행·편집인 : 한희열
Copyright ⓒ 2008 클리닉저널. All rights reserved. mail to clinic321@hanmail.net
UPDATE: 2025년 04월 30일 16시 39분
