식물 유래 약 성분은 많지만, 식물이 이를 어떻게 만들어 내는지는 오랫동안 미스터리였다. KAIST 연구진이 70년 만에 토종 약용식물 광대싸리에서 항암 성분인 `세큐리닌이 생성되는 전 과정을 처음으로 밝혀냈다. 이번 성과로 실험실과 미생물 공장에서 항암 물질을 안정적으로 생산할 수 있는 길이 열렸다. KAIST는 생명과학과 김상규 교수 연구팀과 화학과 한순규 교수 연구팀이 우리나라 자생 식물인 광대싸리에서 항암 효과로 알려진 세큐리닌(securinine) 계열 물질이 만들어지는 핵심 과정을 규명했다고 6일 밝혔다. 광대싸리는 우리나라 산과 들에서 쉽게 볼 수 있는 관목으로, 동북아시아 지역에서는 오래전부터 잎과 뿌리를 약재로 사용해 왔다. ▲(왼쪽부터) KAIST 김상규 교수, 한순규 교수 이 식물에는 세큐리닌을 비롯한 다양한 알칼로이드 성분이 들어 있어 신약 개발 가능성이 높은 약용식물로 주목받아 왔다. 세큐리닌은 1956년 광대싸리에서 처음 발견된 이후 지금까지 130종이 넘는 관련 물질이 보고됐다. 이들 가운데 일부는 항암 효과를 보이거나, 뇌로 잘 전달돼 신경 재생을 돕는 효능이 있는 것으로 알려져 있다. 그러나 이렇게 중요한 물질들이 식물 안에서
국내 연구진이 간암 항암치료 전 간 기능 위험을 예측하는 새로운 접근법을 제시했다. 가톨릭대학교 은평성모병원(배시현 병원장) 소화기내과 이재준 교수(제1저자)와 서울성모병원 소화기내과 한지원 교수(교신저자) 연구팀은, 간 탄성도 검사(Vibration-Controlled Transient Elastography, VCTE)로 측정한 간 경직도가 진행성 간암 환자의 전신 항암치료 이후 간부전 발생 위험을 효과적으로 예측할 수 있음을 규명했다. 최근 아테졸리주맙·베바시주맙(Atezolizumab plus Bevacizumab, Ate/Bev)을 포함한 면역항암 기반 치료는 진행성 간세포암 환자의 생존율을 획기적으로 향상시키며 1차 표준 치료로 자리 잡았다. 그러나 일부 환자에서는 치료 도중 복수, 간성 뇌병증, 정맥류 출혈 등 간 기능 악화가 발생하며, 이로 인해 치료 지속이 어려워지고 예후가 급격히 나빠지는 문제가 있었다. 그럼에도 불구하고 이러한 간부전 위험을 치료 전에 객관적으로 예측할 수 있는 지표는 제한적이었다. 이에 연구팀은 논문 ‘비침습적 간 탄성도 검사 기반 진행성 간세포암 환자의 전신치료 후 간부전 위험 예측’을 통해 국내 7개 대학병원에서 전신
고려대학교 화학과 김종승·우한영·곽경원 교수 연구팀이 빛을 쬐는 것 만으로 암세포 주변의 물을 산화시켜 암세포를 사멸시키는 새로운 광치료 기술을 개발했다. 이번 연구는 싱가포르 국립대학교 빈리우(Bin Liu) 교수, 성균관대학교 이진용 교수 연구팀과 함께 수행됐다. 이번 연구 성과는 화학 분야 국제학술지 ‘Journal of the American Chemical Society(JACS, IF=15.7)’ 온라인에 1월 28일 게재됐다. 광역학치료는 빛을 이용해 활성산소종을 만들어 암세포를 죽이지만, 산소가 부족한 환경에서는 치료 효과가 크게 감소하는 문제가 있다. 이를 보완하기 위해 다양한 나노구조나 산소 전달체를 사용하는 방식이 제안됐지만, 구조가 복잡하고 제어가 어려웠다. △ (윗줄 왼쪽부터) 고려대 화학과 나현지 석박사통합과정(제1저자), 서윤지(Yunjie Xu) 박사(교신저자), 곽경원 교수(교신저자), 우한영 교수(교신저자) △ (아랫줄 왼쪽부터) 성균관대 화학과 이진용 교수(교신저자), 싱가포르 국립대 화학생명공학과 빈리우(Bin Liu) 교수(교신저자), 고려대 화학과 김종승 교수(교신저자) *활성산소종(Reactive Oxygen Spec
질병관리청(청장 임승관) 국립보건연구원(원장 남재환)은 한국과 영국의 건강데이터를 분석한 결과, 1인가구는 다인가구에 비해 전체 사망 위험뿐만 아니라 ‘조기 사망’ 위험이 유의미하게 높다는 연구 결과를 저명한 국제 학술지인 Mayo Clinic Proceedings를 통해 발표하였다. 이번 연구는 국립보건연구원의 지원을 받아 윤재승·이준엽·이승환·한경도 공동연구팀이 수행하였다. 2006년부터 2021년까지 약 15년에 걸친 한국의 국민건강보험공단 데이터(약 244만명)와 영국의 바이오뱅크(UK Biobank, 약 50만명) 대규모 코호트 자료를 활용, 동·서양 1인가구의 건강 위험을 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 가족과 함께 사는 다인가구에 비해 1인가구의 ‘전체 사망 위험’은 한국인에서 25%, 영국인에서 23% 증가하는 것으로 나타났다. 특히 65세 이전에 사망하는 ‘조기 사망 위험’은 한국 1인가구에서 35% 증가, 영국 1인가구에서 43% 증가로 더욱 두드러졌으며, 5년 이상 독거생활 지속시 사망 위험이 더 높아지는 경향을 보였다. ※ 전체 사망 위험: 대상자 전 연령대 사망 위험조기 사망 위험: 65세 이전 사망 위험 사망 위험 증가에는 ▲경제적
서울대병원 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 뇌전증 환자의 발작 빈도 변화를 장기간 분석한 결과, 발작이 빠르게 소실되는 경우부터 치료에도 지속되는 경우까지 서로 다른 다섯 가지 장기 경과 유형이 확인됐다. 이들 경과 유형은 뇌파 검사와 뇌 MRI 소견, 뇌전증의 원인 등에서 뚜렷한 차이를 보였으며, 발병 나이와 질환 지속 기간, 일부 혈액 검사 수치 등 초기 진료 정보와도 연관성을 나타냈다. 서울대병원 신경과 박경일·이상건 교수, 융합의학과 김영곤 교수 및 이대목동병원 황성은 교수로 구성된 공동 연구팀은 2008년부터 2020년까지 뇌전증 클리닉에 처음 내원한 환자 2,586명을 대상으로 임상 양상과 발작 경과를 약 7.6년간 추적한 대규모 코호트 ▲(왼쪽부터) 서울대병원 신경과 박경일·이상건 교수, 데이터를 분석해 이 같은 결과를 확인했다고 4일 밝혔다. 융합의학과 김영곤 교수, 이대목동병원 신경과 황성은 교수 뇌전증은 뇌 신경세포의 전기 신호 이상으로 반복적인 발작이 나타나는 만성 신경질환으로, 환자마다 치료 반응과 장기 경과가 크게 다르다. 약물 치료로 발작이 조절되는 환자도 있지만, 치료 이후에도 발작이 지속되는 경우가 적지 않다. 기존에는 발작 유
최근 건강검진이 활성화되면서 간 기능 이상을 조기에 발견하는 사례가 늘고 있다. 간 수치가 상승하면 일반적으로 바이러스 간염이나 지방간, 알코올성 간 질환을 먼저 의심한다. 하지만 이러한 원인으로 설명되지 않는 간 수치 이상이 일정 기간 지속된다면, ‘자가면역성 간염(Autoimmune Hepatitis, AIH)’을 의심해 볼 필요가 있다. 자가면역성 간염은 면역체계의 이상으로 자신의 간세포를 외부 물질로 인식하고 공격하면서 만성적인 간 염증을 일으키는 희귀난치성 질환이다. 특히 50대 이후 여성에서 발생률이 높은 것으로 알려져 있다. ▲건국대병원 소화기내과 최원혁 교수 건국대병원 소화기내과 최원혁 교수는 “바이러스 간염이나 지방간 등 흔한 원인이 배제됐는데도 간 효소 수치 상승이 지속된다면, 자가면역성 간염을 포함한 면역성 간 질환에 대한 평가가 필요하다”고 말했다. 무증상에서 전격성 간염까지… 다양한 임상 양상 자가면역성 간염은 만성 질환이지만 임상 양상은 매우 다양하다. 환자의 약 3분의 1은 별다른 증상 없이 지내다 건강검진에서 간 기능 수치 상승이 확인돼 정밀 검사 과정에서 진단된다. 특히 증상이 없다는 점이 진단을 지연시키는 요인이 되기도 한다.
가톨릭대학교 의정부성모병원 신경외과 오재상 교수와 의료데이터학과 고태훈 교수 연구팀이 의료 현장의 오랜 물음에 해답을 제시하는 연구 결과를 발표했다. 인공지능(AI) 기술을 활용해 급성 뇌경색 환자의 퇴원 시점 기능적 예후를 정확히 예측하는 모델을 개발한 것이다. 뇌졸중은 시간과의 싸움이다. 급성 뇌경색 환자가 응급실에 도착하면 의료진은 신속하게 치료를 시작한다. 하지만 가족들이 가장 궁금해하는 질문에는 선뜻 답하기 어렵다. “우리 가족은 회복할 수 있을까요?”라는 질문에 대한 답은 환자마다 나이, 증상, 기저질환, 치료 반응이 모두 달라 숙련된 의료진에게도 결코 쉽지 않은 난제이기 때문이다. 오재상 교수 연구팀은 특정 병원이나 지역에 국한되지 않도록 전국 심뇌혈관질환 레지스트리에 등록된 40,586명의 대규모 데이터를 분석하여 연구의 신뢰성을 확보했다. ▲의정부성모병원 신경외과 오재상 교수 분석 결과, 뇌졸중 환자의 양호한 회복을 결정짓는 핵심 인자로 ▲젊은 나이 ▲낮은 초기 신경학적 손상 점수(NIHSS) ▲기계적 혈전제거술 시행 ▲재활 치료 여부 등 4가지가 유의미하게 확인되었다. 특히 이번 연구는 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트 벡터
혈관 구멍을 안정하게 막고 혈류를 조절해 지혈을 촉진하는 차세대 기기가 개발됐다. 연세대 의과대학 의학공학교실 성학준 교수, 의생명과학부 조성우 교수, 세브란스병원 심장혈관외과 주현철 교수, 심장내과 하현수 강사, 의학공학교실 이상민 학생 연구팀은 혈관 시술시 흔하게 발생하는 구멍을 자동적으로 막고 지혈 속도를 높이는 혈관폐쇄장치를 만들었다고 4일에 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘바이오액티브 머티리얼즈(Bioactive Materials, IF 20.3)’에 게재됐다. 심혈관 질환을 치료하는 시술 대부분은 혈관 속에 가는 관(카테터)을 넣는 방식이다. 이때 혈관 벽에는 구멍이 생기고, 이를 제대로 막지 못하면 출혈 등 심각한 후유증이 발생한다. 이러한 구멍을 막기 위해서는 혈관폐쇄장치를 사용한다. 현재 혈관폐쇄장치는 시술자 숙련도에 크게 의존하고, 처음에 장치를 잘못 설치하면 다시 놓기가 어렵다. 직경이 큰 구멍일수록 안정성도 떨어진다. 혈관은 혈액이 흐르는 통로일 뿐 아니라 혈류의 압력 등 흐름 패턴을 전반적으로 조절한다. 구멍을 막는 기술은 단순한 지혈을 넘어 건강한 혈류 유지와 혈관 구조 안정성까지 고려해야 한다. 연구팀은 혈관 외부에서 구멍을
암과 같은 난치성 질환은 세포 내부에서 일어나는 미세한 변화에서 시작되는 경우가 많아 정확한 원인을 규명하는 데 어려움이 따른다. 세포가 스트레스를 받을 때 나타나는 단백질의 미세한 변형은 질병과 밀접하지만, 기존 기술로는 이를 정확히 구분하기 어려운 것들이 많다. 이로 인해 질병의 근본 원인을 분자 수준에서 추적할 수 있는 새로운 분석 기술에 대한 요구가 커지고 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 화학생명융합연구센터 이철주 박사 연구팀은 인공지능(AI) 학습모델을 활용해 기존에는 분석이 어려웠던 특이 단백질 변형을 정밀하게 찾아내는 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 기술은 세포 스트레스 반응 과정에서 극히 드물게 나타나는 단백질 변형을 가짜 신호와 구분해 정확히 검출할 수 있는 것이 특징이다. ▲KIST 이철주 박사 연구팀이 주목한 ‘아르기닐화’는 단백질에 특정 아미노산이 붙어 단백질을 분해하거나 기능을 조절하는 신호로, 이 과정에 이상이 생기면 신경세포 손상이나 암 발생 등으로 이어질 수 있다. 그러나 아르기닐화 신호는 생체 내 존재량이 매우 적고 가짜 신호와 특성이 비슷해 기존 분석 기술로는 실제 신호를 구분하기 어려웠다. 연구팀은 이를 해
고대구로병원 정신건강의학과 정현강 교수팀이 ㈜지오비전 연구팀과 함께 ‘정신건강의학과 병동에서 발생하는 자해 행동의 인공지능(AI) 조기 감지 가능성’ 확인을 위해 실시한 대규모 실증 연구 결과를 세계적 학술지 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 발표했다. 정신건강의학과 폐쇄병동에서는 자해 행동을 조기에 발견하는 것이 환자 안전에 결정적인 역할을 한다. 연구팀은 영상 기반 AI 행동 인식 기술이 실제 임상 환경에서 자해 행동을 얼마나 정확하게 감지할 수 있는지, 연구실 환경에서 학습된 AI 모델이 실제 병동에서도 동일한 성능을 보이는지를 검증했다. 연구팀은 정신건강의학과 병동 환경을 실제와 유사하게 구현한 스튜디오에서 자해 행동을 모사한 영상 1120건을 제작하고, 고대구로병원 정신건강의학과 폐쇄병동에서 수집한 실제 임상 영상 118건을 검증 데이터로 활용했다. 모든 ▲고대구로병원 정신건강의학과 정현강 교수 실제 임상 영상은 비식별화 처리 후 분석됐으며, 의료기록과의 교차 검증을 통해 임상적 신뢰도를 확보했다. 이후 연구팀은 최신 딥러닝 기반 행동 인식 AI 모델 6종을 동일한 조건에서 학습·평가하며 자해 행동 모니터링 성능을 비교했다. 그
경북대학교 의학과 배재성·김창호 교수팀이 패혈증 환자의 중증도를 정밀하게 진단하고 예측할 수 있는 새로운 혈액 내 바이오마커로 ‘산성 스핑고미엘리나제(ASM)’의 임상적 유효성을 입증했다. 패혈증은 감염에 대한 비정상적인 신체 반응으로 치명적인 장기 기능 부전을 초래하는 질환이다. 조기 진단과 신속한 치료가 생존율을 결정짓는 핵심 요소로 꼽힌다. ▲(왼쪽부터) 배재성·김창호 교수 연구팀은 패혈증 환자 147명(이 중 패혈성 쇼크 환자 42명)과 건강한 대조군 38명을 대상으로 혈장 내 ASM 활성을 분석했다. 그 결과, 패혈증 환자의 ASM 활성은 일반인에 비해 유의하게 높았으며, 특히 가장 중증 단계인 ‘패혈성 쇼크’ 환자군에서 현저한 상승을 보였다. ASM 활성은 기존 중증도 평가 지표인 APACHE II 및 SOFA 점수, 대사 스트레스 지표인 젖산(Lactate) 농도와 각각 유의미한 상관관계를 보였다. 연구팀은 ASM 활성 증가가 패혈증에서 나타나는 대사 이상과 조직 저산소 상태, 내피세포 손상과 연관된 병태 생리를 반영하는 것으로 해석했다. ASM의 진단 정확도(AUC)는 패혈성 쇼크 진단 시 0.93으로 나타났으며, 이는 임상에서 널리 사용되는
담낭절제술 시 담관 손상의 주요 원인이 되는 ‘담낭절제삼각’을 정확히 식별할 수 있는 AI모델이 개발돼, 수술의 정밀도와 안전성을 획기적으로 높일 전망이다. 최근 담석증 환자의 증가로 담낭절제술을 받는 환자가 크게 늘고 있으나, 수술 중 ‘담낭절제삼각’을 정확히 식별하는 것은 숙련된 외과의에게도 쉽지 않은 일이다. 담낭에서 나오는 담낭관, 간에서 나오는 총간관, 간의 하부경계로 구성돼 있으며, 이 삼각형 구조 안으로 담낭동맥과 쓸개동맥이 지나간다. 만약 집도의가 담낭절제삼각을 정확히 식별하지 못해 담관을 손상시키면 담즙 누출로 인한 치명적인 합병증이 발생할 수 있다. ▲ 유 태석 교수 실제로 해외 조사에 따르면 외과 의사의 72%가 담낭절제술 중 담관 손상을 경험했고, 이 중 41%가 구조적 오인에서 비롯됐다. 이에 한림대학교동탄성심병원 외과 유태석(교신저자) 연구팀은 영상인식 AI를 활용해 담낭절제삼각을 실시간으로 식별하는 모델을 개발했다. ‘ICG 형광 발현물질 근적외선 담관조영술을 통한 최소 침습 담낭절제술 중 담낭절제삼각 식별을 위한 영상인식 AI모델 구축(Artificial intelligence for image recognition model c
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