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우리 학교 물리학과 이형우 교수팀이 머신러닝 기술을 활용해 현미경 이미지로 물성을 유추할 수 있는 새로운 접근법을 제시했다. 이에 낮은 비용으로 빠르게 물성을 진단할 수 있는 새로운 기술의 개발에 기여할 수 있을 전망이다.아주대 물리학과∙대학원 에너지시스템학과 이형우 교수(위 사진 왼쪽)는 LSMO 박막의 전기적·자기적 특성을 추론하기 위한 머신러닝 기반 접근법을 제안, 해당 내용을 <어드밴스드 사이언스(Advanced Science)> 4월26일자 온라인판에 게재했다고 밝혔다. 대학원 석사과정의 유상혁(사진 가운데), 장민우(사진 오른쪽) 학생도 이번 연구에 참여했다. 이번 연구는 ‘표면 형태 기반 머신러닝을 통한 La0.7Sr0.3MnO3 박막의 강자성 분석(Machine Learning Approach to Characterize Ferromagnetic La0.7Sr0.3MnO3 Thin Films via Featurization of Surface Morphology)’이라는 제목의 논문으로, 인하대 컴퓨터공학과 이선우 교수팀과의 공동연구 결과다.La0.7Sr0.3MnO3(LSMO)는 강자성 금속성과 거대자기저항(CMR) 특성을 가진 페로브스카이트 산화물로, 스핀트로닉스 및 전자소자 분야에서 주목받고 있다.그러나 LSMO의 물성이 ▲박막 두께 ▲격자 변형 ▲산소 결손 ▲양이온 비율 등 다양한 물질 구조 및 조성 등에 민감하게 의존하며, 다양한 변인들이 복합적으로 상호작용하기 때문에 미시적 격자구조와 전자기적 물성 간의 연관성을 정확히 규명하는 것은 여전히 어렵다.이에 연구팀은 LSMO 박막의 표면 형상(surface morphology)을 기반으로 전기적·자기적 특성을 추론하기 위한 머신러닝 기반 접근법을 제안했다. 기판(SrTiO₃) 위에 서로 다른 산소 분압 조건에서 성장된 LSMO 박막을 이용, 원자힘현미경(AFM)을 통해 표면 형상을 정밀 측정한 것. 이를 통해 표면 형태에 대한 대량의 데이터를 확보하고, 각각의 박막 샘플에 대해 ▲온도 별 전기저항 ▲금속-절연체 전이 온도 ▲자기이력곡선 및 큐리온도 등의 다양한 전기적·자기적 데이터 또한 얻었다. 연구팀은 확보된 대규모 데이터를 기반으로, 표면 형상과 전자기적 물성 간의 비선형 관계를 모델링할 수 있는 앙상블 기반 인공신경망 모델을 개발했다. 이렇게 개발된 머신러닝 모델은 결과적으로 시료의 원자힘현미경(AFM) 이미지로부터 해당 샘플의 전자기적 물성을 정량적으로 예측할 수 있었으며, 이를 통해 LSMO 박막을 다섯 가지 대표적인 유형으로 분류할 수 있음을 확인했다. 특히 물성 발현의 원리가 매우 복잡한 강상관계 산화물에서 그동안 ‘결과적 산물’로 간주되던 표면 형상이 오히려 전기적·자기적 특성을 내포하고 있다는 점을 머신러닝을 통해 정량적으로 입증했다는 점에 큰 의의가 있다. 이형우 교수는 “기존에는 전자구조 및 자기특성을 분석하기 위해 복잡한 측정 장비를 필요로 했고, 많은 분석 결과 간의 교차 검증이 요구되었다”며 “이번 연구에서 제안한 머신러닝 기반 방법론을 이용하면, 단순한 원자힘현미경(AFM) 이미지 만으로 물성을 유추할 수 있어, 앞으로 저비용으로 빠르게 물성을 진단하는 기술의 개발에 기여할 수 있을 전망”이라고 설명했다. 더불어, 연구팀이 제안한 FMC(Ferromagnetic Material Classifier) 모델은 LSMO 외에도 다양한 강자성 물질에 적용이 가능해 격자 변형, 결함, 이온 이탈 등의 변수에 따라 표면 형상이 민감하게 변하는 물질계에 특히 유효하게 활용될 수 있을 전망이다. 이에 앞으로 머신러닝 방법을 이용한 응집물질물리 및 응용물리학 분야에 큰 파급효과를 불러올 것으로 보인다. 이번 연구는 한국연구재단의 G-LAMP사업, 중견연구, 기초연구실지원사업(BRL)의 지원을 받아 수행됐다.아주대 이형우 교수팀의 연구 성과를 설명하는 그림. 머신러닝 기술을 활용해, 낮은 비용으로 빠르게 물성을 진단할 수 있도록 하는데 기여할 전망이다
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- 작성일2025-05-16
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우리 학교 윤태광 교수팀이 슈퍼커패시터의 성능과 수명을 획기적으로 개선할 수 있는 천연고무 기반 전해질 첨가제를 개발했다. 친환경·저비용 소재를 활용함으로써 고성능의 에너지 저장 기술 중 하나인 슈퍼커패시터의 지속 가능성을 확보하는 데 중요한 이정표가 될 것으로 기대된다.윤태광 교수(응용화학과·대학원 분자과학기술학과) 연구팀은 바이오 고분자를 활용한 새로운 전해질 첨가제를 개발해 슈퍼커패시터의 성능과 수명을 대폭 향상시키는데 성공했다고 밝혔다. 연구 결과는 ‘바이오 고분자 공액 전해질 첨가제로 안정적인 전극-전해질 계면을 구현한 장수명 슈퍼커패시터(Long-lasting supercapacitor with stable electrode-electrolyte interface enabled by a biopolymer conjugate electrolyte additive)’라는 제목의 논문으로 <에너지 스토리지 머티리얼즈(Energy Storage Materials)> 4월호 온라인판에 게재됐다. 윤태광 교수가 교신저자로, 아주대 이성훈 석박사 통합과정 학생과 박지영 석사과정생 그리고 윤형섭 중앙대 석박사 통합과정 학생이 공동 제1저자로 참여했다. 슈퍼커패시터(supercapacitor)는 무궁한 발전 가능성을 가진 차세대 에너지 저장 기술로, ‘리튬(Li)’을 사용하지 않아 환경친화적인데다 대규모의 전기 에너지를 저장할 수 있다는 점에서 산업계와 학계의 주목을 받고 있다. 고속 충·방전이 가능하고 반영구적 수명을 가져 기존 배터리의 한계를 보완할 수 있는 대안으로 각광받고 있는 것. 현재 전기차와 신재생 에너지 발전 등 여러 분야에서 보조전력으로 활용되고 있으며, 앞으로 더 다양한 분야에서 폭넓게 쓰일 것으로 기대된다. 슈퍼커패시터는 기존의 배터리와 에너지 저장 메커니즘이 다르다. 배터리는 화학 반응을 통해 에너지를 저장해 이온의 확산이 중요한 역할을 하나, 슈퍼커패시터는 전극과 전해질 계면에서의 ‘표면 제어 반응(surface-controlled reaction)’을 통해 에너지를 저장한다. 따라서, 슈퍼커패시터에서는 전극과 전해질 사이 계면에서 일어나는 반응이 전기화학적 성능을 좌우하는 핵심 요소로 작용한다.이러한 이유로 슈퍼커패시터의 성능 향상을 위해서는 전극-전해질 계면의 안정성 확보가 필수적이며, 이를 위한 다양한 연구가 진행되어왔다. 그동안 ▲고분자 코팅 ▲3D 프린팅 기반의 셀프-힐링 잉크 적용 ▲원자층 증착(ALD) 기법을 활용한 표면 개질 등 여러 방법이 시도되어 왔지만 공정 복잡성, 낮은 친환경성, 높은 비용, 대량 생산의 어려움 등으로 인해 상용화에는 한계가 있었다. 특히 고출력 특성을 유지하면서도 장시간 동안 안정적인 계면 특성을 확보하는 것이 중요한 과제다. 전극과 전해질 사이의 계면이 시간이 지남에 따라 불안정해지고, 부반응 부산물이 누적되어 전기화학적 성능이 저하되기 때문이다. 이에 아주대 연구팀은 장기 수명 확보와 안정적인 구동, 친환경성까지 모두 충족하는 고성능 시스템의 개발을 목표로 잡았다.a. 아주대 윤태광 교수팀이 개발한 슈퍼커패시터의 개략도. b. 전극을 나타내는 그림 개략도와 c. 전해질 첨가제 제작 과정을 나타내는 그림 개략도. 천연고무 생산과정에서 버려지는 물질인 콘다구검(gum kondagogu)과 미역에서 추출한 알긴산나트륨(sodium alginate)으로 만들어진 이 첨가제는 저비용·고효율에 친환경적이다 아주대 연구팀은 기존 슈퍼커패시터 시스템의 전극-전해질 계면의 불안정성 문제를 해결하기 위해 친환경적인 천연고무 추출 물질인 콘다고구검(gum kondagogu)과 미역 추출물인 알긴산나트륨(sodium alginate)을 활용한 공액 KS(gum kondagogu/sodium alginate) 첨가제를 개발했다. 이 첨가제는 수계 전해질 내에서 뛰어난 용해도를 자랑하며 이온 전도도와 이동도를 개선해, 기존 전해질 대비 성능을 비약적으로 향상시킨다.특히 황산(H₂SO₄) 기반 전해질에 KS 첨가제를 소량만 추가해도 계면 특성이 크게 향상되었으며, 3만회의 충·방전 후 용량 유지율이 기존 58%에서 93%로 향상되는 성과를 보였다. 이는 전극 표면에 형성된 보호층이 부산물 생성을 억제하고, 이온과 전자의 원활한 이동을 돕기에 가능한 결과다.KS 첨가제 기반 전해질은 기존의 화학 합성 전해질과 비교해 공정이 간단하고 비용이 낮아 산업적 적용 가능성이 높다. 또한 KS 첨가제는 천연 다당류 기반의 바이오 고분자로서 원료가 풍부하고 재활용이 가능하며 가격이 낮아, 대량 생산 및 공정 확대(scale-up)에 용이하다는 점에서 높은 확장성을 가진다. 연구팀은 이번 연구가 차세대 친환경 에너지 저장 장치의 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 기대하고 있다. 특히 첨가제와 동일한 바이오 고분자로 제작된 전극은 유연성이 우수하고 대면적 제작이 쉽다는 특성을 지니고 있어 웨어러블 전자기기뿐만 아니라, 대규모 에너지 저장 시스템에도 적용 가능할 것으로 전망된다.윤태광 교수는 “이번 연구를 통해 슈퍼커패시터의 전극-전해질 계면 안정성을 획기적으로 개선함으로써 친환경적이고 산업적으로도 적용 가능한 에너지 저장 기술을 개발했다”라며 “향후 다양한 분야에서의 응용을 통해 후속 연구를 계속 진행할 계획”이라고 말했다.이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단, 글래스고 대학교(University of Glasgow) 스타트업 펀드, AMRITA Seed Grant의 지원을 받아 수행됐다.아주대 연구팀이 만든 대면적 KS/CNT 전극의 유연성을 보여주는 이미지. 다양한 기계적 변형에도 손상 없이 구조적 안정성을 유지해, 웨어러블 전자기기 등의 에너지 저장 시스템으로 활용될 수 있을 전망이다 * 위 사진 - 왼쪽부터 아주대 윤태광 교수, 이성훈 석박사 통합과정 학생, 박지영 석사과정 학생 그리고 중앙대 윤형섭 석박사 통합과정 학생
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- 작성일2025-05-08
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- 선택적 원자층 증착(AS-ALD), 기술적 한계 돌파할 핵심 신기술로 업계 주목- 특정 기업 독점 ‘EUV 장비’없이도 패터닝 가능해져, 맞춤형 제작도 가능우리 학교 오일권 교수 공동연구팀이 선택적 원자층 증착을 통해 반도체 공정의 정밀도를 높일 수 있는 기술을 개발했다. 이에 미세화·고집적화가 진행되고 있는 차세대 반도체 소자 분야의 공정에서 중요하게 활용될 수 있을 전망이다. 오일권 교수(지능형반도체공학과·전자공학과)와 삼성종합기술원(Samsung Advanced Institute of Technology, SAIT) 공동 연구팀은 반도체 박막 증착의 정밀도를 높일 수 있는 선택적 원자층 증착 기술을 개발하는 데 성공했다고 밝혔다. 해당 연구는 ‘선택적 원자층 증착을 통한 차세대 전자 소자 개발(Area-Selective Atomic Layer Deposition on Homogeneous Substrate for Next-Generation Electronic Devices)’이라는 제목의 논문으로 저명 학술지 <어드밴스드 사이언스(Advanced Science)> 4월호에 게재됐다. 아주대 지능형반도체공학과 석사과정의 이민정·원병준·임영진 학생이 공동 제1저자로 참여했고, 오일권 교수가 교신저자로 함께 했다. 삼성종합기술원의 김성현·송정규 박사는 공저자로 참여했다. 반도체 공정에서의 선택적 원자층 증착(Area-Selective Atomic Layer Deposition, AS-ALD)이란, 반도체 기판의 특정 표면에서만 증착이 이루어지도록 조절하는 기술이다. 이 기술을 활용하면 반도체 기판의 원하는 위치에, 필요한 물질만을 입힐 수 있다. 기존에 널리 활용되어 온 원자층 증착(Atomic Layer Deposition, ALD) 공정은 기판 전체에 균일한 박막을 형성하는 방식으로, DRAM과 낸드플래시 같은 메모리 그리고 비메모리 반도체(시스템 반도체) 공정에서 널리 활용되고 있다. 그러나 최근 반도체 소자의 미세화와 고집적화가 진행됨에 따라, 공정의 수와 제조 비용을 줄이고 오류 가능성을 낮춰 정밀도와 효율성을 높이기 위해 원하는 영역에만 선택적으로 박막을 형성하는 기술이 필수적으로 요구되고 있다. 이에 선택적 원자층 증착 기술(AS-ALD)이 가장 뜨거운 차세대 반도체 공정의 핵심 기술로 부상해왔다. 기술적 한계에 도달한 반도체 산업의 돌파구가 될 유일무이한 신기술로 주목받고 있는 것. 실제로 선택적 원자층 증착 기술(AS-ALD)을 활용하면, 기존에서 필요로 했던 단위 공정의 스텝을 대거 생략할 수 있어, 제조 비용과 오류 발생을 획기적으로 낮출 수 있다. 또한 그동안 특정 기업이 독점해온 고가의 극자외선(EUV, Extra Ultra Violet) 노광장비 없이도 반도체 패터닝을 가능케 할 수 있다는 점에서, 산업계와 학계의 관심이 집중되어왔다. 또한 선택적 원자층 증착 기술(AS-ALD)을 적용하면, 기존의 기술과 장비로는 구현이 어려웠던 새로운 3차원 미시 반도체 소자의 맞춤형 제작도 가능해진다. 때문에 그동안 학계와 산업계에서는 선택적 원자층 증착 기술(AS-ALD)의 구현을 위한 새로운 방식의 연구를 지속해왔다. 그러나 실제 반도체 양산 공정에서 이 기술을 구현하는 데에는 여러 한계를 보여왔다. 관련 공정에 활용되는 여러 화학 물질과 소재에 따라 선택적 박막 형성의 정밀도가 떨어지거나, 실제 소자에 적용했을 때 전기적 성능이 떨어지는 현상이 나타났기 때문이다.이에 아주대 공동 연구팀은 기존에 DRAM 공정에서 오랜 기간 주로 사용해 온 커패시터(Capacitor)막의 소재 조합인 ZAZ(ZrO2/Al2O3/ZrO2) 구조의 한계를 극복하기 위해, 이 조합에 활용되어온 산화알루미늄(Al2O3)을 누설전류의 경로인 그레인 경계(grain boundary)에만 선택적으로 증착했다. 이를 통해 불필요한 산화알루미늄(Al2O3) 증착을 최소화하고 소자의 성능과 신뢰성을 효과적으로 개선할 수 있는 방법을 연구했다. 투과전자현미경 이미지와 화학 조성 분석을 통해 실제 그레인 경계에 산화알루미늄(Al2O3)이 형성된 것을 통계적으로 확인한 그래프. 산화알루미늄(Al2O3)이 선택적으로 분포함을 확인할 수 있다. b와 c는 그레인 경계에서 떨어진 거리에 따라 Al의 양이 얼마나 있는지 보여주는 그래프다. Al2O3이 그레인 경계에 선택적으로 형성된 것을 확인할 수 있다. 연구팀은 이산화지르코늄(ZrO2) 기판을 활용해 특정 영역에서 선택적으로 증착이 이루어지는 메커니즘을 분석하고, 효과적으로 제어할 수 있는 방법을 실험적으로 입증해냈다. 연구팀은 또한 선택적 원자층 증착을 통해 반도체 소자의 성능을 향상시키는 동시에 불필요한 누설전류를 줄일 수 있음을 확인했다. 이는 DRAM 소자의 저장 효율성을 극대화할 수 있는 가능성을 제시하며, 선택적 증착을 통해 DRAM 소자의 미세화 과정에서 발생할 수 있는 데이터 손실을 최소화할 수 있음을 보여주는 성과다. 때문에 메모리 소자의 저장 성능을 높이는 데 있어 중요한 기술적 의미를 가진다고 볼 수 있다. 오일권 교수는 “‘선택적 원자층 증착’은 반도체 산업의 기술적 한계를 뛰어넘기 위해 꼭 필요로 하는 기술이지만 실제 공정에의 활용에는 여러 난관이 존재해왔다”라며 “이번 연구를 통해 선택적 증착과 제어가 가능함을 실험적으로 입증했다는 점에서, 반도체 공정 기술에 핵심적인 진전이 될 것”이라고 설명했다. 오 교수는 "앞으로 산업적 적용을 위한 추가 연구를 통해 반도체 소자의 성능 향상과 생산 공정의 효율성을 더욱 높일 수 있도록 노력하겠다"라고 덧붙였다.아주대 연구팀은 앞으로 후속 연구를 통해 원자층 증착 공정을 더욱 정밀하게 제어할 수 있는 기술을 개발하고, 산업적 적용 가능성을 검토할 계획이다.* 위 그림 설명 : 아주대 공동 연구팀의 새로운 선택적 원자층 증착(AS-ALD) 공정을 통해 붉은색의 산화알루미늄(Al2O3)이 이산화지르코늄(ZrO2)의 누설전류 경로인 그레인 경계에만 형성된 것을 표현한 그림. 이 기술을 통해 DRAM 소자에서 데이터 손실을 최소화하면서 저장 능력을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.
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- 작성일2025-05-07
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- 망막 영상과 인공지능을 결합한 혁신적 진단법 제시- <npj Digital Medicine> 4월 게재우리 학교 소프트웨어학과 김소연·손경아 교수 연구팀이 망막 영상과 인공지능을 결합한 대사증후군 진단 기술을 개발했다. 이에 대사증후군의 보다 쉽고 빠른 진단이 가능해질 전망이다.소프트웨어학과 김소연·손경아 교수팀의 이번 연구 성과는 ‘망막 영상을 이용한 비전 트랜스포머 기반 대사증후군 분류(Vision transformer based interpretable metabolic syndrome classification using retinal Images)’라는 제목의 논문으로 디지털 건강 분야의 세계적 학술지 <npj 디지털 매디슨(npj Digital Medicine, 2023년 IF 12.4, JCR IF 상위 1%)> 4월호에 게재됐다. 이번 연구는 서울대병원 강남센터 최은경·최혁진 교수팀과의 공동 성과다.이번 연구에는 최근 대학원 인공지능학과에서 석사 학위를 받은 이태관 연구원과 소프트웨어학과 김소연 교수가 공동 제1저자로 참여했고, 소프트웨어학과 손경아 교수와 서울대병원 강남센터 최은경 교수가 공동 교신저자로 연구를 주도했다.대사증후군이란 고혈압, 당뇨병, 비만, 고지혈증 같은 질환에 대해 높은 발생률을 보이는 상태를 말한다. 전 세계적으로 대사증후군 유병률은 지속적으로 증가하는 추세다. 공동 연구팀은 건강검진에서 일반적으로 촬영되는 망막 영상을 이용해 영상에서 보이는 특징을 기반으로 대사증후군을 분류하고 진단할 수 있도록 하는 연구를 진행했다. 종합 건강검진에서 촬영한 망막 영상 데이터를 활용하는 비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT) 기반의 인공지능 모델을 개발한 것. 비전 트랜스포머는 이미지 처리를 위해 개발된 첨단 컴퓨터 비전 기술이다. 연구팀은 망막 영상만을 활용한 모델의 테스트 결과 우수한 진단 성능을 보였으며, 나이나 성별과 체질량 지수(BMI)와 같은 간단한 임상 정보를 추가한 경우 더 높은 정확성을 보였다고 밝혔다.연구팀은 더불어 인공지능 모델이 어떤 망막 영상의 특징을 이용해 대사증후군을 진단하는지 시각적으로 제시해, 진단의 신뢰성과 해석 가능성을 높였다. 특히 망막 내 시신경 원반과 주변 혈관의 변형이 대사증후군 진단의 주요 지표임을 밝혀냈다.이번 연구에서 아주대 소프트웨어학과 연구팀은 ▲비전 트랜스포머(Vision Transformer) 기반의 딥러닝 모델 개발 ▲모델 성능 평가 및 최적화 ▲트랜스포머(Transformer) 기반의 설명가능성 기법 및 ‘Shapley Additive Explanations(SHAP)’을 활용한 시각적·통계적 해석을 수행했다. 서울대병원 연구팀은 ▲건강검진 대상자의 망막 영상 및 임상 데이터의 확보 및 전처리 ▲임상적 타당성 검증 및 해석 ▲망막 영상 기반의 해석 결과 임상적 의미 분석을 담당했다.이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구사업, 중견연구자 지원사업, 정보통신기획평가원 인공지능융합혁신인재양성 사업의 지원을 받아 수행됐다.연구팀은 이번 성과를 기반으로 의료 인공지능 분야에서 지속적인 협력 연구를 진행하고 있으며, 앞으로 다양한 인종과 지역의 데이터를 활용한 후속 연구를 통해 기술 적용 범위를 더욱 확대할 계획이다.
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- 작성일2025-04-30
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- 호흡기 감염병 연구의 새 장- <네이처 커뮤니케이션즈> 게재우리 학교 약학과 김정현 교수 공동 연구팀이 인간 ‘폐’의 면역체계를 모사하는 ‘미니 폐 어셈블로이드’를 개발하는 데 성공했다. 폐 조직의 감염 및 손상 반응을 정밀하게 재현함으로써 난치성 폐 질환용 신약 개발에 기여할 것으로 전망된다. 김정현 교수(사진)는 한국생명공학연구소·국립보건연구원 연구팀과 함께 인간의 폐 조직을 모사한 폐 어셈블로이드를 개발했다고 밝혔다. 해당 연구는 ‘폐 대식세포를 이용한 폐 생체조직시스템 제작 기술(Generation of induced alveolar assembloids with functional alveolar-like macrophages)’이라는 제목의 논문으로 저명 학술지 <네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications, 2023년 기준 IF 14.7)> 4월호에 게재됐다. 폐렴 같은 호흡기 감염성 폐 질환은 전 세계적으로 다수의 사망자를 발생시켜왔지만, 인체 폐의 구조와 면역체계를 모사하는 모델이 없어 신약 개발에 어려움을 겪어왔다.이에 아주대 공동 연구팀은 실제 인간의 폐 조직을 모사한 ‘폐 어셈블로이드(iAlvAssemb)’ 개발에 나섰다. 연구팀은 사람 유도만능줄기세포(hPSC)로부터 폐포 상피세포(Alveolar Epithelial Cells)와 대식세포를 각각 유도하고, 이들을 함께 배양해 실제 폐 조직과 유사한 구조와 면역 반응을 구현할 수 있었다. 연구팀이 개발한 폐 어셈블로이드에서는 폐포 상피세포가 분비하는 GM-CSF가 대식세포의 조직 적응을 유도하고, 대식세포가 다시 인터루킨-1β(IL-1β), 인터루킨-6(IL-6) 등을 분비해 상피세포의 surfantant 단백질 발현을 조절하는 양방향 면역-상피 상호작용이 관찰됐다. 이는 인간 폐의 복잡한 면역 미세환경을 정밀하게 재현한 결과로 그 의의가 크다.또한 결핵균(Mycobacterium tuberculosis) 감염 시 대식세포의 감염 민감성, 대식 및 산화지질 흡수, 감염 후 세포 사멸 등 면역 반응이 실제 폐 조직과 유사하게 재현된 점도 주목할 부분이라고 연구팀은 설명했다. 약학과 김정현 교수는 “이번 연구에서 개발한 ‘폐 어셈블로이드’는 실제 사람의 폐와 유사한 구조를 형성할 뿐 아니라, 세균 감염과 염증 및 손상 등 다양한 자극에 대해 서도 실제와 유사한 반응을 나타냈다”라고 설명했다. 이어 “기존 폐 오가노이드 모델의 한계를 극복하고, 면역세포를 포함한 인간 호흡기 조직의 기능을 정밀하게 구현함으로써 앞으로 호흡기 감염병 연구, 신약 효능 평가, 독성 시험 등 다양한 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다”라고 덧붙였다.한편 이번 논문은 생물학연구정보센터(BRIC)의 ‘한빛사’ 논문으로 선정됐다. 포항공대 생물학연구정보센터(BRIC)는 생명·의과학 분야에서 피인용 지수가 10 이상인 학술지나 그룹별 상위 3% 이내의 세계적인 학술지에 생명과학 분야 논문을 게재한 한국 과학자들을 '한빛사'로 선정해 소개하고 있다. 약학과 김정현 교수 연구팀은 앞으로도 국제 보건을 위협하는 난치성 호흡기 감염병 분야 신약개발을 위해 줄기세포를 이용한 인체 조직 개발 연구를 다각적으로 이어나갈 계획이다. 김정현 교수 공동 연구팀이 연구해온 줄기세포 유래 인간 폐 조직(폐 어셈블로이드, iAlvAssemb)의 개발 모식도
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- 작성자통합 관리자
- 작성일2025-04-23
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