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아주대학교 약학과 서민덕 교수팀이 인공지능(AI)과 천연물 탐색 기술을 결합해 자가면역질환 치료에 활용 가능한 새로운 후보물질을 발굴했다. 자가면역질환은 우리 몸을 지켜주어야 할 면역세포가 오히려 자신의 몸을 공격하는 질병으로, 증상이 매우 다양하게 나타난다.서민덕 교수(약학과·대학원 분자과학기술학과) 연구팀은 건선을 비롯한 자가면역질환의 치료에 활용될 수 있는 새로운 RORγt 억제제 후보물질을 발굴했다고 밝혔다.이번 연구의 내용은 ‘머신러닝·가상 스크리닝·생체 내 검증을 활용한 천연 RORγt 억제제 발굴(Discovery of natural RORγt inhibitor using machine learning, virtual screening, and in vivo validation)’이라는 제목으로 국제 학술지 <저널 오브 어드밴스드 리서치(Journal of Advanced Research)>에 9월 게재됐다. 이번 연구는 아주대 서민덕 교수(약학과·대학원 분자과학기술학과)와 인천대(김병석 교수), 강원대(양희정 교수), 서울대(정연석 교수) 연구팀과의 공동연구로 수행됐다. 인공지능 기반 신약 개발 벤처기업인 바이온사이트(대표 유호진·양희정)도 참여했다. RORγt(Retinoic acid receptor-related orphan receptor gamma t)는 면역세포 Th17의 분화와 IL-17 사이토카인 생성을 조절하는 핵심 전사인자로 건선, 루프스, 제1형 당뇨, 류마티스 관절염 같은 자가면역질환의 주요 발병 인자로 알려져 있다. 때문에 RORγt의 기능을 억제하는 약물은 자가면역질환의 치료를 위해 꼭 필요하며, 이미 다수의 제약사가 관심을 갖고 있는 차세대 면역조절 치료 타깃이기도 하다.아주대 공동 연구팀은 인공지능(AI) 기반 분자 예측 모델과 가상 스크리닝(virtual screening)을 활용해 약 20만 종의 천연물 라이브러리를 분석했다. 연구팀은 예측된 상위 후보물질 중 화학계통학 분석을 통해 ‘프로토베르베린 알칼로이드(protoberberine alkaloids)’ 계열 화합물을 최종 선정했으며, 코프티신(coptisine)과 베르베린(berberine)이 RORγt에 직접 결합해 Th17 세포의 분화와 염증 유발 기능을 억제한다는 것을 단백질-천연물 결합, 분자 도킹 연구(docking study), 마우스 모델 등을 통해 규명했다.서민덕 교수는 앞으로도 지속적인 공동 연구를 통해 ▲AI 기반 신규 타깃 발굴 ▲단백질-화합물 구조 규명 및 구조 기반 신약 개발 등의 연구를 수행할 계획이다.
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3734
- 작성자이솔
- 작성일2025-11-06
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3733
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아주대학교 연구진이 의료∙환경 분야에 활용되는 지능형 소재 ‘차세대 자극반응성 고분자’ 기술의 발전 방향을 제시했다. 지능형 소재로서 자극반응성 고분자는 정밀 의료나 친환경 포장 등에 활용될 수 있는 혁신적 기술이다. 우리 학교 김문석 교수 연구팀은 생체 내·외부 자극에 반응해 스스로 구조나 성질을 조절할 수 있는 고분자의 최신 연구 동향을 통합적으로 분석해 글로벌 저명 학술지 <머티리얼스 사이언스 앤드 엔지니어링 R (Materials Science & Engineering R)> 최근호에 ‘생의학 및 환경 응용을 위한 자극반응성 고분자의 최신 동향(Advances in Stimuli-Responsive Polymers for Biomedical and Environmental Applications)’이라는 제목의 논문을 게재했다고 밝혔다. 이번 연구에는 아주대 김문석 교수(응용화학과·분자과학기술학과)팀과 미국 퍼듀대학교 박기남(Kinam Park) 교수팀이 함께 참여했다. 아주대 분자과학기술연구센터 강태웅 박사(위 사진)가 제1저자로, 김문석 교수는 교신저자로 함께 했다. ‘자극반응성 고분자’는 환경 변화에 따라 가역적 또는 비가역적으로 구조를 변형하며 기능을 조절할 수 있는 지능형 소재다. 의료 분야에서는 ▲맞춤형 약물전달 ▲하이드로겔 기반 조직재생 ▲실시간 바이오센싱에 응용될 수 있고, 환경 분야에서는 ▲오염물질 제거 ▲자가복원 코팅 ▲생분해성 포장재 ▲친환경 센서 등으로 활용 가능하다. 연구팀은 이번 논문에서 자극반응성 고분자에 대한 최신 연구를 자극의 종류별 특성과 장단점과 응용 가능성 등을 종합적으로 비교·분석 및 정리 자극반응성 고분자의 설계와 응용을 위한 표준화된 참고 지침을 제시했다.연구팀은 최근 10년간의 연구 성과를 심층적으로 분석해 pH, 산화환원, 효소 등 내부 자극과 온도, 빛, 자기장, 전기장 등 외부 자극에 따라 반응하는 고분자 시스템을 체계적으로 정리하고 ▲다중 자극 반응형 설계 ▲4D 프린팅 ▲인공지능(AI) 기반 폴리머 설계 등 최신 융합 기술의 발전 방향을 설명했다. 연구팀이 제안한 자극반응성 고분자 기술의 발전 및 응용 방안더불어 공동 연구팀은 기존의 단일 자극형 소재를 넘어, 4D 프린팅과 AI 설계를 융합한 ‘다중 자극 반응형 시스템’의 가능성을 강조했다. 이러한 접근은 외부 자극에 따라 구조나 기능이 실시간으로 변화하는 우수한 기능의 스마트 소재 구현을 가능하게 해, 앞으로 ▲정밀의료 ▲스마트 제조 ▲환경 복원 등 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌 것으로 기대된다.아주대 김문석 교수는 “이번 연구는 생의학과 환경을 하나의 통합적 관점에서 다룬 첫 종합 리뷰로, 자극반응성 고분자의 현재 연구 지형과 미래 응용 가능성을 동시에 제시했다는 점에서 의미가 있다”라며 “친환경 소재 산업과 스마트 바이오 소재 분야의 국제 연구를 선도할 중요한 이정표가 될 것으로 기대한다”라고 밝혔다. 이번 연구는 과학기술정보통신부(미래유망융합기술파이오니아 사업)와 중소벤처기업부(초격차 스타트업 육성사업, DIPS 1000+)의 지원을 받아 수행됐다.
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3732
- 작성자이솔
- 작성일2025-11-06
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- 작성자이솔
- 작성일2025-11-05
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아주대 기계공학과 연구진이 피부 건강을 장기간 정밀하게 측정할 수 있는 웨어러블 기기를 개발했다. 아토피 피부염과 같은 만성 피부질환의 진단과 관리뿐 아니라 환경 오염 물질의 피부 건강에의 영향 규명 등을 위한 정밀 헬스케어 플랫폼으로 활용될 것으로 기대된다. 기계공학과 한승용·고제성 교수 공동 연구팀은 피부 장벽의 기능을 장기간 정밀하게 모니터닝할 수 있는 통기성 웨어러블 기기 ‘통기성 피부 분석기(Breathable Skin Analyzer, BSA)’를 개발했다고 밝혔다.이번 연구 내용은 ‘피부 장벽 기능과 개인 환경 건강 영향을 안정적으로 장기 모니터링 할 수 있는 통기성 웨어러블 피부 분석기(Breathable, wearable skin analyzer for reliable long-term monitoring of skin barrier function and individual environmental health impacts)’라는 제목으로 글로벌 저명 학술지 <네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)> 9월호에 게재됐다.이번 연구에는 아주대 대학원 기계공학과 졸업생 홍인식 박사(현 미국 매사추세츠종합병원 시스템생물학센터), 임다슬 박사과정생, 김동진 박사후연구원, 홍명래 석사 졸업생이 제1저자로 참여했다. 아주대 한승용·고제성 교수, 포항공대 강대식 교수와 서경대 서성철 교수는 공동 교신저자로 참여했다.‘피부’는 외부 환경으로부터 인체를 보호하는 첫 번째 방어선이다. 피부 장벽의 건강은 ▲수분 함량(Skin Hydration, SH) ▲경피 수분 손실(Transepidermal Water Loss, TEWL)과 같은 지표로 평가하고 있다. 그러나 이러한 데이터를 오랜 시간 동안 모니터링하면서 측정할 수 있는 착용형 기기의 부재로, 그동안은 대규모 임상을 통해서만 피부 질병과 환경 유해 인자 간의 영향을 살펴볼 수 있었다. 또한 땀 축적이나 외부 환경 잡음으로 인해 웨어러블 기기를 활용한 장기 모니터링이 어려웠고, 피부 건강에 대한 환자의 주관적 평가에 의존하는 경우가 많아 정확성에도 한계가 있었다.이에 공동 연구팀은 ‘호흡하는 피부 분석기(Breathable Skin Analyzer, BSA)’ 개발에 나섰다. 연구팀은 초소형 형상기억합금(SMA) 기반 이중안정(bistable) 구동기와 통기성 챔버 구조를 적용해, 측정 시에는 피부에 밀착해 정확한 데이터를 확보하고 측정 후에는 센서를 띄워 땀 증발을 유도하도록 했다. 이를 통해 장기간 착용에도 피부 자극이 적고, 신뢰도 높은 연속 측정이 가능해진 것. 연구팀은 임상시험을 통해 최대 28일 동안 피부 수분과 경피 수분 손실을 연속 측정, 미세먼지(PM) 농도 변화와 피부 장벽 손상 간의 상관관계를 규명해냈다. 특히 아토피 피부염 환자에게서 수분 감소와 경피 수분 손실 증가가 동시에 나타나는 점을 확인했다. 이는 통계적으로 유의미한 패턴으로, 마스크 착용·세안 등 생활 습관 개선이 피부 손상을 완화한다는 것도 연구팀은 확인했다. 더불어 데이터 분석에 군집 기반 이상치 제거 알고리즘(DBSCAN)을 적용, 샤워나 땀으로 인한 비정상적 데이터를 걸러내 정밀한 피부 건강 모니터링이 가능함을 보였다. 연구팀이 이번에 개발한 ‘통기성 피부 분석기(Breathable Skin Analyzer, BSA)’는 ▲개인 맞춤형 피부 건강 관리 ▲환경 오염의 인체 영향 평가 ▲장기 임상 연구 ▲스마트 헬스케어 산업 등 다양한 분야에서 활용될 전망이다. 특히 시계형 크기의 소형·경량 설계(13g)와 블루투스 기반 무선 통신 기능을 갖추고 있어 실제 일상에서 편리하게 사용할 수 있기에 상용화 가능성이 높은 기술이다.우리 학교 기계공학과 한승용 교수는 “이번에 개발한 피부 분석기는 환자 맞춤형 진단뿐 아니라, 환경과 건강을 연결하는 정밀 헬스케어 플랫폼으로 발전할 수 있다”며 “앞으로 추가 연구를 통해 영유아 및 민감성 피부 환자에게 최적화된 기기를 개발할 것”이라고 말했다.이번 연구는 환경산업기술원(KEITI)의 환경보건 디지털 조사 기반 구축 기술개발사업 지원을 받아 수행됐다. 연구팀이 개발한 통기성 웨어러블 피부 분석기의 기능과 구성을 보여주는 이미지* 위 사진 - 공동 연구팀 소속 연구자들. 왼쪽부터 홍인식 박사, 임다슬 학생, 김동진 연구원, 고제성 교수, 한승용 교수
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3728
- 작성자이솔
- 작성일2025-11-04
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3726
- 작성자이솔
- 작성일2025-11-04
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3724
- 작성자이솔
- 작성일2025-11-03
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3722
- 작성자손예영
- 작성일2025-10-30
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아주대학교가 ‘콰트로 정밀의약 연구원’을 개소하고 의과대학과 약학대학∙첨단바이오융합대학 등의 협업을 통해 첨단 바이오 분야 연구∙교육 및 산학협력에 나선다.‘콰트로 정밀의약 연구원(Quattro Precision Therapeutics Institute, QPT)’ 개소식은 지난 23일 오후 우리 학교 혜강관에서 개최됐다. 학교법인 대우학원 김선용 이사장과 최기주 아주대 총장, 한상욱 아주대의료원장 등 아주대 주요 관계자들이 함께 자리했다. 행사는 ▲1부 개소식(비전 선포와 리셉션)과 ▲2부 심포지엄으로 나뉘어 진행됐다. 2부 심포지엄에서는 ▲아주대 의대 우현구 교수의 ‘차세대 초개인화 정밀의약 전략’ ▲아주대 첨단바이오융합대학 김용성 학장의 ‘항체치료제 기술이전 및 산학협력 사례’ 발표가 마련됐다. 연세대 홍종일 연구처장의 ‘연세대 융합연구 추진 전략’ 발표도 진행됐다. 콰트로 정밀의약 연구원(원장 김철호 / 의학과 이비인후과학교실 교수)은 아주대 의과대학, 약학대학, 공과대학, 첨단바이오융합대학, 소프트웨어융합대학, 자연과학대학 6개 단과대학의 역량을 모아, 연구 성과의 산업화를 촉진해 나간다는 계획이다. 연구원은 의학·약학·공학·데이터과학·AI가 융합된 다학제 연구를 토대로 산·학·연·병 협력체계를 구축해, 기초연구에서 임상·사업화·인허가까지의 전주기 기술사업화 시스템을 구현하겠다는 목표다. 이러한 시스템을 통해 연구실에서의 성과가 실제 산업화로 이어지지 못하는 한계를 극복하고, 환자 등 수요자를 우선에 둔 치료 기술의 개발에 속도를 낼 방침이다. 김철호 원장의 연구원 소개 모습최기주 총장의 인사말
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3720
- 작성자이솔
- 작성일2025-10-30
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3718
- 작성자이솔
- 작성일2025-10-30
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아주대 연구진이 기계가 사람처럼 시각 정보를 인식하고 판별하는 지능형 머신 비전 기술에 활용 가능한 신소자를 개발했다. 이 기술은 단일 칩으로 기존의 센서 시스템보다 속도는 빠르고 에너지는 적게 소모하며 고차원의 이미지를 처리할 수 있어 향후 영상 처리 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 전망이다.서형탁 교수(첨단신소재공학과·대학원 에너지시스템학과) 연구팀은 지능형 이미지 처리가 가능한 AI 머신 비전용 뉴로모픽 광센서를 개발했다고 밝혔다. 연구 내용은 ‘온 칩 실시간 시공간 분류와 이동 예측을 위한 강유전성 기반 정적·이벤트·단기 메모리를 갖춘 뉴로모픽 광감지 센서(A neuromorphic photodetector with ferroelectric-controlled static, event, and short-term memory modes for on-chip real-time spatiotemporal classification and motion prediction)’라는 제목으로 나노 분야 저명 국제 학술지 <나노 에너지(Nano Enegy)> 9월호 온라인판에 게재됐다. 이번 연구에는 아주대 대학원 에너지시스템학과의 모히트 쿠마(Mohit Kumar, 위 사진 오른쪽) 교수가 제1저자로, 아주대 대학원 박사과정 당현민· 석사과정 배동현 학생이 공저자로 참여했다. 서형탁 교수(첨단신소재공학과·대학원 에너지시스템학과, 위 사진 왼쪽)는 교신저자로 함께 했다. 머신 비전(machine vision)은 카메라·영상 처리 소프트웨어·인공지능(AI) 등을 활용해 기계가 사람 눈처럼 시각 정보를 인식하고 수집해 판별하는 기술이다. 이 기술은 그동안 주로 산업 현장에서의 자동화를 위해 사람 대신 제품을 측정하고, 위치를 파악하거나, 불량품을 판별하는 데 사용되어왔다. 그러나 최근 들어 이 기술은 AI 알고리즘을 기반으로 자율주행, 로봇, 보안, 군사, 의료 등 한층 복잡한 영상의 판독과 해석이 필요한 분야로 빠르게 확장되고 있다. 카메라로 이미지를 포착하고 컴퓨터로 특징을 파악·분석해, 주변의 환경을 스스로 판단하고 동작할 수 있기 때문이다.머신 비전을 활용한 시스템의 진화를 위한 핵심 요건은 무엇보다도 고해상도 이미지를 기록하는 광 이미지 센서와 영상 데이터의 빠른 신호처리다. 머신 비전 기술은 엄청난 크기의 데이터 전송량을 유발하는데, 이러한 대규모 데이터 전송 과정에서 ▲네트워크 대역폭의 제한 ▲대기 시간 증가 ▲데이터 손실 등 여러 문제가 발생할 수 있다. 특히 실시간 처리가 중요한 자동화 및 검사 시스템에서 이러한 문제는 심각한 병목현상을 유발할 수 있다. 이에 최근에는 배경 정지 영상까지 모든 화상을 기록 및 처리하는 기존 광센서 시스템과 차별화되는 모션 이벤트 기반의 비전 센서가 주목받고 있다. 모션 이벤트 기반의 비전 센서란, 모든 장면을 촬영해 정보를 처리하는 것이 아니라, 유의미한 특정 픽셀만을 선택적으로 처리하는 방식이다. ‘밝기’의 변화를 감지해, 움직임이 발생한 부분만을 선택적으로 포착할 수 있는 것. 아주대 연구팀은 정지 화면과 이동 피사체를 구분할 수 있을 뿐 아니라, 정보 저장 시간의 조정 또한 가능한 광 감지 메모리 센서 개발에 나섰다. 정보 저장 시간을 조정할 수 있다는 것은, 피사체 움직임의 지속 시간이나 강도에 따라 영상을 메모리에 저장하는 시간이 달라진다는 뜻으로 에너지 효율적 처리를 가능하게 한다. 이러한 광 감지 특성은 생체 망막을 비롯한 인체의 기능을 모사한 것으로, 생체 망막 내의 광수용체는 빛의 변화를 통해 주변 환경의 움직임에 반응하는 역할을 하며 포착된 시각 정보는 그 중요도에 따라 다르게 받아들여진다. 이번에 개발된 광 감지 메모리 센서는 생체 망막과 같이 전압 조절을 통해 모션(이벤트)이 있는 화상을 정전형 전류 스파이크가 촉발한 단기 메모리(0.001초 이내) 형태로 저장한다. 그 외의 배경 정지 화상은 정적인 광전류로 출력해 구분할 수 있다. 연구팀의 광 감지 메모리 센서는 또한 인체 망막의 수평 세포와 말단 신경절 세포를 모사해 설계됐다. 수평 세포의 기능처럼 빛의 어두운 부분과 밝은 부분의 경계를 뚜렷하게 하는 측면 억제를 통해 광 감도나 색채 분류 등의 관련 기능을 향상시키고, 노이즈를 억제함으로써 이미지 정보를 조정할 수 있는 단기 기억 기능을 갖게 한 것. 또한 말단의 신경절 세포처럼 이벤트 기반의 스파이크 신호를 발생시켜, 데이터를 압축할 수 있도록 했다. 연구팀은 최근 나노 스케일 강유전성 소재로 널리 개발되고 있는 헤프늄-지르코늄 복합산화물(HfZrO: HZO)에 주목해 이를 실리콘 기판에 적층함으로써 새로운 센서를 개발할 수 있었다. 전압 크기에 따라 전류 혹은 정전 용량 등 다른 형태의 신호를 출력하는 다중 출력 특성을 통해 정지 화면과 이동 피사체를 구분하고, 정보 저장 시간 조정도 가능하게 된 것. 아주대 연구팀이 개발한 AI 머신 비전용 뉴로모픽 광센서에 대한 이미지. 연구팀은 그동안 여러 개의 소자로 복잡하게 구동해야 했던 모션 이벤트 기반 광 감지 메모리 센서를 하나의 칩으로 구현 가능하게 했다연구팀은 개발된 소자의 다중 출력 특성과 이벤트 발생 시에만 촉발되는 단기 메모리를 활용해 머신 비전 시스템을 구성했다. 그리고 이미지에 대한 적응형 학습을 통해 실제 측정된 영상에 이를 적용해 ▲이벤트성 이미지 판별 및 분류(정확도 93%) ▲이동 추적 및 예측(정확도 20~80%) 까지 단일 칩에서 기존보다 빠른 속도와 낮은 전력으로 가능함을 증명했다. 속도는 기존 대비 200배 수준, 전력 소모는 기존 대비 1000배 수준 개선됐다. 서형탁 교수는 “이번 연구는 기존 머신 비전 시스템의 데이터 병목현상 한계를 극복하기 위해 단일 칩으로 이벤트 기반 이미지 인코딩과 메모리 기반 지능형 프로세스를 구현한 최초의 사례”라며 “실리콘 접합 구조의 소자 구조를 구현해 양산 공정 적용이 가능하다”라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단이 주관하는 차세대지능형반도체기술개발사업과 중견 기초연구지원사업의 지원으로 수행되었으며, 특허 출원이 진행 중이다.
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- 작성자이솔
- 작성일2025-10-29
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- 작성자이솔
- 작성일2025-10-29
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- 작성자이솔
- 작성일2025-10-28
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