성균관대학교 지능형정밀헬스케어융합전공

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Department News

[2025 포브스코리아 30세 미만 30인] 김수민 박사과정생 선정
2025-03-31
“심장과 뇌는 인체에서 가장 중요한 장기로, 문제가 발생했을 때 신속한 대응이 이뤄지지 않으면 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 생체의료기기 소재 개발은 전 세계적으로 큰 관심을 받고 있습니다. 원격 진료·치료가 가능한 생체의료기기 소재를 개발해 글로벌 의료 기술 혁신에 기여하고자 합니다.” 김수민 성균관대 지능형정밀헬스케어연구단 박사과정생은 조직 접착성을 가지는 치료용 생체재료를 연구 중이다. 특히 전자소자와 접착성 하이드로젤을 결합해 체내에 삽입 가능한 생체의료기기 소재를 개발하는 데 집중하고 있다. 권위 있는 학술지에도 그의 논문이 실렸다. 심장 조직에 부착 가능한 양방향성(심전도 신호 계측·심장 조직 자극을 통한 심박 조율이 가능한) 전자소자에 관한 연구는 〈네이처 일렉트로닉(Nature Electronics)〉에 게재됐다. 심장은 인체 장기 중에서도 움직임이 많아 접근이 어려운 조직인데, 그가 개발한 생체전자 소재를 이식한 동물 모델에서 4주간 구동됐다는 점이 주목받았다. 특히 이 연구는 2024년 국가연구개발 우수성과 100선에 선정된 바 있다. 또 다른 학술지 〈어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)〉에는 주사 가능한 전도성 하이드로젤에 관한 논문이 발표됐다. 이 연구논문은 최소 침습이 적용될 수 있는 전도성 생체재료의 가능성을 제시했다는 평가를 받았다. 그는 “하이드로젤의 단점을 보완하면서도, 가장 큰 장점인 부드러운 물성을 유지할 수 있는 새로운 소재를 개발하는 것을 목표로 한다”며 “이를 위해 고분자 과학에 대한 연구를 더욱 심화해 높은 생체 친화도를 유지하면서도, 장기간 안정적인 구동이 가능한 생체소재를 개발하는 것을 가까운 목표로 삼고 있다”고 말했다. - 이정은 기자 lee.jeongeun2@joongang.co.kr _ 사진 최영재 기자 * 출처 : 포브스 코리아

김태형 교수 연구팀, 한국연구재단 개인기초연구사업 과제 선정
2025-03-12
김태형 교수 연구팀, 한국연구재단 개인기초연구사업 과제 선정 - 김태형 교수, 3차원 나노소재 다중 레이어 플랫폼 기술 개발 연구로 중견연구자 지원사업 (유형1-글로벌 협력, 연 약 3억/5년) 과제 선정 - 구경모 박사후연구원, 세포 역노화 모니터링용 플랫폼 기술 개발 연구로 세종과학펠로우십 (국내트랙, 연 약 1.3억/5년) 과제 선정 ▲(왼쪽부터) 김태형 교수, 구경모 박사후연구원 ◇ 김태형 교수·구경모 박사, 중견연구자지원사업·세종과학펠로우십 선정 김태형 교수 연구팀이 한국연구재단 개인기초연구사업 ‘중견연구자지원사업 (유형1-글로벌 협력과제)’에 선정됐으며, 같은 연구실의 구경모 박사후연구원도 ‘세종과학펠로우십 (국내트랙)’에 최종 선정됐다. ◇ 김태형 교수, 중견연구자지원사업 선정… 3D 나노소재 기반 삼배엽체 형성 플랫폼 개발 중견연구자지원사업은 창의적인 개인 연구를 지원해 중견급 연구자의 기초연구 역량을 강화하고 리더 연구자로 성장하도록 돕는 사업이다. 김태형 교수는 ‘삼배엽체의 체외 고효율 자동 생성이 가능한 3차원 나노소재 다중 레이어 플랫폼 기술 개발’을 연구 주제로 선정, iPSC의 자동 분화 제어를 통해 고효율 삼배엽 자동 형성 및 상호작용 모사가 가능한 3D 플랫폼 개발을 목표로 한다. 김태형 교수는 “훌륭한 연구자들이 많은 가운데 이번 과제를 수행하게 되어 영광이다”며, “작성 과정에서 많은 지원을 해준 성균관대학교와 산학협력단 관계자분들께 감사드린다”고 소감을 전했다. ◇ 동 연구실 구경모 박사후연구원, 세종과학펠로우십 국내트랙 선정… 미토콘드리아 기능 평가 플랫폼 기반 세포 역노화 기술 검증 연구 세종과학펠로우십(국내트랙)은 39세 이하, 박사학위 취득 후 7년 이내의 젊은 과학자가 국가 핵심 과학기술 인재로 자리 잡을 수 있도록 지원하는 사업이다. 이번 선정으로 구경모 박사후연구원은 5년간 총액 6억 원 내외의 연구비를 지원받아 ‘세포 역노화 모니터링을 위한 비표지·비파괴 미토콘드리아 기능 평가 다중 전기화학 플랫폼 개발’ 연구를 수행할 예정이다. 구경모 박사후연구원은 “세포 역노화 기술 검증의 필요성이 강조되는 시점에서, 다학제적 접근을 통해 성공적인 연구 성과를 도출할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다. ▲[그림1] 삼배엽체의 체외 고효율 자동 생성이 가능한 3차원 나노소재 다중 레이어 플랫폼 기술 개발 연구 개요도 ▲[그림2] 세포 역노화 모니터링을 위한 비표지/비파괴 미토콘드리아 기능 평가 다중화 전기화학 플랫폼 개발 연구 개요도

통증의 비밀 : 통증 예측과 외부 자극이 통합돼 나타나
2024-12-05
통증의 비밀 : 통증 예측과 외부 자극이 통합돼 나타나 - 기능적 자기공명영상(fMRI) 기반으로 뇌의 통증 정보 통합 메커니즘 규명 - 통증을 느낄 때 뇌의 어느 영역이 활성화되는지를 넘어, 통증 요인들이 어떻게 통합돼 우리가 통증을 경험하는지가 밝혀졌다. 기초과학연구원(IBS, 원장 노도영) 뇌과학 이미징 연구단 우충완 부단장(성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 부교수)과 유승범 참여교수(성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 조교수) 공동연구팀은 기능적 자기공명영상(functional MRI, fMRI)측정한 뇌 활동 데이터를 기반으로 뇌가 통증 정도에 대한 기대치와 실제 자극의 세기를 어떻게 통합하는지 규명했다. 통증은 외부 자극에 대한 단순한 신체적 반응이 아니라, 생물학적·심리학적 요인들이 복합적으로 작용하는 경험이다. 예시로 통증의 강도는 외부에서 주어지는 자극의 세기뿐만 아니라 자극이 얼마나 아플 것인가에 대한 기대치에도 영향을 받는다. 기존 연구는 통증 요인들이 각각 뇌의 어느 영역을 활성화하는지를 밝혔지만, 이 요인들이 어떻게 하나의 통증 경험으로 통합되는지는 알려진 바가 없었다. 우선 연구팀은 통증 요인들이 통합되는지를 확인하고자 피험자들에게 앞으로 주어질 열 자극(통증 자극)이 얼마나 아플지 예측하게 했다. 이후 피험자의 팔뚝에 열 자극 기기를 부착해 다른 강도의 자극을 전달하며 fMRI로 뇌 신호를 측정했다. 결과적으로 같은 자극의 세기에도 통증이 클 거라고 예상한 피험자가 그렇지 않은 피험자보다 더 아프다고 보고해, 통증에 대한 기대치와 자극의 세기가 통합돼 통증을 느낀다는 것을 확인했다. 다음으로 통증 정보가 뇌에서는 어떻게 통합되는지 밝히기 위한 가설을 세웠다. 통증 정보가 통합되려면 일단 예측과 자극 정보가 보존돼야 한다는 전제하에, 보존과 통합이라는 과정에 중점을 뒀다. 또한, 뇌를 피질계층1)별로 나눠 접근했다. 연구팀의 가설은 감각 영역과 같은 낮은 층위의 영역에서는 두 정보 중 하나만 보존돼 통합이 이루어지지 않지만, 연합 영역과 같은 높은 층위의 영역에서는 모두 온전히 보존 및 통합된다는 것이었다. 이처럼 뇌의 피질계층별로 나누어 fMRI 데이터를 분석한 결과, 가설과 달리 모든 피질계층의 뇌 영역에서 예측과 자극 정보를 모두 보존하고 있었다. 다만, 통증 정보의 통합은 오직 높은 층위의 영역에서만 이루어졌다. 특히, 피질계층 영역별로 각 통증 정보를 보존하는 하위 공간이 존재했고, 높은 층위의 영역에서는 각 하위 공간에서 나오는 정보 패턴들의 합과 실제로 피험자들이 보고한 통증의 양상이 일치했다. 이로써 통증 정보가 단순히 뇌의 특정 영역에서 처리되는 것이 아니라 높은 층위의 영역에서 통합돼 통증 경험을 형성함을 규명했다. 이번 연구성과는 전기생리학 방법론과 뇌 전체 촬영이 가능한 fMRI를 결합해 뇌 전체 수준에서의 통증 정보 처리 메커니즘을 규명했다. 기존 연구는 주로 특정 뇌 영역과 통증 정보의 연관성을 밝히는 데 그쳤다면, 이번 연구는 통증 정보들이 어떻게 통합되는지에 대한 수학적 원리를 밝혔다. 우충완 부단장은 “이번 발견은 통증의 신경과학적 이해를 확장하는 중요한 기틀을 마련했을 뿐만 아니라, 만성 통증 치료의 새로운 전략을 개발하는 데 중요한 단서를 제공했다”고 말했으며, 유승범 교수는 “뇌 활성화 패턴의 기하학적 정보를 이용해 각기 다른 정보의 통합 메커니즘을 밝힌 혁신적 연구”라고 전했다. 이번 연구는 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 9월 12일 온라인 게재됐다. 그림 설명 [그림1] 뇌의 활성화 정도를 표상하는 공간과 그 안에서 일어나는 통증 정보의 보존과 통합 A는 뇌의 활성화 정도와 이것이 어떻게 공간상에서 표상될 수 있는지를 보여준다. A의 왼쪽은 fMRI 복셀(fMRI로 촬영된 뇌 영역의 단위) 3개의 시간에 따른 활성화 정도를 나타내고, 오른쪽은 각 복셀들의 활성화 정도가 축이 되어 3차원 공간상에서 표시된 결과이다. 왼쪽의 숫자는 오른쪽 공간상에서 같은 색의 점으로 표현했다. B의 왼쪽에서 기대 하위 공간은 통증에 대한 기대치 정보를, 자극 하위 공간은 통증에 대한 자극의 세기 정보를 보존하는 하위 공간을 나타낸다. 네트워크 복셀들의 활성화 정도를 각각의 하위 공간에 투사시키고, 그 정보들을 기반으로 각 네트워크가 두 정보를 보존 또는 통합하는지를 연구했다. 결과적으로 낮은 피질계층 영역에서는 두 정보가 모두 보존됐지만 피험자들의 통증 보고가 재구성(통합)되지 않았고, 높은 피질 계층 영역에서는 두 정보에 대한 보존과 통합이 모두 일어났다. [그림2] 하위 공간 내 패턴을 기반으로 재구성한 통증 보고와 실제 피험자 통증 보고의 비교 시각 네트워크(낮은 층위의 피질계층)와 변연계(높은 층위의 피질계층) 네트워크에서의 결과. 각 행 왼쪽부터 기대 하위 공간에서의 시간에 따른 뇌 패턴, 자극 하위 공간에서의 시간에 따른 뇌 패턴, 그리고 재구성된 통증 보고와 실제 통증 보고를 비교한 결과를 나타낸다. 기대 하위 공간과 자극 하위 공간에서는 각 기대치와 자극의 세기에 대한 정보를 보존하고 있었다. 마지막 열을 살펴보면 시각 네트워크에서는 기대치에 대한 차이가 있지만, 변연계 네트워크에서는 기대치와 자극 세기 정보 모두 성공적으로 재구성됨을 보여준다. 출처 : IBS 기초과학연구원 Research News 링크

2024 SKKU Teaching Award 수상자 글로벌바이오메디컬공학과 홍석준 교수
2024-11-20
글로벌바이오메디컬공학과 홍석준 교수는 2024 SKKU Teaching Award를 수상하며 교육과 연구에 대한 열정을 다시 한번 입증했다. 그는 학생들이 이해하기 쉽게 강의를 준비하고, 다양한 경험을 통해 지혜롭게 살아갈 수 있도록 지도하는 데 힘쓰고 있다. 홍석준 교수의 이야기를 들어 보자. | 만나서 반갑습니다. 자기소개 부탁드립니다. 안녕하세요. 저는 글로벌바이오메디컬공학과, 지능형 정밀 헬스케어 융합 전공(IPHC), 메타바이오헬스 학과 등 여러 과에 소속되어 있으며, 뇌과학을 연구하고 가르치는 홍석준입니다. | 2024 SKKU Teaching Award 수상을 진심으로 축하드립니다. 소감 한 말씀 부탁드립니다. 상을 받을 거라고 예상하지 못했습니다. 저는 제가 연구하고 있는 분야에 학생들이 쉽게 접근할 방법에 대해 많이 고민해 왔고, 그 일환으로 우충완 교수님과 함께 유튜브 채널도 운영하고 있습니다. 이러한 노력 덕분에 수상할 수 있었던 것 같아요. 제일 중요한 것은 학생들이 양질의 강의를 통해 효과적으로 학습하는 것이기에 더 잘하라는 뜻으로 받아들였습니다. | 현재 하고 계신 강의에 대해 간략히 소개해 주세요. 첫 번째로 바이오데이터마이닝이라는 생물학 관련 데이터 사이언스 과목을 가르치고 있습니다. 두 번째로 최신 기술과 지식을 학생들에게 전달하기 위한 휴먼레벨인공지능개론이라는 수업을 맡고 있습니다. 이 수업에서는 인공지능이 어떻게 뇌과학의 아이디어를 활용하여 알고리즘을 발전시키는지, 반대로 뇌과학이 인공지능의 발전에 어떤 도움을 주는지와 같이 인공지능과 뇌과학이 어떻게 서로 교류하는지 다루고 있습니다. 또 뇌의 신경망에 대해 연구하는 네트워크 뉴로사이언스(신경과학 네트워크), 임상신경과학을 가르치고 있습니다. 조현병, ADHD와 같은 정신질환과 관련한 계산적 모델을 만들고 그 모델을 통해 질환의 메커니즘을 연구하는 Computational Psychiatry(계산 정신과학)를 가르치고 있습니다. | 수업을 준비하면서 신경 쓰는 부분은 무엇인가요. 제 수업에서 모든 것을 가르치는 것은 불가능하기에 제 수업의 목표는 학생들이 공부를 시작할 때 어디서부터 접근해야 할지를 명확히 알려주는 것입니다. 이를 ‘엑세스 포인트’라고 표현합니다. 많은 학부생이 처음에는 막막해하고 두려움을 느끼곤 하는데, 시작해 보면 생각보다 어렵지 않다는 것을 깨닫게 됩니다. “이것을 공부하려면 여기서 시작해야 하고, 저것을 공부하려면 저기서 시작하면 된다.”는 식으로 방향성을 제시합니다. 두 번째로 제가 중요하게 생각하는 것은 국제어 강의와 관련된 부분입니다. 학생과 교수 모두 원어민이 아니라면 수업 내용의 전달과 이해에 어려움이 발생할 수 있습니다. 그래서 국제어 수업임에도 한국어로 한 번 더 설명합니다. 이때 몇몇 학생들은 마치 체증이 내려간 듯한 표정을 지으며 "이 말이 그 말이었구나" 하는 깨달음을 얻은 듯한 표정을 짓더라고요. 이러한 부분들이 학생들을 위한 수업 준비 과정에서 제가 특히 신경 쓰는 요소입니다. | 교수님만의 특별한 강의 철학이 있으신가요? 제 강의 철학은 “진도를 못 나가더라도 기본 개념은 반드시 이해시키자”는 것입니다. 어려운 내용은 나중에 다시 공부해도 되지만, 기본적인 개념은 지금 반드시 이해해야 한다고 생각해요. 그래서 학생들이 완전히 이해할 때까지 몇 번이고 반복해서 가르치는 편입니다. 시대가 변한 만큼 학생들을 첨단 과학에 많이 노출하려 합니다. 자연과학캠퍼스에 있는 학생들이 연구에 흥미를 갖게 하고, 현재 세상에서 일어나고 있는 여러 재미있는 일들을 알게 되면 학생들의 사고방식에도 긍정적인 변화가 생기더라고요. 현대 사회에서 첨단 과학이 어떻게 발전하고 있는지, 그리고 그것이 학생들의 미래에 어떤 영향을 미칠지 가르쳐 줌으로써 학생들이 앞으로 살아가는 데 필요한 지식을 준비하도록 도우려 합니다. | 학생들과 소통하는 데 가장 중요한 요소는 무엇이라고 생각하시나요? 편한 분위기가 가장 중요하다고 생각해요. 수업도 영어로 진행되고 내용도 어렵다 보니 학생들이 무엇을 이해하지 못했는지조차 파악하지 못할 때가 있습니다. 그래서 저는 수업 중에 "어리석은 질문은 없으며, 내가 이해하지 못하는 것은 남들도 이해하지 못했다."라고 말하며 질문을 장려하는 분위기를 조성하려고 노력합니다. 질문이 부끄럽지 않다는 것을 느끼게 해주고, 이해할 때까지 여러 번 설명해 주다 보면 학생들이 더 자연스럽게 질문하더라고요. “이 사람은 학생들의 질문에 답하려고 정말 노력하는구나”라는 신뢰를 주는 것이 중요한 것 같습니다. 예전에 바이오데이터마이닝 같은 과목에서 슬랙이라는 메신저를 사용해 학생들이 질문하면 제가 직접 답변하거나, 조교가 도움을 주는 방식으로 소통했습니다. 이런 방식들이 학생들의 마음의 장벽을 허무는 데 도움이 되는 것 같아요. | 학생들을 가르치며 기억에 남는 순간이 있으신가요? 학부 때 제 수업을 듣고, 이후 대학원생이 되어 조교로 활동하는 학생들이 꽤 많은데, 이런 학생들을 보면 큰 보람을 느낍니다. 감사하게도 그때 많은 것을 배웠다고 말해주는 학생들도 많고, 제 걱정보다 더 깊이 이해하고 높은 수준의 질문을 하는 경우도 많습니다. 시간이 빠르게 흐른다는 생각이 들기도 하고, 그런 면이 교수로서 매우 재미있다고 느낍니다. | 연구와 강의 사이에서 어떻게 균형을 맞추시나요? 저처럼 첨단 과학을 가르치는 사람에게는 약간의 이점이 있습니다. 물론 연구와 수업 준비를 동시에 하느라 시간이 부족할 때도 많지만, 저는 제가 연구하는 분야에서 벌어지는 일들을 수업에 통합함으로써 이를 극복하려 합니다. 연구하면서 배운 내용을 학생들에게 가르치고, 반대로 학생들에게 가르치기 위해 공부한 것이 연구 주제로 이어지기도 합니다. 이를 통해 연구와 교육을 분리하지 않고 하나로 통합해 서로에게 도움이 되는 방식으로 균형을 맞추려 합니다. 학생들은 아마 모르겠지만, 어떤 과목을 가르칠 때 가장 많이 배우는 사람은 교수입니다. 불확실한 지식을 전달하지 않기 위해 꼼꼼히 공부하다 보면, 저 역시 많은 새로운 것을 배웁니다. 수업 준비에 시간이 많이 들긴 하지만, 결국 그만큼 제가 배운다는 점에서 큰 이점이 있다고 생각합니다. | 앞으로 이루고 싶은 목표나 계획이 있으신가요? 연구자로서 최근에는 사회에 긍정적인 영향을 미치는 연구를 하고 싶다는 생각이 많이 듭니다. 예전에는 논문을 잘 쓰는 것에 집중했다면, 이제는 제 연구가 사회적 약자나 소외된 계층에게 조금이나마 도움이 될 수 있기를 바랍니다. 종이에 머무르는 연구가 아니라, 실질적으로 사회에 기여할 수 있는 연구 결과를 만들고 싶습니다. 교육자로서의 목표는 예나 지금이나 같습니다. 성균관대학교 학생들이 저를 포함한 교수진의 수업을 듣고, 사회에 나갔을 때 어디에서도 자신감을 잃지 않고 교양 있는 지식인으로 살아가기를 바랍니다. 이를 위해 학생들에게 필수적인 교양과 지식을 제공하는 것이 제 교육자로서의 목표입니다. | 마지막으로, 성균관대학교 학우들에게 한 마디 부탁드립니다. 제가 학생들에게 자주 하는 이야기가 있습니다. 다들 똑똑해지고 싶잖아요? 여기서 말하는 똑똑함은 단순히 시험 성적을 잘 받고 공부를 잘하는 것이 아니라, 삶을 지혜롭게 살아가는 것을 뜻합니다. 이를 위해 제가 뇌과학자로서 드릴 수 있는 조언은 바로 '다양한 경험을 쌓는 것'입니다. 이 경험은 공부나 연구뿐만 아니라, 놀이와 같은 삶의 여러 측면을 포함합니다. 인지신경과학에 ‘에피소딕 메모리(일화기억)’라는 개념이 있는데, 다양한 경험을 하면 할수록 이 에피소딕 메모리의 양이 늘어나게 됩니다. 이런 기억들이 많이 쌓이면, 나중에 그것이 일반화된 지식으로 전환될 가능성이 매우 높아져요. 그래서 다양한 경험을 하는 것이 삶을 지혜롭게 살아가는 데 정말 중요한 요소가 됩니다. 성적에만 집착해 스스로를 옭아매기보다는, 학부 생활 동안 더 폭넓은 경험을 쌓으세요. 요즘은 대학 졸업장이 곧바로 인생의 성공을 보장해 주는 시대가 아니잖아요. 우리 성균관대 학우들이 사회에 나가기 전에 많은 개인적 경험을 통해 시야를 넓히고, 다양한 도전을 해보았으면 좋겠습니다. 출처 : 성균웹진 (2024.10.24) 참고 링크 : https://webzine.skku.edu/skkuzine/section/culture01.do?articleNo=121648&pager.offset=0&pagerLimit=10

김형구 교수 공동연구팀, 인공지능으로 생명체의 본능적 행동 규명
2024-11-20
글로벌바이오메디컬공학과 김형구 교수 공동연구팀, 인공지능으로 생명체의 본능적 행동 규명 - 인공지능 기반 모델로 시상하부 신경의 ‘배고픔’과 ‘식욕’ 원리 밝혀내 ▲ (왼쪽부터) 이영희 박사(서울대학교), 윤종원 석사과정(성균관대학교), 김형구 교수(성균관대학교), 최형진 교수(서울대학교), 김규식 박사과정(서울대학교), (가운데)김유빈 박사과정(서울대학교) 글로벌바이오메디컬공학과 김형구 교수 연구팀(공동 제1저자 윤종원 석사과정)과 서울대학교 최형진 교수 연구팀(공동 제1저자 김규식 박사과정, 이영희 박사, 김유빈 박사과정)은 공동연구를 통해 인공지능을 활용하여 인간의 본능적 심리 상태를 이해할 수 있는 새로운 방법을 제시했다. 신경과학이 발전함에 따라 동물의 다양한 행동을 관찰하는 기술이 진전되었으나 이러한 신경 신호가 어떻게 본능적 심리 상태를 형성하는지에 대한 이해는 여전히 미흡하다. 기존 연구는 시상하부의 특정 신경이 본능적 행동과 연관된다고 밝혔으나 구체적인 역할과 메커니즘은 명확히 규명하기 어려웠다. 이번 연구는 인공지능을 이용해 뇌 시상하부 신경의 기능을 정량적으로 분석함으로써 본능적 심리 상태와 행동의 관계를 명확히 규명한 첫 사례로 평가받고 있다. 연구팀은 새로운 항상성 이론과 인공지능 기반 신경 모델을 결합하여 시상하부의 Agouti-related peptide(AgRP) 신경이 ‘배고픔’을, 렙틴 수용체(LH LepR) 신경이 ‘식욕’을 표상함을 밝혔다. 특히, 시상하부 신경의 활동 패턴을 실험적으로 관찰하고 이를 정교하게 분석함으로써 배고픔과 식욕이 특정 신경 집단의 활동 패턴으로 나타나는 과정을 실험적으로 증명했다. 김형구 교수는 도파민의 역할을 구분하기 위해 개발한 컴퓨터 모델링을 사용해 신경 활성화를 구분하는 방법론을 개발했으며, 이를 바탕으로 서울대 최형진 교수 연구팀의 새로운 항상성 이론을 수식적으로 표현하는 데 성공했다. ▲ 정통적인 항상성 이론과 최신 뇌과학 발견들을 융합한 최신 이론 김형구 교수는 “이번 연구는 인공지능과 신경과학의 융합을 통해 복잡한 신경 회로의 활동을 정량적으로 분석한 첫 사례로, 생명체의 본능적 행동을 수치적으로 이해하는 데 중요한 전환점이 될 것”이라며 “특히 시상하부 신경의 활동이 어떻게 배고픔과 식욕 같은 본능적 욕구를 조절하는지를 구체적으로 밝힌 점에서 큰 의의가 있다”고 전했다. 서울대 최형진 교수는 “섭섭식 행동 연구 중 시상하부에서 관찰된 신경 반응은 기존 이론으로 설명하기 어려웠다. AgRP 신경은 활성화 시 섭식을 유도하지만, 음식 제공 시 오히려 활성이 감소했고, 반대로 LH LepR 신경은 활성화 시 섭식을 유도하면서도 음식 제공 시 활성이 증가했다”며 “이러한 역설적인 결과를 이해하기 위해 인공지능 모델을 도입했고, 이를 통해 새로운 항상성 이론을 수립할 수 있었다”고 밝혔다. ▲ 인공지능을 활용한 모델링 과정 이번 연구는 섭식 행동을 비롯한 생명체의 생존 필수 행동을 뇌가 어떻게 조절하는지를 이해하는 데 중요한 단서를 제공해 향후 섭식 장애, 비만, 식욕 조절 장애 치료에 새로운 전략을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 인공지능 기술을 신경과학에 접목함으로써 인간의 본능적 행동을 수치화하여 이해할 가능성을 열었으며, 이 접근법은 다른 본능적 행동 및 심리 상태를 규명하는 데에도 유용하게 활용될 전망이다. ▲ 대표 실험 결과. 컴퓨터 모델링을 통해 해당 신경 활성이 어느 심리 요소에 더 가까운지 보여준다. (회색 선: 신경 신호, 빨강 선: 최적의 배고픔 모델, 초록선: 최적의 식욕 모델, 파랑, 주황선: 최적의 대조군 모델) 성균관대 김형구 교수와 서울대 최형진 교수의 공동연구 결과는 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 11월 6일 게재됐다. ※ 논문명: A Normative Framework Dissociates Need and Motivation in Hypothalamic Neurons ※ 저널: Science Advances ※ 논문링크: https://doi.org/10.1126/sciadv.ado1820

신미경 교수 차세대 한림원 회원 선출
2024-12-19
글로벌바이오메디컬공학과 신미경 교수는 한국과학기술한림원 (과기한림원)에서 선정한 2025년도 한국차세대과학기술한림원(Y-KAST) 회원으로 선출되었다. 좌측 상단부터 신유정(전북대), 김재훈(KAIST), 박진희(DGIST), 이상규(IBS), 이성빈(KAIST), 최창혁(포스텍), 김산하(KAIST), 신미경(성균관대), 안지환(포스텍), 오동엽(인하대), 이웅(KIST), 조강우(포스텍), 주진현(KAIST), 황의종(KAIST), 권춘탁(경희대), 박준원(서울대), 정영훈(경북대), 이시형(서울대), 정현정(KAIST), 차재국(연세대) 등 2025년도 Y-KAST 신입 회원 20인. 과기한림원 제공 한국과학기술한림원(과기한림원)은 과학기술 분야에서 탁월한 연구 성과를 발표하며 두각을 나타내고 있는 젊은 과학자 20인을 2025년도 한국차세대과학기술한림원(Y-KAST) 회원으로 선출했다고 17일 밝혔다. Y-KAST 회원은 과기한림원이 선발한 만 43세 이하의 젊은 과학자 중 학문적 성과가 뛰어난 연구자다. 특히 박사학위 후 국내에서 독립적 연구자로서 이룬 성과를 중점 평가함으로써 한국 과학기술 발전에 기여할 가능성이 큰 차세대 과학기술 리더가 최종 선출된다. 올해 선출된 회원에는 그래프 이론과 조합론 분야의 차세대 수학자인 김재훈 KAIST 교수, 전기화학 분야의 100년 난제 해결에 앞장서고 있는 최창혁 포스텍 교수, 응집물질물리학 분야에서 독보적 성과를 도출하고 있는 이성빈 KAIST 교수, 천연 고분자 하이드로젤 연구로 네이처(Nature) 등에 논문을 발표한 신미경 성균관대 교수 등 이미 세계적으로 주목받고 있는 연구리더가 다수 포함됐다. 올해 선출된 회원의 평균나이는 만 40.4세다. 경북대와 한국기초과학연구원(IBS) 등 2개 기관에서 첫 Y-KAST 회원을 배출했다. 정영훈 경북대 교수, 이상규 IBS 책임연구원이다. 한림원은 19일 오후 4시 한림원 본원에서 ‘2024 Y-KAST Members’ Day’를 개최하고 신임 Y-KAST 회원을 대상으로 회원패 수여 및 연구업적 소개 등 연구자 간 교류을 진행할 계획이다. Y-KAST는 2017년 2월 출범한 국내 유일의 영아카데미로서 만 45세 이하의 우수한 젊은 과학자들이 주축이 되어 정책 활동과 해외 교류를 수행 중인 단체다. 현재 독일, 영국, 스웨덴, 일본 등 50여 개국에서도 Y-KAST와 비슷한 영아카데미를 운영 중이다. 출처 : 동아사이언스 (미래 한국과학을 이끌 젊은 과학자 20인... 차세대 한림원 회원 선출)

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Research News

김태형 교수 연구팀, 실시간 미토콘드리아 활성 분석이 가능한 나노복합체 기반 전기화학 플랫폼 개발
2025-06-09
심근세포로의 직접 리프로그래밍 과정에서 실시간 미토콘드리아 활성 분석이 가능한 나노복합체 기반 전기화학 플랫폼 개발 - 세포 리프로그래밍 과정의 대사 조절 기전 규명 및 심장 재생 치료제 개발에 기여할 것으로 기대 ▲(왼쪽부터) 김태형 교수, 구경모 박사후연구원, 연세대학교 의과대학 진윤희 교수, 서승주 연구원 - 김태형 교수 연구팀과 연세대학교 의과대학 진윤희 교수 연구팀은 직접 리프로그래밍을 통해 유도된 심근세포 유사체(CiCMs)의 미토콘드리아 대사 활성을 30초 이내에 실시간·비파괴적으로 정량 분석할 수 있는 전기화학 기반 나노복합체 플랫폼(Poly-l-lysine/Matrigel double layer coated gold nanostructured composites, PMGN)을 개발했다. 특히 심장 질환은 여전히 전 세계 사망 원인 1위를 차지하고 있으며, 현재의 약물 및 수술적 치료는 주로 증상 완화에 그쳐 손상된 심근 기능을 회복하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 직접 리프로그래밍 기술은 유망한 대안이지만, 기존의 세포 기능 분석 방법들은 대부분 세포를 고정하거나 파괴해야 하며 분석 과정이 복잡하고 장시간이 소요되어 임상 적용에 어려움이 있었다. ▲[그림1] 심근세포로의 리프로그래밍 과정에서 실시간 미토콘드리아 활성 분석이 가능한 나노복합체 기반 전기화학 플랫폼 개발 연구 개요도 - 이에 연구팀은 금 나노구조 전극에 poly-L-lysine과 Matrigel을 이중 코팅함으로써, 세포 부착 안정성과 전기화학 신호 민감도를 동시에 확보한 새로운 기능성 플랫폼을 구축하였다. 해당 플랫폼은 심근세포의 직접 리프로그래밍 과정 중 일어나는 해당작용에서 산화적 인산화(OXPHOS)로의 대사 전환을 약 30초 이내에 실시간 감지할 수 있으며, 세포 손상 없이 동일 세포를 반복적으로 측정 가능하다는 점에서 기존 분석법 대비 효율성과 정밀도가 크게 향상된다. 실제로 본 기술을 통해 최대 29일간 장기 배양된 심근세포에서의 기능성 변화를 비표지/비파괴방식으로 실시간 추적을 하였으며, 독소루비신, 렘데시비르, 로시글리타존(심독성 약물) 및 리라글루타이드(비독성 약물) 등 총 4종의 약물에 대한 심독성 반응을 실시간으로 정량 평가하는 데 성공하였다. - 이번 연구성과는 재생의학 기반 세포치료제의 기능성 평가 및 품질 관리, 나아가 심혈관계 신약 개발을 위한 심독성 예측 플랫폼으로의 폭넓은 응용 가능성을 제시하며, 세포 기반 치료 및 약물개발 분야의 실용적 전환점을 마련할 것으로 기대된다. - Keywords: 세포 부착 고분자, 금 나노구조체, 전기화학 분석법, 직접 심근세포 리프로그래밍, 미토콘드리아 대사, 심독성 평가 - 이에 김태형 교수는 “본 전기화학 기반 미토콘드리아 활성 평가기술과 플랫폼 (PMGN platform)은 세포 기능성을 손상 없이 정량적으로 분석할 수 있어, 심장 재생 세포치료제의 품질 관리뿐만 아니라 심독성 약물 선별과 임상 적용 평가에 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.”며, “특히 많은 지원을 해준 성균관대학교와 산학협력단 관계자분들께 감사드린다”고 소감을 전했다. - 이 연구 결과는 과학기술정보통신부와 보건복지부가 지원하는 한국연구재단, 재생의료기술개발사업, 한국형 ARPA-H 프로젝트, 보건의료기술연구개발사업의 연구비 지원을 통해 수행되었으며, MATERIALS SCIENCE, COMPOSITES 분야 국제학술지 Advanced Composites and Hybrid Materials지 (IF: 23.2, 상위 1.4%)에 2025년 05월 30일에 게재되었다. - 논문제목: In situ monitoring of mitochondrial redox dynamics during cardiac reprogramming using a poly-l-lysine/Matrigel-coated gold nanostructured composite platform

[2025 포브스코리아 30세 미만 30인] 김수민 박사과정생 선정
2025-03-31
“심장과 뇌는 인체에서 가장 중요한 장기로, 문제가 발생했을 때 신속한 대응이 이뤄지지 않으면 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 생체의료기기 소재 개발은 전 세계적으로 큰 관심을 받고 있습니다. 원격 진료·치료가 가능한 생체의료기기 소재를 개발해 글로벌 의료 기술 혁신에 기여하고자 합니다.” 김수민 성균관대 지능형정밀헬스케어연구단 박사과정생은 조직 접착성을 가지는 치료용 생체재료를 연구 중이다. 특히 전자소자와 접착성 하이드로젤을 결합해 체내에 삽입 가능한 생체의료기기 소재를 개발하는 데 집중하고 있다. 권위 있는 학술지에도 그의 논문이 실렸다. 심장 조직에 부착 가능한 양방향성(심전도 신호 계측·심장 조직 자극을 통한 심박 조율이 가능한) 전자소자에 관한 연구는 〈네이처 일렉트로닉(Nature Electronics)〉에 게재됐다. 심장은 인체 장기 중에서도 움직임이 많아 접근이 어려운 조직인데, 그가 개발한 생체전자 소재를 이식한 동물 모델에서 4주간 구동됐다는 점이 주목받았다. 특히 이 연구는 2024년 국가연구개발 우수성과 100선에 선정된 바 있다. 또 다른 학술지 〈어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)〉에는 주사 가능한 전도성 하이드로젤에 관한 논문이 발표됐다. 이 연구논문은 최소 침습이 적용될 수 있는 전도성 생체재료의 가능성을 제시했다는 평가를 받았다. 그는 “하이드로젤의 단점을 보완하면서도, 가장 큰 장점인 부드러운 물성을 유지할 수 있는 새로운 소재를 개발하는 것을 목표로 한다”며 “이를 위해 고분자 과학에 대한 연구를 더욱 심화해 높은 생체 친화도를 유지하면서도, 장기간 안정적인 구동이 가능한 생체소재를 개발하는 것을 가까운 목표로 삼고 있다”고 말했다. - 이정은 기자 lee.jeongeun2@joongang.co.kr _ 사진 최영재 기자 * 출처 : 포브스 코리아

김태형 교수 연구팀, 줄기세포의 공간 특이적 다중 자동분화 플랫폼 FANTA 개발
2025-02-24
김태형 교수 연구팀, 줄기세포의 공간 특이적 다중 자동분화 플랫폼 FANTA 개발 - 다공성 나노입자 코팅 기술을 통한 줄기세포 정밀 제어의 혁신적인 시스템 제공 - 장기칩 (Organ-on-a-chip) 연구 및 다양한 오가노이드 분화 적용 가능 ▲(왼쪽부터) 김태형 교수, 조연우 박사과정 학생, 강민지 연구원 (2025-1학기 박사과정 입학예정) 글로벌바이오메디컬공학과 김태형 교수 연구팀은 단일 플랫폼에서 공간 특이적으로 줄기세포의 다중 자동 분화를 정밀하게 제어할 수 있는 FANTA(Functionally Aligned Nanoparticle-Trapped Nanopattern Arrays) 플랫폼을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 복잡한 오가노이드 및 장기 칩 연구를 위한 혁신적인 도구로 주목받고 있다. 최근 다양한 오가노이드 및 장기 칩이 개발되면서, 여러 종류의 세포가 공간 특이적으로 배열되어 조직을 형성하지만, 기존 배양 시스템에서는 모든 세포가 동일한 환경에 노출되어 다중 분화를 정밀하게 제어하기 어려웠다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 3종의 뼈 분화 유도 인자를 21일 이상 서방출할 수 있는 다공성 MOF(metal-organic frameworks) 나노입자를 서로 다른 나노 구조로 설계된 단일 나노어레이 플랫폼에 선택적으로 코팅했다. ▲[그림1] 다공성 MOF 나노입자-나노패턴 기반 줄기세포의 공간 특이적 다중 자동분화 플랫폼 FANTA의 개요도 이를 통해 추가적인 유도 인자 없이 일반 성장 배지만으로도 뼈 분화가 유도되었으며, 기존 프로토콜 대비 분화 및 성숙도가 60배 이상 증가했다. 또한, FANTA 플랫폼에서 지방 분화 배지를 처리한 결과, 나노입자가 코팅된 영역에서는 뼈세포가, 코팅되지 않은 영역에서는 지방세포가 98% 이상의 선택도로 공간 특이적으로 동시 생성되었으며, 이를 통해 뼈 속질 경계면을 성공적으로 모사할 수 있었다. ▲[그림2] FANTA 플랫폼의 공간 특이적 다중 자동 분화 (뼈, 지방) 및 뼈 속질 경계면 모사 결과 연구팀은 나노패터닝과 나노입자 코팅 기술을 활용해 해상도를 정밀하게 조절할 수 있음을 입증하며, 보다 복잡한 줄기세포의 공간 특이적 다중 분화 제어가 필요한 오가노이드 및 장기 칩 개발에도 적용 가능성을 제시했다. 김태형 교수는 “FANTA 플랫폼은 성체 줄기세포뿐만 아니라 만능 줄기세포의 다양한 분화에도 적용될 수 있으며, 오가노이드 및 어셈블로이드와 같은 복잡한 3차원 세포 구조체의 자동 분화에도 응용될 것”이라고 밝혔다. 본 연구 결과는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, Impact Factor = 14.7, JCR Ranking 상위 5.56%)에 2월 6일 게재되었으며, 한국연구재단 나노 및 소재기술 개발 사업, 기초연구실 사업, 한국보건산업진흥원의 한국형 ARPA-H 프로젝트 지원을 받아 수행되었다. ※ 논문명: Spatially controlled multicellular differentiation of stem cells using triple factor-releasing metal–organic framework-coated nanoline arrays ※ 학술지: Nature Communications (IF: 14.7) ※ 논문 링크: https://doi.org/10.1038/s41467-025-56373-0

신미경 교수 차세대 한림원 회원 선출
2024-12-19
글로벌바이오메디컬공학과 신미경 교수는 한국과학기술한림원 (과기한림원)에서 선정한 2025년도 한국차세대과학기술한림원(Y-KAST) 회원으로 선출되었다. 좌측 상단부터 신유정(전북대), 김재훈(KAIST), 박진희(DGIST), 이상규(IBS), 이성빈(KAIST), 최창혁(포스텍), 김산하(KAIST), 신미경(성균관대), 안지환(포스텍), 오동엽(인하대), 이웅(KIST), 조강우(포스텍), 주진현(KAIST), 황의종(KAIST), 권춘탁(경희대), 박준원(서울대), 정영훈(경북대), 이시형(서울대), 정현정(KAIST), 차재국(연세대) 등 2025년도 Y-KAST 신입 회원 20인. 과기한림원 제공 한국과학기술한림원(과기한림원)은 과학기술 분야에서 탁월한 연구 성과를 발표하며 두각을 나타내고 있는 젊은 과학자 20인을 2025년도 한국차세대과학기술한림원(Y-KAST) 회원으로 선출했다고 17일 밝혔다. Y-KAST 회원은 과기한림원이 선발한 만 43세 이하의 젊은 과학자 중 학문적 성과가 뛰어난 연구자다. 특히 박사학위 후 국내에서 독립적 연구자로서 이룬 성과를 중점 평가함으로써 한국 과학기술 발전에 기여할 가능성이 큰 차세대 과학기술 리더가 최종 선출된다. 올해 선출된 회원에는 그래프 이론과 조합론 분야의 차세대 수학자인 김재훈 KAIST 교수, 전기화학 분야의 100년 난제 해결에 앞장서고 있는 최창혁 포스텍 교수, 응집물질물리학 분야에서 독보적 성과를 도출하고 있는 이성빈 KAIST 교수, 천연 고분자 하이드로젤 연구로 네이처(Nature) 등에 논문을 발표한 신미경 성균관대 교수 등 이미 세계적으로 주목받고 있는 연구리더가 다수 포함됐다. 올해 선출된 회원의 평균나이는 만 40.4세다. 경북대와 한국기초과학연구원(IBS) 등 2개 기관에서 첫 Y-KAST 회원을 배출했다. 정영훈 경북대 교수, 이상규 IBS 책임연구원이다. 한림원은 19일 오후 4시 한림원 본원에서 ‘2024 Y-KAST Members’ Day’를 개최하고 신임 Y-KAST 회원을 대상으로 회원패 수여 및 연구업적 소개 등 연구자 간 교류을 진행할 계획이다. Y-KAST는 2017년 2월 출범한 국내 유일의 영아카데미로서 만 45세 이하의 우수한 젊은 과학자들이 주축이 되어 정책 활동과 해외 교류를 수행 중인 단체다. 현재 독일, 영국, 스웨덴, 일본 등 50여 개국에서도 Y-KAST와 비슷한 영아카데미를 운영 중이다. 출처 : 동아사이언스 (미래 한국과학을 이끌 젊은 과학자 20인... 차세대 한림원 회원 선출)

통증의 비밀 : 통증 예측과 외부 자극이 통합돼 나타나
2024-12-05
통증의 비밀 : 통증 예측과 외부 자극이 통합돼 나타나 - 기능적 자기공명영상(fMRI) 기반으로 뇌의 통증 정보 통합 메커니즘 규명 - 통증을 느낄 때 뇌의 어느 영역이 활성화되는지를 넘어, 통증 요인들이 어떻게 통합돼 우리가 통증을 경험하는지가 밝혀졌다. 기초과학연구원(IBS, 원장 노도영) 뇌과학 이미징 연구단 우충완 부단장(성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 부교수)과 유승범 참여교수(성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 조교수) 공동연구팀은 기능적 자기공명영상(functional MRI, fMRI)측정한 뇌 활동 데이터를 기반으로 뇌가 통증 정도에 대한 기대치와 실제 자극의 세기를 어떻게 통합하는지 규명했다. 통증은 외부 자극에 대한 단순한 신체적 반응이 아니라, 생물학적·심리학적 요인들이 복합적으로 작용하는 경험이다. 예시로 통증의 강도는 외부에서 주어지는 자극의 세기뿐만 아니라 자극이 얼마나 아플 것인가에 대한 기대치에도 영향을 받는다. 기존 연구는 통증 요인들이 각각 뇌의 어느 영역을 활성화하는지를 밝혔지만, 이 요인들이 어떻게 하나의 통증 경험으로 통합되는지는 알려진 바가 없었다. 우선 연구팀은 통증 요인들이 통합되는지를 확인하고자 피험자들에게 앞으로 주어질 열 자극(통증 자극)이 얼마나 아플지 예측하게 했다. 이후 피험자의 팔뚝에 열 자극 기기를 부착해 다른 강도의 자극을 전달하며 fMRI로 뇌 신호를 측정했다. 결과적으로 같은 자극의 세기에도 통증이 클 거라고 예상한 피험자가 그렇지 않은 피험자보다 더 아프다고 보고해, 통증에 대한 기대치와 자극의 세기가 통합돼 통증을 느낀다는 것을 확인했다. 다음으로 통증 정보가 뇌에서는 어떻게 통합되는지 밝히기 위한 가설을 세웠다. 통증 정보가 통합되려면 일단 예측과 자극 정보가 보존돼야 한다는 전제하에, 보존과 통합이라는 과정에 중점을 뒀다. 또한, 뇌를 피질계층1)별로 나눠 접근했다. 연구팀의 가설은 감각 영역과 같은 낮은 층위의 영역에서는 두 정보 중 하나만 보존돼 통합이 이루어지지 않지만, 연합 영역과 같은 높은 층위의 영역에서는 모두 온전히 보존 및 통합된다는 것이었다. 이처럼 뇌의 피질계층별로 나누어 fMRI 데이터를 분석한 결과, 가설과 달리 모든 피질계층의 뇌 영역에서 예측과 자극 정보를 모두 보존하고 있었다. 다만, 통증 정보의 통합은 오직 높은 층위의 영역에서만 이루어졌다. 특히, 피질계층 영역별로 각 통증 정보를 보존하는 하위 공간이 존재했고, 높은 층위의 영역에서는 각 하위 공간에서 나오는 정보 패턴들의 합과 실제로 피험자들이 보고한 통증의 양상이 일치했다. 이로써 통증 정보가 단순히 뇌의 특정 영역에서 처리되는 것이 아니라 높은 층위의 영역에서 통합돼 통증 경험을 형성함을 규명했다. 이번 연구성과는 전기생리학 방법론과 뇌 전체 촬영이 가능한 fMRI를 결합해 뇌 전체 수준에서의 통증 정보 처리 메커니즘을 규명했다. 기존 연구는 주로 특정 뇌 영역과 통증 정보의 연관성을 밝히는 데 그쳤다면, 이번 연구는 통증 정보들이 어떻게 통합되는지에 대한 수학적 원리를 밝혔다. 우충완 부단장은 “이번 발견은 통증의 신경과학적 이해를 확장하는 중요한 기틀을 마련했을 뿐만 아니라, 만성 통증 치료의 새로운 전략을 개발하는 데 중요한 단서를 제공했다”고 말했으며, 유승범 교수는 “뇌 활성화 패턴의 기하학적 정보를 이용해 각기 다른 정보의 통합 메커니즘을 밝힌 혁신적 연구”라고 전했다. 이번 연구는 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 9월 12일 온라인 게재됐다. 그림 설명 [그림1] 뇌의 활성화 정도를 표상하는 공간과 그 안에서 일어나는 통증 정보의 보존과 통합 A는 뇌의 활성화 정도와 이것이 어떻게 공간상에서 표상될 수 있는지를 보여준다. A의 왼쪽은 fMRI 복셀(fMRI로 촬영된 뇌 영역의 단위) 3개의 시간에 따른 활성화 정도를 나타내고, 오른쪽은 각 복셀들의 활성화 정도가 축이 되어 3차원 공간상에서 표시된 결과이다. 왼쪽의 숫자는 오른쪽 공간상에서 같은 색의 점으로 표현했다. B의 왼쪽에서 기대 하위 공간은 통증에 대한 기대치 정보를, 자극 하위 공간은 통증에 대한 자극의 세기 정보를 보존하는 하위 공간을 나타낸다. 네트워크 복셀들의 활성화 정도를 각각의 하위 공간에 투사시키고, 그 정보들을 기반으로 각 네트워크가 두 정보를 보존 또는 통합하는지를 연구했다. 결과적으로 낮은 피질계층 영역에서는 두 정보가 모두 보존됐지만 피험자들의 통증 보고가 재구성(통합)되지 않았고, 높은 피질 계층 영역에서는 두 정보에 대한 보존과 통합이 모두 일어났다. [그림2] 하위 공간 내 패턴을 기반으로 재구성한 통증 보고와 실제 피험자 통증 보고의 비교 시각 네트워크(낮은 층위의 피질계층)와 변연계(높은 층위의 피질계층) 네트워크에서의 결과. 각 행 왼쪽부터 기대 하위 공간에서의 시간에 따른 뇌 패턴, 자극 하위 공간에서의 시간에 따른 뇌 패턴, 그리고 재구성된 통증 보고와 실제 통증 보고를 비교한 결과를 나타낸다. 기대 하위 공간과 자극 하위 공간에서는 각 기대치와 자극의 세기에 대한 정보를 보존하고 있었다. 마지막 열을 살펴보면 시각 네트워크에서는 기대치에 대한 차이가 있지만, 변연계 네트워크에서는 기대치와 자극 세기 정보 모두 성공적으로 재구성됨을 보여준다. 출처 : IBS 기초과학연구원 Research News 링크

김형구 교수 공동연구팀, 인공지능으로 생명체의 본능적 행동 규명
2024-11-20
글로벌바이오메디컬공학과 김형구 교수 공동연구팀, 인공지능으로 생명체의 본능적 행동 규명 - 인공지능 기반 모델로 시상하부 신경의 ‘배고픔’과 ‘식욕’ 원리 밝혀내 ▲ (왼쪽부터) 이영희 박사(서울대학교), 윤종원 석사과정(성균관대학교), 김형구 교수(성균관대학교), 최형진 교수(서울대학교), 김규식 박사과정(서울대학교), (가운데)김유빈 박사과정(서울대학교) 글로벌바이오메디컬공학과 김형구 교수 연구팀(공동 제1저자 윤종원 석사과정)과 서울대학교 최형진 교수 연구팀(공동 제1저자 김규식 박사과정, 이영희 박사, 김유빈 박사과정)은 공동연구를 통해 인공지능을 활용하여 인간의 본능적 심리 상태를 이해할 수 있는 새로운 방법을 제시했다. 신경과학이 발전함에 따라 동물의 다양한 행동을 관찰하는 기술이 진전되었으나 이러한 신경 신호가 어떻게 본능적 심리 상태를 형성하는지에 대한 이해는 여전히 미흡하다. 기존 연구는 시상하부의 특정 신경이 본능적 행동과 연관된다고 밝혔으나 구체적인 역할과 메커니즘은 명확히 규명하기 어려웠다. 이번 연구는 인공지능을 이용해 뇌 시상하부 신경의 기능을 정량적으로 분석함으로써 본능적 심리 상태와 행동의 관계를 명확히 규명한 첫 사례로 평가받고 있다. 연구팀은 새로운 항상성 이론과 인공지능 기반 신경 모델을 결합하여 시상하부의 Agouti-related peptide(AgRP) 신경이 ‘배고픔’을, 렙틴 수용체(LH LepR) 신경이 ‘식욕’을 표상함을 밝혔다. 특히, 시상하부 신경의 활동 패턴을 실험적으로 관찰하고 이를 정교하게 분석함으로써 배고픔과 식욕이 특정 신경 집단의 활동 패턴으로 나타나는 과정을 실험적으로 증명했다. 김형구 교수는 도파민의 역할을 구분하기 위해 개발한 컴퓨터 모델링을 사용해 신경 활성화를 구분하는 방법론을 개발했으며, 이를 바탕으로 서울대 최형진 교수 연구팀의 새로운 항상성 이론을 수식적으로 표현하는 데 성공했다. ▲ 정통적인 항상성 이론과 최신 뇌과학 발견들을 융합한 최신 이론 김형구 교수는 “이번 연구는 인공지능과 신경과학의 융합을 통해 복잡한 신경 회로의 활동을 정량적으로 분석한 첫 사례로, 생명체의 본능적 행동을 수치적으로 이해하는 데 중요한 전환점이 될 것”이라며 “특히 시상하부 신경의 활동이 어떻게 배고픔과 식욕 같은 본능적 욕구를 조절하는지를 구체적으로 밝힌 점에서 큰 의의가 있다”고 전했다. 서울대 최형진 교수는 “섭섭식 행동 연구 중 시상하부에서 관찰된 신경 반응은 기존 이론으로 설명하기 어려웠다. AgRP 신경은 활성화 시 섭식을 유도하지만, 음식 제공 시 오히려 활성이 감소했고, 반대로 LH LepR 신경은 활성화 시 섭식을 유도하면서도 음식 제공 시 활성이 증가했다”며 “이러한 역설적인 결과를 이해하기 위해 인공지능 모델을 도입했고, 이를 통해 새로운 항상성 이론을 수립할 수 있었다”고 밝혔다. ▲ 인공지능을 활용한 모델링 과정 이번 연구는 섭식 행동을 비롯한 생명체의 생존 필수 행동을 뇌가 어떻게 조절하는지를 이해하는 데 중요한 단서를 제공해 향후 섭식 장애, 비만, 식욕 조절 장애 치료에 새로운 전략을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 인공지능 기술을 신경과학에 접목함으로써 인간의 본능적 행동을 수치화하여 이해할 가능성을 열었으며, 이 접근법은 다른 본능적 행동 및 심리 상태를 규명하는 데에도 유용하게 활용될 전망이다. ▲ 대표 실험 결과. 컴퓨터 모델링을 통해 해당 신경 활성이 어느 심리 요소에 더 가까운지 보여준다. (회색 선: 신경 신호, 빨강 선: 최적의 배고픔 모델, 초록선: 최적의 식욕 모델, 파랑, 주황선: 최적의 대조군 모델) 성균관대 김형구 교수와 서울대 최형진 교수의 공동연구 결과는 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 11월 6일 게재됐다. ※ 논문명: A Normative Framework Dissociates Need and Motivation in Hypothalamic Neurons ※ 저널: Science Advances ※ 논문링크: https://doi.org/10.1126/sciadv.ado1820

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