임상적으로 유의한 전립선 암 예측률 95% 달해실제 임상 적용 시 높은 효과 거둘 것으로 기대 서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원(원장 김병관) 비뇨의학과 연구진이 전립선 암을 예측하는 XAI(설명 가능한 인공지능) 모델을 개발해 진단의 효과성을 입증한 내용의 연구 결과를 최근 발표했다. 설명 가능한 인공지능(XAI, eXplainable AI)이란 결과에 대한 판단의 근거를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 제시하는 인공지능을 말한다. 기존의 AI와 달리 XAI는 판단의 불확실성을 해소해 결과의 신뢰성을 높일 수 있는 장점이 있으며, 이로 인해 정확한 진단을 필요로 하는 의료분야에 적용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 보라매병원 비뇨의학과·서울대병원 교수 연구팀(제1저자 서울대병원 입원의학센터 서준교 교수, 교신저자 보라매병원 비뇨의학과 정 현 교수)은 2009년 3월부터 2019년 10월까지 보라매병원에 방문해 전립선 조직 검사를 받은 2,843명의 데이터를 기반으로 전립선 암을 예측하는 AI 알고리즘을 개발한 뒤, 948명의 데이터를 무작위로 대입해 진단의 효과성을 분석했다. AI 모델은 환자의 나이와 전립선 용적률, 초음파 및 혈액 검사 결과 등
서울의대·국립암센터 연구팀, 기존의 인구학적임상적 특성을 넘어, 폐암 생존자 삶의 질 및 생활습관 정보 데이터를 활용한 머신러닝 기반의 사망예측 모델 개발 머신러닝 및 AI(인공지능) 관련 기술이 혁신적으로 발전하는 가운데, 의료 현장에 이를 적용하려는 노력이 점차 늘고 있다. 머신러닝 및 AI(인공지능) 관련 기술은 질병 진단의 정확도를 높이는 데에도 도움을 주는 것을 넘어, 미래의 환자 상태 및 나아가 사망까지도 예측하여 이를 예방하는 것에도 활용된다. 서울의대와 국립암센터 연구팀(심진아, 김영애 박사, 윤영호 교수)은 폐암 치료 후 암 생존자들의 생활 습관 및 삶의 질 정보를 활용하여 머신러닝 기반의 사망예측 모델을 개발했으며, 이를 통해 5년 후 암 생존자의 사망을 보다 정확하게 예측하는데 성공했다. 본 암 생존자 사망 예측 모형은 2001년부터 2006년 사이에 국립암센터와 삼성서울병원에서 수술 후 완치를 판정받은 폐암 환자 809명을 대상으로, 2006-2007년도에 걸쳐 생활 습관 및 삶의 질 자료를 수집하였으며, 이 자료를 바탕으로 5년 후의 사망을 예측하였다. 폐암은 국내 암 사망률 1위의 암이다. 이렇듯, 장기생존이 어려운 암으로 알려졌음에
2·3등급 지방간 임신부 34% 고혈압 발생, 신생아 분만 시기도 빠르고 평균 체중도 적어임신부 초기부터 비알코올성 지방간은 주의 깊게 관찰해야 비알코올성 지방간을 가진 임신부는 고혈압이 발생할 위험이 높아 사전 진찰을 통해 면밀한 관리가 필요한 것으로 나타났다. 서울대병원 산부인과 박중신 정영미 이승미, 보라매병원 김원 신수, 김병재, 김선민 교수, 인천서울여성병원 공동 연구팀은 비알코올성 지방간 임신부의 임신 관련 고혈압 발병 위험도 연구결과를 8월 3일 발표했다. 그간 심혈관계 질환, 당뇨, 고혈압 및 대사증후군의 독립적인 위험인자는 연구가 많았으나 임신 여성의 비알코올성 지방간 질환 연구는 부족했다. 연구팀은 2014~17년, 총 877명의 임신부를 대상으로 조사했다. 그 결과 임신 10-14주 비알코올성 지방간으로 진단된 여성은 임신 20주 이후에 임신 관련 고혈압이 발생할 위험도가 높았다. 지방간 1등급의 경우 위험도가 2.9%로 상승했으며 2등급, 3등급 환자는 각각 11.5%, 22.2%로 임신 관련 고혈압 위험성이 증가하는 것이 확인됐다. 140/90mmHg 이상으로 혈압이 높은 임신부들에게서는 혈액에서 단백질 셀레노프로테인P의 농도가 증가했
고려대(심재원,김태근)-이화여대(김동하) 공동연구팀고효율/안정성 페로브스카이트 소재 기반 광전 소자 개발세기 낮은 실내등으로 고효율 전력생산 가능한 핵심기술 개발 고려대학교(총장 정진택) 전기전자공학부 심재원 교수 및 김태근 교수, 이화여자대학교 화학나노과학과 김동하 교수가 이끄는 공동 연구팀이 페로브스카이트 소재를 사용하여 LED 실내조명(1000 룩스) 하에서 34% 이상의 고효율 광전변환효율*을 보이는 핵심 기술을 기발했다. 최근 사물 인터넷(IoT)기반 무선 센서, 스마트 폰 및 태블릿 PC를 포함한 저전력 구동 실내 전자 장치의 사용이 급격히 증가함에 따라 반영구적으로 사용가능한 에너지원에 대한 관심이 늘어나고 있다. 이런 맥락에서 실내광 활용을 통한 전력 생산은 매우 흥미로운 일이다. 건물 내 전력소비에서 실내광이 차지하는 비율이 상당히 높으며 약 30 %만 재활용 하여 전력 생산을 할 수 있다면 비용 절약 등에서 큰 효과가 기대된다. 특히 다양한 실내 에너지원(빛, 열, 압력 등) 중 빛(실내광)을 활용한 발전은 에너지 원으로의 접근성 및 발전 효율에 있어 매우 안정적이라고 볼 수 있다. 빛을 전기 에너지로 변환하기 위해 광전 소자(예: 태양전지
삼성서울병원 소아청소년과 이지원•이지훈 교수 연구팀차세대 염기서열분석법 적용, 소량 혈액으로 진단 가능 어린 연령에 검사할수록 원인유전자 찾을 확률 높아“환자별 적절한 약제 선택과 예후 예측 가능” 뇌전증은 다양한 원인들에 의해 발병하게 되는 신경학적 질환이다. 발병 원인을 찾기 어렵지만 알아내야 개개인에 맞는 치료 방식을 결정할 수 있다. 결국 환자별 맞춤 치료를 위해 의료진들은 많은 검사와 치료 방식을 동원해야만 했다. 심지어 일부 소아환자들은 뇌 MRI 검사결과가 정상임에도 불구하고 매우 어린 나이부터 뇌전증이 발병하는 경우도 있어 원인을 밝히기 위한 더욱 명확한 진단 방법이 필요하다. 삼성서울병원 소아청소년과 이지원•이지훈 교수 연구팀은 유전자패널검사로 생후 6개월 미만일 때 뇌전증이 발병한 영아 환자 중 뇌MRI가 정상인 환자의 약 50%에서 원인유전자를 찾을 수 있다고 밝혔다. 연구팀은 뇌전증으로 진단받은 2세이하 영아 환자 중 뇌 MRI 검사 결과가 정상인 환자 116명을 대상으로 차세대 염기서열분석법을 이용한 유전자패널검사를 시행했다. 차세대 염기서열분석법(Next-generation sequencing)은 소량의 혈액(3cc)으로 다수의 유전
고대 강희민 교수팀, 리간드 슬라이딩 스위치로 생체 내 면역반응 원격 제어하는 신소재 `생체내 소재 표면에서 리간드의 슬라이딩 움직임을 제어함으로써 실시간으로 면역 및 재생 반응을 제어할 수 있는 나노바이오 신소재가 고려대 연구팀에 의해 개발됐다. 고려대 공과대학 신소재공학부 강희민 교수(교신저자) 연구팀이 주도한 이 연구는 성과를 인정받아 세계적 학술지 ‘Advanced Functional Materials(Impact Factor: 16.836)’에 7월 9일 게재됐다. * 논문명 : Remote Manipulation of Slidable Nano-Ligand Switch Regulates the Adhesion and Regenerative Polarization of Macrophages 이번 연구는 제1저자인 최효준 학사과정생 (신소재공학부), 배건휴 석박사통합과정생 (신소재공학부)의 주도 하에 기계공학부 정석 교수(공동저자), 의과대학 구로병원 송재준 교수 (공동저자)의 협력으로 진행됐다. 생체 소재가 인체 내 삽입되면 외부 물질로 인식한 인체는 면역반응을 일으킨다. 이러한 면역반응을 억제, 조절하기 위해 생체 소재의 표면을 설계하는 것이 필수적
용인세브란스병원 정석종 교수파킨슨병 환자 개인에게 맞는 치료계획 수립에 도움 연세대학교 의과대학 용인세브란스병원(병원장 최동훈)은 신경과 정석종 교수의 연구 논문이 권위 있는 국제 신경과학 학술지 ‘Neurology’에 게재됐다고 7월 31일 밝혔다. 정석종 교수는 세브란스병원 신경과 손영호·이필휴 교수와 공동 연구를 통해 ‘초기 파킨슨병 환자의 기저핵 도파민 결핍 양상에 따른 예후 분석(Patterns of striatal dopamine depletion in early Parkinson disease: Prognostic relevance)’ 논문을 발표했다. 이 논문은 파킨슨병의 유무를 진단하는 기저핵(basal ganglia)의 도파민 결핍 양상에 따른 파킨슨병 진행 경과의 차이를 분석하기 위해 진행됐다. 정석종 교수 연구팀은 205명의 초기 파킨슨병 환자들을 6.8년간 추적했다. 파킨슨병 진단 시 시행한 FP-CIT PET(도파민 운반체 영상 양전자 단층촬영) 데이터를 이용해 기저핵 영역별 흡수 정도를 정량 분석하고, 요인 분석(factor analysis)을 사용해 기저핵 도파민 결핍 양상을 4가지로 나누고 수치화했다. 그 결과 추적 기간 중 7
고대 안암 김병수 교수팀, 고려대학교 안암병원 김병수 교수팀(의과학과 김병수 교수, 혈액종양내과 이병현 교수)이 세계최초로 다발골수종 치료를 위한 PD-L1 기반 예후예측 모델을 개발했다. PD-L1(programmed death-ligand 1)은 세포 표면에 있는 단백질로서 T세포의 탈진, 사멸을 유도하고 암세포의 면역내성획득에 중요한 역할을 하는 바이오마커다. 특히 항PD-1 면역항암제인 pembrolizumab과 표준 치료제의 병합요법과 표준 치료제 단독요법의 효과를 비교한 3상 임상시험(KEYNOTE 183, 185)이 pembrolizumab 투약 군의 안전성 문제와 낮은 생존율로 2017년 7월에 중단된 이후, 이의 대안으로, 항PD-L1 면역항암제의 적용 가능성이 주목받고 있다. 기존의 보편적인 화학항암제와는 달리, 표적 면역항암제는 면역항암제의 표적으로 적절한 암환자 군을 사전에 선별하는 과정이 면역항암치료의 성공을 보장함에 핵심적인 역할을 하기때문에 이를 파악하기 방법의 개발은 매우 중요하다. PD-L1 발현을 측정할 때 고형암에서는 암 종괴의 조직 슬라이드 염색 기법을 주로 사용하지만, 혈액암인 다발골수종은 종괴를 형성하지 않아 기존에 고
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