단국대학교

의료 인공지능, 청각 재생의학, 대사체-유전체 연관 분석 분야서 세계적 연구성과 인정

의과대학 손혜주 교수(핵의학과) 연구팀, 이민영 교수(이비인후과) 연구팀. 이상헌(바이오소재융합공학과)교수팀이 세계적 권위의 학술성과를 인정받으며 포스텍 생물학연구정보센터(Biological Research Information Center, 이하 BRIC)가 주관하는 ‘한국을 빛내는 사람들’에 나란히 선정됐다.

BRIC의 ‘한국을 빛내는 사람들’은 세계적 과학기술논문인용색인(SCI)급 학술지 가운데 논문피인용지수(IF : impact factor)가 10 이상인 학술지에 논문을 게재해 연구 성과를 거둔 한국인 과학자들을 선정해 소개하는 프로그램으로 국내 연구자의 국제적 연구 역량을 보여주는 중요한 지표로 평가된다.

■ 손혜주 교수 연구팀, AI 기반 뼈 스캔 진단 정확도 향상

△ 손혜주 교수

손 교수는 한림대학교 공동연구팀과 함께 최신 AI 모델인 ‘ConvNeXt’를 활용해 뼈 스캔(Bone Scan) 영상의 진단 정확도를 획기적으로 향상시킨 연구를 진행했다. 뼈 스캔은 전립선암, 유방암 등 뼈로의 전이가 자주 발생하는 암 환자들에게 필수적인 검사로 CT나 MRI에 비해 비용이 낮고 신속하게 전신의 뼈 상태를 평가할 수 있다.

연구팀은 총 6,175명의 환자 데이터를 기반으로 합성곱신경망 모델(ResNet, 딥러닝 알고리즘), 트랜스포머 모델(인공신경망), ConvNeXt 모델의 진단 성능을 비교 분석했으며, ConvNeXt 모델은 민감도 79%, 특이도 100%를 기록해 기존 모델 대비 월등한 성능을 보였다.

△ ConvNeXt 모델이 기존 모델 대비 실제 암 병변 부위의 위치를 정확하게 탐지하였다.

해당 연구는 핵의학 분야 최상위 학술지인 「Clinical Nuclear Medicine」(2023년 JIF 10.0, 영상의학 분야 상위 1.9%)에 게재되었으며 논문명은 ‘Comparison of CNNs and Transformer Models in Diagnosing Bone Metastases in Bone Scans Using Grad-CAM (뼈 스캔 영상에서 Grad-CAM 기반 골전이 진단을 위한 CNN 및 트랜스포머 모델 비교 연구)’이다.

■ 이민영 교수 연구팀, 소리 감지세포 만드는 신기술 개발… 난청 치료에 새 희망 제시

△ 이민영 교수, 문세영 교수

이민영 교수 연구팀은 귀 안에서 소리를 듣게 해주는 감각세포인 ‘털세포(Hair Cell)’를 만드는 새로운 방법을 개발했다. ‘털세포’는 귀 속 깊은 곳에 있으며 한번 손상되면 자연적으로 다시 생기지 않아 난청의 주요 원인이 된다.

연구팀은 털세포로 자라날 수 있는 전구세포(분화 전의 세포)만을 모아 사람 몸속 기관을 본뜬 ‘미니 장기’인 ‘내이 오가노이드(ear organoid)’를 만드는 데 성공했다. 이 교수팀은 여기에 태아 시기 귀 발생을 조절하는 단백질인 ‘Shh(소닉헤지호그)’를 활용해 세포의 성숙을 유도했다 그 결과 실제 귀 속 털세포와 유사한 돌기 구조(stereocilia)가 길게 자라났고, 청각 신호를 전달하는 데 필요한 유전자(Lrba, Lmo7, Pls1)와 청신경과의 연결 기능도 향상된 것이 확인됐다.

△털세포의 구조적·기능적 성숙을 유도하는 내이 오가노이드 배양법

이번 연구는 문세영 교수(코스메디컬소재학과) 연구팀과의 협업을 통해 단일세포 RNA 시퀀싱 분석까지 이뤄졌으며 털세포 관련 핵심 유전자(Espn, Tmc1, Pou4f3 등)가 활발히 발현된 세포 집단을 규명함으로써 해당 기술이 난청 치료제로서의 활용 가능성을 입증했다.

연구 결과는 세계적인 의생명과학 학술지 「Theranostics」(2025년 12월호, 영향력지수 IF 12.4)에 게재되었으며, 논문 제목은 “Shh agonist enhances maturation in homotypic Lgr5-positive inner ear organoids(Shh 작용제가 동질적인 Lgr5 양성 내이 오가노이드의 성숙 촉진)”이다.

■ 이상헌 교수팀, 대사 물질의 유전체 진단 정확도 높이는 데이터 분석 방법 제시

△이상헌 교수(오른쪽, 프리무스국제대학 바이오소재융합공학과)와 연구원들

이상헌 교수(프리무스국제대학 바이오소재융합공학과)가 하버드 보건대학원, 매사추세츠 종합병원(MGH), 브링엄 여성병원(BWH) 등과 함께 우리 몸의 다양한 대사 물질의 유전체 진단 정확도를 높일 수 있는 통계적 분석 방법을 제시했다.

이 교수팀은 기존의 대사체-유전체 연관 분석(MGWAS)에서 나타나는 '위양성(false positive)' 문제를 해결하기 위해 '순위기반 정규화(rank-based normalization)' 기법을 제안했다.

이번 연구는 질병과 연관된 대사 지표와 유전자를 보다 정확히 찾아낼 수 있게 되어 향후 대사체 기반 개인 맞춤형 의료와 헬스케어 분야에서 실질적인 응용이 가능할 것으로 전망된다. 연구는 세계적인 학술지 사이언스 어드밴스(Science Advances) 2025년 4월 11일자 첫 논문으로 소개됐다. 논문명은 ‘On the analysis of metabolite quantitative trait loci: Impact of different data transformations and study designs(대사체-유전체 연관분석에서 정량적 형질좌위의 위양성에 미치는 대사체의 데이터 변환 방식과 유전체 연구 설계의 영향 평가)’이다.

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