국내 연구진이 개인별 항암 효과를 최적화하는 인공지능(AI) 기반 맞춤형 항암백신 설계 기술을 개발했다. 2일 KAIST는 동대학 바이오및뇌공학과 최정균 교수 연구팀이 ㈜네오젠로직과의 공동연구를 통해 개인맞춤형 항암백신 개발의 핵심 요소인 신생항원을 예측하는 새로운 AI 모델을 개발하고, 이를 통해 면역항암치료에서 B 세포의 중요성을 규명했다고 밝혔다. 연구팀은 기존 신생항원 발굴이 주로 T 세포 반응성 예측에 의존하던 한계를 극복하고, T 세포와 B 세포의 반응성을 통합적으로 고려한 AI 기반 신생항원 예측 기술을 개발했다. 해당 기술은 대규모 암 유전체 데이터, 동물실험, 항암백신 임상시험 자료 등을 통해 검증되었으며, 신생항원에 대한 B 세포 반응성을 정량적으로 예측할 수 있는 최초의 AI 기술로 평가된다. 신생항원은 암세포 돌연변이에서 유래된 단백질 조각으로 구성돼 암세포 특이성을 갖기 때문에 차세대 항암 백신의 핵심 타깃으로 주목받아 왔다. 모더나와 바이오엔텍이 신생항원 기반 항암백신 기술을 발전시키는 과정에서 확보한 mRNA 플랫폼을 활용해 COVID-19 백신을 개발한 바 있으며, 글로벌 제약사들과 함께 항암백신 임상시험을 활발히 진행 중이다. 그러나 현재 항암백신 기술은 대부분 T 세포 중심의 면역반응에 집중되어 있어 B 세포가 매개하는 면역반응을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 존재했다. 실제 존스홉킨스대학교 마크 야소안·엘리자베스 재피 교수 연구팀도 지난해 5월 네이처 리뷰 캔서에서 “B 세포의 종양 면역 역할에 대한 근거가 축적되고 있음에도 불구하고 대부분의 항암백신 임상시험이 여전히 T 세포 반응에만 초점을 맞추고 있다"고 지적한 바 있다. 연구팀의 새로운 AI 모델은 돌연변이 단백질과 B 세포 수용체(BCR) 간 구조적 결합 특성을 학습해 B 세포 반응성을 예측하는 방식으로 기존 한계를 극복했다. 특히 항암백신 임상시험 데이터를 분석한 결과, B 세포 반응까지 통합적으로 고려함으로써 실제 임상에서 항종양 면역 효과를 크게 높일 수 있음을 확인했다. 이번 연구에는 김정연 박사와 안진현 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 사이언스 어드밴시스에 지난달 3일 게재됐다. 최정균 교수는 “현재 신생항원 AI 기술을 사업화하고 있는 ㈜네오젠로직과 함께 개인맞춤형 항암백신 플랫폼의 전임상 개발을 진행하고 있다“며 "내년 임상 진입을 목표로 미국 식품의약국(FDA) 임상시험계획(IND) 제출을 준비 중"이라고 밝혔다. 이어 “독자적인 AI 기술을 기반으로 항암백신 개발의 과학적 완성도를 높이고 임상 단계로의 전환을 단계적으로 추진하겠다"고 덧붙였다. 박주성 기자 wn107@ekn.kr

2026-01-02 21:16 박주성 기자 wn107@ekn.kr

국내 연구진이 종양 내부에서 면역세포를 직접 항암 세포치료제로 바꾸는 새로운 치료법을 개발했다. 30일 KAIST는 동대학 바이오및뇌공학과 박지호 교수 연구팀이 'CAR-대식세포' 전환 치료법을 개발했다고 밝혔다. 치료법은 인체 종양 내부에 약물을 주입해 대식세포가 이를 흡수하고 암을 인식하는 장치인 CAR 단백질을 생성하도록 유도해, 체내에서 대식 세포가 항암 면역세포인 CAR-대식세포로 전환하는 방식이 골자다. 고형암은 위암·폐암·간암처럼 단단한 덩어리 형태로 자라는 암으로, 면역세포가 종양 안으로 침투하거나 기능을 유지하기 어려워 기존 면역세포치료의 효과가 제한적이었다. 최근 차세대 면역치료로 주목받는 CAR-대식세포는 암세포를 직접 잡아먹는 동시에 주변 면역세포를 활성화해 항암 반응을 확산시키는 장점을 갖는다. 그러나 기존 CAR-대식세포 치료는 환자 혈액에서 면역세포를 채취한 뒤 배양과 유전자 조작을 거치는만큼 시간과 비용 부담이 크고 실제 환자 적용에도 한계가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 종양 주변에 이미 모여 있는 '종양 연관 대식세포'에 주목했다. 대식세포에 잘 흡수되도록 설계된 지질나노입자에 암을 인식하는 정보를 담은 mRNA와 면역 반응을 깨우는 면역자극제를 함께 실어 체내에서 면역세포를 직접 재프로그래밍하는 전략이다. 이를 토대로 치료제를 종양 내부에 주입하자 대식세포가 이를 빠르게 흡수해 암세포를 인식하는 단백질을 생성하는 동시에 면역 신호가 활성화됐고, 그 결과로 생성된 '강화 CAR-대식세포'는 암세포 제거 능력이 크게 향상돼 주변 면역세포까지 활성화하면서 강력한 항암 효과를 보였다는 게 연구팀 설명이다. 실제 흑색종(피부에 생기는 가장 위험한 암) 동물 모델 실험에서 치료제 주입 결과 종양 성장이 뚜렷하게 억제됐으며, 치료 효과가 국소 부위를 넘어 전신 면역 반응으로 확장될 가능성도 확인됐다. 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 KAIST 바이오및뇌공학과 한준희 박사가 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 나노기술 분야 국제학술지 'ACS 나노'에 지난달 18일 게재됐다. 박지호 교수는 “이번 연구는 환자 몸 안에서 바로 항암 면역세포를 만들어내는 새로운 개념의 면역세포치료 전략"이라며 “기존 CAR-대식세포 치료의 가장 큰 한계였던 전달 효율 문제와 면역억제 환경 문제를 동시에 극복했다는 점에서 의미가 크다"고 말했다. 박주성 기자 wn107@ekn.kr

2025-12-30 15:52 박주성 기자 wn107@ekn.kr

국내 연구진이 영화 해리포터에 등장하는 '투명 망토'를 현실화할 수 있는 '액체금속 잉크' 기술을 세계 최초로 개발했다. 늘어나고 움직일수록 전파 흡수 성질이 달라지는 획기적 '클로킹(망토 두르기)' 기술이다. 움직이는 로봇과 웨어러블 기기, 차세대 스텔스 기술의 새로운 가능성을 열 것으로 기대된다. 카이스트(KAIST)는 기계공학과 김형수 교수와 원자력및양자공학과 박상후 교수 연구팀이 액체금속 복합 잉크(LMCP)를 기반으로 전자기파를 흡수·조절·차폐할 수 있는 차세대 신축성 클로킹 기술의 핵심 원천기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 클로킹 기술을 구현하기 위해선 물체의 표면에서 빛이나 전파를 자유롭게 조절할 수 있어야 한다. 그러나 기존 금속 재료는 딱딱하고 신축성이 낮아, 억지로 늘리면 쉽게 끊어지는 한계가 있었다. 이러한 이유로 몸에 밀착되는 전자기기나 자유롭게 형태가 변하는 로봇에 클로킹 기술을 적용하는 데 어려움이 컸다. 그러나 연구팀이 개발한 액체금속 복합 잉크는 원래 길이의 최대 12배(1200%)까지 늘려도 전기가 끊어지지 않으며, 공기 중에 1년 가까이 두어도 녹슬거나 성능이 거의 떨어지지 않는 높은 안정성을 보였다. 기존 금속과 달리 이 잉크는 고무처럼 말랑하면서도 금속의 기능을 그대로 유지한다. 이 같은 특성은 잉크가 마르는 과정에서 내부의 액체금속 입자들이 서로 연결돼 그물망 같은 금속 네트워크 구조를 스스로 형성하기 때문에 가능하다. 이 구조는 '메타물질'로, 잉크로 아주 작은 무늬를 반복해 인쇄함으로써 전파가 해당 구조를 만났을 때 설계된 방식대로 반응하도록 만든 인공 구조물이다. 액체처럼 유연하면서도 금속처럼 튼튼한 성질을 동시에 갖게 된다. 제작 방법도 간단하다. 고온으로 굽거나 레이저로 가공하는 복잡한 공정 없이, 프린터로 인쇄하거나 붓으로 칠한 뒤 말리기만 하면 된다. 액체를 말릴 때 흔히 발생하는 얼룩이나 갈라짐 현상이 없어 매끄럽고 균일한 금속 패턴을 구현할 수 있다. 연구팀은 이 잉크의 성능을 입증하기 위해 늘어나는 정도에 따라 전파를 흡수하는 성질이 달라지는 '신축성 메타물질 흡수체'를 세계 최초로 제작했다. 흡수체는 잉크로 무늬를 찍은 뒤 고무줄처럼 늘리기만 하면 흡수하는 전파의 종류(주파수 대역)가 달라진다. 이는 상황에 따라 레이더나 통신 신호로부터 물체를 더 잘 숨길 수 있는 클로킹 기술로 이어질 수 있음을 보여준다. 이번 기술은 신축성, 전도성, 장기 안정성, 공정 단순성, 전자기파 제어 기능을 동시에 만족하는 획기적인 전자소재 기술로 평가된다. 한국연구재단 개인기초 중견 연구와 KAIST UP Program의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 차세대 전자소재 분야에서 중요한 원천기술로 인정받아 국제 학술지 '스몰' 10월호에 지난 10월 16일자로 게재됐으며, 표지논문으로 선정되는 성과를 거뒀다. 김형수 교수는 “복잡한 장비 없이 프린팅 공정만으로도 전자기파 기능을 구현할 수 있게 됐다"며 “이 기술은 앞으로 로봇의 피부, 몸에 붙이는 웨어러블 기기, 국방 분야의 레이더 스텔스 기술 등 다양한 미래 기술에 활용될 것으로 기대된다"고 말했다. 박주성 기자 wn107@ekn.kr

2025-12-16 17:44 박주성 기자 wn107@ekn.kr

사람은 갑작스러운 변화가 닥쳐도 금세 계획을 새로 세우고 목표를 조정하는 안정성과 유연성을 동시에 갖추고 있다. 그러나 이세돌 기사와 대국을 펼친 알파고를 비롯해 로봇 분야에 널리 사용되는 모델 프리 인공지능(AI)은 이러한 두 능력을 함께 구현하지 못한다. 카이스트(KAIST) 연구팀은 이 같은 이유가 전두엽의 독특한 정보 처리 방식에 있으며, 이러한 원리가 '뇌처럼 유연하고 안정적인 AI'를 만들 핵심 열쇠가 될 수 있음을 규명했다. KAIST는 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 IBM AI 연구소와 함께 인간의 뇌가 목표 변화와 불확실한 상황을 처리하는 방식을 규명하고, 차세대 AI 강화학습이 나아가야 할 방향을 제시했다고 14일 밝혔다. 이상완 교수 연구팀은 기존 강화학습 모델들이 목표가 바뀌는 상황에서는 안정성이 떨어지고 환경이 불확실하면 유연성이 감소하는 한계가 있지만, 인간은 두 요소를 동시에 달성한다는 점에 집중, 이 차이가 전두엽이 정보를 표현하는 방식 자체에서 비롯된다고 봤다. 연구팀에 따르면, 뇌 기능 MRI(fMRI) 실험과 강화학습 모델, AI 분석 기법을 활용한 결과, 인간 전두엽은 '목표 정보'와 '불확실성 정보'를 서로 간섭하지 않도록 분리해 저장하는 특별한 구조를 가지고 있음이 밝혀졌다. 이런 구조가 뚜렷할수록 사람은 목표가 바뀌면 빠르게 전략을 바꾸고, 환경이 불확실해도 안정적인 판단을 유지했다. 연구팀은 이를 통신 기술의 멀티플렉싱처럼 서로 다른 정보를 한 번에 처리하는 특징을 갖는다는 점도 확인했다. 실제 인간의 전두엽은 목표가 바뀔 때마다 그 변화를 민감하게 추적해 의사결정의 유동성을 확보하는 '채널'이 있고, 동시에 또 다른 채널을 통해 환경의 불확실성을 분리해 안정적인 판단을 유지한다. 흥미로운 점은 전두엽이 첫 번째 채널을 통해 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어, 두 번째 채널을 활용하여 상황에 따라 어떤 학습 전략을 쓸지 스스로 고르는 역할까지 한다는 것이다. 연구팀은 전두엽이 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어, 상황에 따라 어떤 학습 전략을 사용할지 스스로 선택하는 '메타학습 능력'을 갖고 있다는 점을 보여줬다. 전두엽은 '무엇을 배울지'뿐 아니라 '어떻게 배울지'도 학습하는 구조를 가지고 있으며, 이것이 인간이 끊임없이 바뀌는 상황에서도 흔들리지 않는 이유라는 게 이 교수팀의 설명이다. 특히 이번 연구는 △개인의 강화학습·메타학습 능력 분석 △맞춤형 교육 설계 △인지 능력 진단 △인간-컴퓨터 상호작용 등 다양한 분야에 활용될 가능성이 확인됐다. 아울러, 뇌 기반 표현 구조를 활용하면 '뇌처럼 생각하는 AI'기술로서 AI가 인간의 의도와 가치를 더 잘 이해해 위험한 판단을 줄이고 사람과 더 안전하게 협력하는 기술로 연결될 수 있다는 잠재력도 밝혀졌다. 연구 책임자인 이상완 교수는 “이번 연구는 변화하는 목표를 유연하게 따라가면서도 안정적으로 계획을 세우는 뇌의 작동 원리를 AI 관점에서 규명한 성과"라며 “이러한 원리가 앞으로 AI가 사람처럼 변화에 적응하고 더 안전하고 똑똑하게 학습하는 차세대 AI의 핵심 기반이 될 것"이라고 말했다. 과학기술정보통신부 한계도전 R&D 프로젝트 사업 지원을 받아 수행된 이번 연구는 성윤도 박사과정 학생이 1저자, IBM AI 연구소 마티아 리고티(Mattia Rigotti) 박사가 2저자로 참여했으며, 이상완 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션스'에 지난달 26일자로 게재됐다. 박주성 기자 wn107@ekn.kr

2025-12-14 12:00 박주성 기자 wn107@ekn.kr