11일 '혁신형 의사과학자 공동연구사업 성과교류회' 개최
특허 출원부터 벤처기업 창업까지…연구 통한 성과 이어져
▲한양대병원 이원준 교수(안과)는 11일 몬드리안 서울 이태원에서 열린 '2022 혁신형 의사과학자 공동연구사업 성과교류회'에서 '디지털 영상을 이용한 녹내장 진행 판단 프로그램의 개발' 과제 성과를 발표했다.
[메디칼업저버 박선혜 기자] 혁신형 의사과학자 공동연구사업에 따라 전국 8개 병원의 의사과학자가 다양한 연구를 진행하고 있다. 그 가운데 주목해야 할 신진 의사과학자들의 8가지 연구 성과가 선정됐다.
혁신형의사과학자병원협의체는 11일 몬드리안 서울 이태원에서 '2022 혁신형 의사과학자 공동연구사업 성과교류회'를 개최, 사업을 수행하고 있는 8개 병원 우수 신진 의사과학자 수상과 함께 이들의 성과를 공유하는 자리를 마련했다.
특허 출원 여건 마련되면서 벤처기업 창업
첫 번째 주목할 성과를 거둔 연구는 '경막외 지방조직 줄기세포 유래 엑소좀을 이용한 경막외 유착 치료법 개발' 과제이다.
영남대병원 이근우 교수(정형외과)가 진행 중이며, 척추수술 후 증후군 예방을 위해 경막외 지방조직 줄기세포 유래 엑소좀을 이용한 치료법을 개발하는 것이 목표이다.
이근우 교수는 "혁신형 의사과학자 공동연구사업을 통해 연구 시간이 보장되면서 특허를 출원할 수 있는 여건이 됐다"며 "특허에 관심 있는 회사가 생기면서 기술 사업화에 관심을 갖게 돼 지난해 9월 '셀렉소바이오'를 창업했다. 이번 달 벤처기업으로 인정받았다"고 성과를 소개했다.
지방간염 진단 바이오마커 발굴해 진단 키트·치료제 개발 중
고대 구로병원 이영선 교수(소화기내과)가 진행 중인 '혈청 miRNA 분석을 이용한 비알코올 지방간염 진단 바이오마커 발굴' 연구도 주목할 성과로 선정됐다.
연구 초기에는 혈청 miRNA 조합을 이용한 진단 바이오마커를 발굴해 나노 센서 기반 진단 키트를 개발할 계획이었으나, 연구 결과와 여러 자문에 따라 현재 PCR 기반 키트 개발을 추진하고 있다. 이와 함께 miRNA를 타깃한 지방간염 치료제 개발을 목표로 두고 있다.
녹내장 진행 판단 프로그램 이어 앱 개발 연구 계획
한양대병원 이원준 교수(안과)는 '디지털 영상을 이용한 녹내장 진행 판단 프로그램의 개발' 과제를 이끌고 있다.
이원준 교수는 "녹내장 진단을 위한 검사장비는 많지만 이를 하나로 통합해 분석하는 소프트웨어는 부재한 상황이다. 여러 결과를 통합하다 보니 분석에 많은 시간이 걸리고 오류가 발생하는 경우도 있다"며 "여러 결과를 하나로 합쳐 3차원으로 정합하거나 딥러닝을 통한 인공지능(AI)을 접목시켜 궁극적으로 녹내장을 진단하는 소프트웨어를 개발하겠다는 생각으로 연구를 시작했다"고 설명했다.
이 연구는 3차원 정합 디지털 영상을 이용한 녹내장 진행 판단 프로그램을 개발하는 것이 목표이다. 더 나아가 중장기적으로 이를 블록체인과도 연결하고, 환자가 여러 영상을 볼 수 있는 애플리케이션을 개발하는 연구도 진행할 계획이다.
정확도 높인 한국형 당뇨병 예측 모델 개발 중
임상 및 유전체 데이터를 활용해 정확도를 높인 2형 당뇨병 예측 모델을 개발하는 연구 성과도 주목받았다.
▲고신대 복음병원 강지훈 교수(가정의학과)는 '유전체 빅데이터 기반의 맞춤형 당뇨 예측 모델 개발' 과제 성과를 발표했다.
이 과제는 고신대 복음병원 강지훈 교수(가정의학과)가 '유전체 빅데이터 기반의 맞춤형 당뇨 예측 모델 개발'을 주제로 진행하고 있다.
강지훈 교수는 "1단계인 '유전체 기반 당뇨병 예측 모델 개발' 단계에서 두 편의 SCI 논문을 발표했고 특허 1건을 출원했다. 이어 2단계인 '맞춤형 당뇨병 기전 규명' 단계에서 특허 출원을 준비 중이며 학술대회에서 관련 결과를 발표할 예정"이라며 "최종 목표는 한국인 유전적 특징을 고려한 맞춤형 DNA 칩을 개발해 한국인 특성에 맞는 예측 서비스를 제공하는 것"이라고 강조했다.
난치성 종양에 박테리아+면역항암제 병합치료 가능할까?
화순전남대병원 유수웅 교수(핵의학과)는 '난치성 종양에서 박테리아 병합치료기술의 개발' 과제를 진행 중이다. 종양 치료에 활용하는 광역학 및 면역항암제와 박테리아를 병합해 마우스 종양 모델에서 종양 치료의 시너지 효과를 평가한다.
박테리아를 이용한 종양 치료는 특이도가 높고 종양을 파괴하는 능력이 있으며 체내 주입 후 조절할 수 있는 방법이 있다는 것이 장점이다. 하지만 독성 문제와 DNA의 불안정성, 표적 효율을 높이는 문제, 어떤 박테리아를 사용할지 선택하는 문제 등이 숙제로 남아 있다. 이와 함께 다양한 다른 치료와의 병합치료 근거도 필요하다.
유수웅 교수는 "올해는 복강전이 대장종양 모델에서 박테리아와 면역항암제 병합치료의 효과를 확인하고 복강경 시스템을 최적화하며, 이에 따른 가장 최적의 박테리아와 면역항암제 병합치료 프로토콜을 확립하는 것이 목표"라며 "추후 다른 난치성 종양으로 연구를 적용해 병합치료의 임상적 가치를 확대할 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔다.
뇌신경교종에 대한 신나노 전달체 임상 준비 중
난치성 질환인 신경교종 치료제로서 신나노 전달체의 가능성을 전임상 단계에서 검증하는 연구도 이번 사업에서 주목받았다.
▲순천향대 천안병원 오재상 교수(신경외과)는 '신나노 전달체의 암세포 사멸기능을 이용한 난치성 뇌신경교종의 새로운 항암 프로토콜 정립' 과제 성과를 발표했다.
순천향대 천안병원 오재상 교수(신경외과)는 '신나노 전달체의 암세포 사멸기능을 이용한 난치성 뇌신경교종의 새로운 항암 프로토콜 정립' 과제를 수행하고 있다.
오재상 교수는 "혁신형 의사과학자 공동연구사업 이후 3년이 안 되는 기간에 논문을 20편 이상 발표할 수 있었고 특허도 8건 출원할 수 있었다. 특히 많은 특허를 바탕으로 창업할 수 있는 기회도 있었다"며 "연구 물질의 발광기능을 이용한 종양 진단법 개발에 힘쓰고 있으며, 전임상 및 임상1상 진입을 위한 준비도 하고 있다. 결과를 도출해 창업을 하고자 한다"고 전했다.
심방세동 예측 자동화 연구 시작으로 '딥카디오' 창업
'딥러닝 알고리즘을 이용한 심방세동 예측 자동화 연구'를 이끄는 인하대병원 백용수 교수(심장내과)는 연구 성과를 토대로 벤처기업을 창업했다.
이 과제는 발작 중이 아닌 정상 심전도에서 딥러닝 AI를 통해 10초간의 심전도 신호만을 이용하여 심방세동 진행 정도 및 부정맥 합병증을 예측하고 이를 임상 진료에 이용하고자 진행됐다.
백용수 교수는 "현재 딥러닝 알고리즘을 이용한 심방세동 예측 정확도는 85%까지 도달했다. 관련 특허 등록 및 출원도 진행했다"며 "어떻게 환자에게 도움이 될지 고민하는 것을 시작으로 단순 연구부터 진행, 현재는 기술을 실제 임상에 적용하기 위한 벤처기업 '딥카디오'를 창업했다. 올해는 이 같은 기술의 중요성을 인정받아 투자 유치까지 성공했다"고 설명했다.
갑상선암 치료 반응 예측하는 플랫폼 개발 한 발짝
충남대병원 강예은 교수(내분비대사내과)는 '인체 갑상선 조직 단일 세포 전사체 기반 갑상선 분화 및 미분화 연구'를 진행하고 있다.
강예은 교수는 "갑상선암 환자 중 소수이면서 난치성에 해당하는 미분화 갑상선암에 관심이 많았다. 과거에는 아이디어만으로 여러 과제에 지원했지만 선행연구가 없다는 이유로 경쟁에서 떨어졌다"며 "하지만 혁신형 의사과학자 공동연구사업을 통해 선행연구가 전혀 없음에도 불구하고 이번 과제를 수행하게 됐다. 갑상선암의 단일 세포 전사체 분석 기반 치료 반응을 예측하는 플랫폼 개발 연구에 한 발짝 나아갈 수 있었다"고 밝혔다.
IoT·AI 기반 쇼크 환자 치료 시스템 개발 중
한편 이번 성과교류회에서는 한양대병원에서 진행 중인 '4차 산업혁명 시대의 한양 혁신의사과학자 양성 프로젝트' 연구 중 두 가지 성과를 소개하는 부스도 마련됐다.
▲성과교류회에서는 한양대병원에서 진행 중인 '4차 산업혁명 시대의 한양 혁신의사과학자 양성 프로젝트' 연구 중 두 가지 성과를 소개하는 부스가 마련됐다. (좌부터) 자동 쇼크 치료 시스템, 하이케어 재택 관리 솔루션.
첫 번째는 '사물인터넷(IoT)과 AI 기반 자동 조절 쇼크 치료 기구 개발 및 적용' 연구로, 사람이 하던 치료를 대신해 IoT와 AI를 기반으로 한 스마트 자동 쇼크 환자 치료 시스템을 개발하고 있다.
두 번째로 소개된 '하이케어 재택 관리 솔루션' 관련 연구에서는 음향공학을 이용해 숨소리·기침 등 음파를 측정하여 기침소리가 변화하는 추이를 감지, 소리를 기반으로 폐렴 여부를 판단하는 알고리즘을 개발하고 있다. 향후 정확도를 더 높여 코로나19(COVID-19)도 식별할 수 있는 알고리즘도 개발할 계획이다.
출처 : 메디칼업저버(http://www.monews.co.kr)