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저용량·고효율 mRNA 백신 플랫폼 기술 개발

기존보다 적은 용량으로도 강한 항체·면역세포 반응을 동시에 유도하는 고효율 백신 기술 구현 mRNA 전달과 설계를 동시에 개선해 기존 백신의 용량·부작용 한계를 극복할 새로운 전략 제시 한국생명공학연구원(원장 권석윤, 이하 생명연) 핵산치료제연구센터 차현주 박사 연구팀

저용량·고효율 mRNA 백신 플랫폼 기술 개발

코로나19를 통해 익숙해진 mRNA 백신은 개발 속도가 빠르고 효과가 좋아 차세대 백신으로 손꼽히고 있다. 그러나 충분한 면역 효과를 얻기 위해서는 비교적 많은 양을 투여해야 하며, 용량이 증가할수록 발열이나 통증과 같은 부작용이 커질 수 있다는 한계가 있다. 한국생명공학연구원(원장 권석윤, 이하 생명연) 핵산치료제연구센터 차현주 박사 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 적은 용량으로도 높은 면역 반응을 유도할 수 있는 차세대 mRNA 백신 플랫폼 설계 방법을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 백신의 핵심인 mRNA를 몸속 세포에 잘 전달해주는 지질 나노입자와, mRNA가 더 잘 작동하도록 돕는 유전 설계 구조를 동시에 개선한 것이 특징이다. ▲한국생명공학연구원 핵산치료제연구센터 차현주 박사 mRNA 백신은 우리 몸의 세포 안으로 단백질을 만드는 설계도를 전달해 항원 단백질을 직접 만들어 면역력을 키우는 원리다. 하지만 mRNA는 몸속에서 쉽게 분해되고 세포막을 스스로 통과하기 어렵기 때문에, 이를 안전하게 감싸 보호하고 세포 안까지 운반해 줄 나노입자 기술이 필수적이다. 연구팀은 먼저 mRNA를 더 잘 전달할 수 있는 새로운 나노입자를 개발했다. 96종의 후보 물질을 비교한 결과 ‘H9T6’라는 새로운 물질이 기존에 사용되던 물질보다 세포 안으로 mRNA를 더 잘 전달하는 것으로 확인됐다. 특히 이 나노입자는 세포 안으로 들어간 뒤 mRNA가 작은 주머니 같은 공간(엔도좀)에 갇혀 분해되기 전에 단백질을 만드는 곳으로 잘 빠져나오도록 도와, 면역 단백질 생성이 크게 늘어나는 것으로 나타났다. 또한, 연구팀은 mRNA의 설계도까지 함께 개선했다. mRNA에는 단백질을 얼마나 많이, 얼마나 오랫동안 만들지를 결정하는 앞뒤 조절 구간(UTR)이 있는데, 연구팀은 수십만 개의 후보를 분석해 가장 효과적인 구조를 찾아 단백질 생성 능력을 크게 높였다. 새롭게 개발된 기술을 적용한 결과, 기존보다 적은 용량으로도 강한 항체 반응과 면역 반응이 동시에 나타나는 것을 확인했다. 또한, 여러 번 접종하는 상황을 가정한 안전성 검사(독성평가)에서도 특별한 부작용 없이 일시적인 반응 후 회복되는 모습을 보여 안정성도 확인됐다. 이번 연구는 단순히 하나의 백신 성능을 개선한 것을 넘어 mRNA 백신을 더 효율적으로 설계하는 새로운 개발 전략을 제시했다는 점에서 의미가 크다. 이는 향후 신종 감염병 대응뿐 아니라 암 백신 등 다양한 mRNA 기반 백신 및 치료제 분야로 확장될 수 있을 것으로 기대된다. 연구책임자인 차현주 박사는 “이번 연구는 mRNA 전달 기술과 유전자 설계를 동시에 최적화함으로써 기존 백신의 한계를 보완할 수 있음을 보여준 사례”라며 “적은 용량으로도 높은 효과를 낼 수 있는 백신 개발의 기반이 마련된 만큼, 향후 다양한 감염병 대응과 차세대 백신 개발에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. 이번 연구 결과는 2026년 3월 3일 국제학술지 ACS Nano (IF 16.1)에 게재되었으며, (논문명: Comprehensive Engineering of Ionizable Lipid Nanoparticles and mRNA Elements for Next-Generation Vaccines / 교신저자: 생명연 차현주 박사, 미국 펜실베이니아대 Michael J. Mitchell 교수, KIT 황정호 박사, 충북대 김두진 박사/ 제1저자: 생명연 김정기 박사, 이동재 박사, 이성준 석사, 미국 펜실베이니아대 Junchao Xu 박사, KIT 송정아 박사) 국가과학기술연구회(NST) 융합연구단사업, 과기정통부 나노 및 소재기술개발사업, 생명연 주요사업의 지원으로 수행되었다 그림】 차세대 저용량 mRNA백신 플랫폼 모식도

22~23주 초미숙아 생존율, 숙련된 인력과 시스템에 따라 달라

의료 역량이 높은 그룹 대조군과 비교해 2.2배 격차 보였다 생존율 상향평준화 위해 신생아 전문의와 간호 인력 확충 위한 정책적 지원 필수 강북삼성병원 전가원 교수(소아청소년과) 연구팀

22~23주 초미숙아 생존율, 숙련된 인력과 시스템에 따라 달라

생존 한계인 임신 나이 22–23주에 태어난 초미숙아의 생존율이 병원의 의료진 숙련도와 적극적인 치료 시스템에 따라 2배 이상 큰 차이가 나는 것으로 나왔다. 이번 연구는 생존율의 차이가 단순한 의료 장비 유무가 아닌, 이를 운용하는 사람과 시스템의 역량에서 비롯된다는 점을 시사해 주목된다. 강북삼성병원 전가원 교수(소아청소년과) 연구팀은 2013~2022년 한국에서 태어나 한국 신생아네트워크에 등록된 22~23주 초미숙아 919명을 대상으로 기관의 치료 수준에 따른 생존율과 예후를 분석하고 이에 미치는 요인을 평가했다. 먼저 연구팀은 신생아 치료 수준에 따라 낮은 수준의 센터(A군)와 높은 수준의 센터(B군)으로 분류하고 생존율을 비교했다. 그 결과 상대적으로 의료 역량이 높은 그룹(B군)의 생존율은 64.9%에 달했지만 그렇지 못한 그룹(A군)은 29.3%에 그쳐 2.2배 격차를 보였다. 주목할 점은 두 그룹 간의 고빈도 인공호흡기, 질소 흡입기 등 첨단 의료 장비의 보유 수준은 통계적으로 유의미한 차이가 없었다는 것이다. 이는 한국에서는 대부분 센터가 장비는 이미 충분히 갖추고 있기 때문으로 해석된다. 대신 인적 자원의 차이가 생존율을 결정지었다. 높은 생존율을 보인 기관들은 신생아 전문의 수, 야간 근무 의사 수, 간호사 수, 신생아 전문 간호사 수 등 인적 자원이 풍부한 것으로 분석됐다. 의료진의 적극적인 개입 여부 또한 생존율에 결정적인 영향을 미쳤다. 생존율이 높은 상급 기관에서는 산전 스테로이드, 산전 항생제 투여, 아이에게는 출생 직후 폐계면활성제 투여 등 적극적인 조치가 일반 기관보다 훨씬 높은 비율로 시행됐다. 강북삼성병원 소아청소년과 전가원 교수는 “이번 연구는 초미숙아를 살리는 핵심 동력이 숙련된 의료 인력 및 적극적인 치료 시스템에 있다는 것을 보여주는 결과”라고 말했다. 이어 전 교수는 “생존 한계에 있는 아기들의 생존율을 상향평준화하기 위해서는 장비 지원을 넘어 신생아 전문의와 간호 인력 확충을 위한 정책적 지원이 필수적”이라며 “고위험 산모가 적기에 최적의 인력을 갖춘 병원으로 전원 될 수 있는 관리 체계가 구축되어야 한다”고 밝혔다. 한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 사이언티픽 리포트(Scientific Reports) 최신호에 게재됐다.

젊은 유방암 환자, 치료 중단 후 임신해도 안심

타목시펜 일시 중단, 치료와 임신 ‘병행 가능성’ 제시 치료 중단 시 치료 지속군과 비교해 재발 위험에 유의한 차이 없어 한양대학교병원 외과 정민성 교수팀(외과 차치환 교수, 예방의학과 박보영 교수)

젊은 유방암 환자, 치료 중단 후 임신해도 안심

유방암 치료 중 임신과 출산을 위해 항호르몬 치료를 일시 중단하더라도 암 재발이나 사망 위험이 높아지지 않는다는 연구 결과가 발표됐다. 그동안 가임기 유방암 환자들이 가장 우려했던 ‘임신과 암 재발’ 사이의 안전성을 과학적으로 입증한 의미있는 결과다. 한양대학교병원 외과 정민성 교수팀(외과 차치환 교수, 예방의학과 박보영 교수)은 국제 저명 학술지인 『The Breast, 인용지수 5.1』 최근 호에 ‘임신으로 인한 타목시펜 투여 중단이 유방암을 앓는 젊은 여성의 재발 및 생존 결과에 미치는 영향(Impact of the interruption of tamoxifen ▲(왼쪽부터) 정민성 교수, 차치환 교수, 박보영 교수 for pregnancy on the recurrence and survival outcomes among young women with breast cancer)’이라는 논문에서 임신을 위한 타목시펜 복용 중단이 유방암 예후에 미치는 영향을 분석해 발표했다. 최근 가임기 유방암 환자가 증가하면서 치료 과정에서 임신 가능성에 대한 관심도 높아지고 있다. 그러나 전체 유방암의 약 70%를 차지하는 호르몬 수용체 양성 환자는 최소 5년 이상 타목시펜 복용이 필요해 치료 중 임신은 쉽지 않은 선택으로 여겨져 왔다. 특히 타목시펜은 태아에 영향을 줄 수 있어 임신 전 중단이 필요하지만, 치료 중단에 따른 재발 위험 우려로 임신을 포기하는 사례가 많았다. 연구진은 국민건강보험공단 데이터를 활용해 2009년부터 2014년까지 유방암 수술을 받은 18~45세 여성 환자 3만여 명 중 타목시펜 치료군을 분석했다. 이 가운데 임신 여부와 치료 패턴에 따라 856명을 선별해 중앙값 11.5년 동안 장기 예후를 비교했다. 그 결과, 타목시펜을 중단하고 임신한 환자군은 치료를 지속한 환자군과 비교해 재발 위험에 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 특히 치료 중단 후 임신 및 출산을 경험하고 이후 치료를 재개한 군에서는 치료를 지속한 환자군에 비해 재발 위험이 약 절반 이하로 낮았으며, 전체 생존율도 불리하지 않은 경향을 보였다. 또한, 해당 환자군의 약 75%가 정상 출산에 성공했고, 유산율도 상대적으로 낮았다. 이번 연구는 실제 진료 환경을 반영한 대규모 코호트와 장기 추적 데이터를 기반으로, 치료 중 임신의 안전성을 확인했다는 점에서 의의가 크다. 또한 현재 국제적으로 진행 중인 POSITIVE 임상연구의 중간 결과와도 일치해, 유방암 치료와 임신 병행 가능성에 대한 근거를 보강했다. 정민성 교수는 “젊은 유방암 환자에게 임신과 출산은 치료만큼 중요한 문제”라며 “적절한 시점에서 타목시펜을 일시 중단하고 임신을 시도하는 것이 충분히 안전할 수 있음을 확인했다”고 말했다. 이어 “환자의 연령, 종양 특성, 재발 위험도에 따라 치료와 임신 계획은 달라질 수 있으므로, 치료 전 가임력 보존을 포함한 맞춤형 계획을 전문의와 충분히 상의하는 것이 중요하다”고 강조했다.

초음파 영상으로 유방 보형물 분류하는 딥러닝 모델 개발

YOLOv8 모델 사용, 보형물 영역 자동 추출해 정밀도 0.999, 재현율 1.000(100%) 성능 확보 전문의 의존도를 낮추고 빠르고 일관된 보형물 식별이 가능함을 입증 서울대학교병원 성형외과 홍기용 · 융합의학과 공현중 교수팀

초음파 영상으로 유방 보형물 분류하는 딥러닝 모델 개발

보형물을 이용한 유방 수술이 보편화됨에 따라 수술 후 관리를 위해 보형물 식별의 중요성 역시 증가하는 가운데, 서울대학교병원 성형외과 홍기용 · 융합의학과 공현중 교수팀이 초음파 영상을 이용해 유방 보형물을 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다. 유방 보형물 삽입 수술은 전 세계적으로 연간 약 200만 건 이상 시행되며, 재건 및 미용 목적 모두에서 증가 추세다. 이와 관련해 보형물 종류 및 특성에 대한 정보 부족과 BIA-ALCL(유방 보형물 관련 림프종) 등 안전성 문제로 인해 정확한 보형물 식별의 중요성이 증가하고 있다. ▲[ 왼쪽부터] 서울대병원 성형외과 홍기용 교수, 융합의학과 공현중 교수 유방 초음파를 통해 보형물 정보를 확인할 수 있으나, 전문의 수준의 숙련도가 요구되어 일반 임상에서의 활용이 제한적이다. 또한 보형물 식별을 위한 AI 연구는 부족하여, 객관적이고 자동화된 진단 도구 개발 필요성이 제기되고 있다. 연구팀은 4개 의료기관에서 수집된 환자 2,580명의 보형물 4,136개와 총 28,712장의 초음파 이미지를 분석하여 딥러닝 모델을 개발하였다. 개발에 실시간 탐지에 특화된 YOLOv8 모델을 사용, 보형물 영역을 자동 추출하여 정밀도 0.999, 재현율 1.000(100%)의 성능을 확보하였다. 7종의 딥러닝 알고리즘을 적용해 5개 제조사(Mentor, BellaGel, Allergan, Sebbin, Motiva) 및 3개 표면 질감(Smooth, Microtextured, Textured)을 분류한 결과, 외부 데이터 검증에서 제조사 식별 균형 정확도 최대 0.893, 표면 질감 분류 균형 정확도 최대 0.971의 높은 성능을 확인하였다. 특히 Grad-CAM 기법*을 도입해 AI가 보형물 외피의 구조적 특징을 핵심 근거로 판단함을 확인하였다. * Grad-CAM: AI가 이미지의 어느 부분을 보고 판단했는지 시각적으로 보여주는 기술 이번 연구는 초음파 기반 유방 보형물 식별 AI 모델을 다기관 데이터로 검증한 최초 연구로, 전문의 의존도를 낮추고 빠르고 일관된 보형물 식별이 가능함을 입증하였다. 향후 임상 적용 시 진단 시간 단축, 의료진 피로도 감소, 보형물 관련 합병증 조기 대응 등 임상 워크플로우 개선 효과가 기대된다. 홍기용 교수(서울대병원 성형외과)는 “본 연구에서 개발한 AI 모델은 유방 초음파 영상만으로 보형물 정보를 자동으로 식별할 수 있어, 임상의의 경험 의존도를 줄이고 보다 효율적인 환자 관리를 가능하게 할 것으로 기대된다.”라고 말했다. 이번 연구 결과는 미용·성형외과 분야 세계 최상위 학술지인 Aesthetic Surgery Journal에 게재되었다. 그림】 . 본 연구에서 개발한 인공지능(AI)을 활용한 유방 보형물 자동 식별 및 분류 과정. (A) 초음파 영상 입력: 다양한 의료 현장에서 촬영된 유방 초음파 영상을 수집하여 분석 시스템에 입력함. (B) 보형물 영역 자동 탐지 및 맞춤형 분류: 인공지능 모델이 초음파 영상 내에서 분석이 필요한 보형물 영역을 자동 검출 및 추출하여 다른 초음파 장비 제조사 간의 호환성과 분석의 일관성을 확보한 후, 추출된 이미지를 기반으로 두 개의 개별적인 딥러닝 모델이 작동하여 제조사(5종)와 표면 형태(3종)를 최종 예측함.



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국립암센터, ‘희귀암정보포털’ 오픈, 정보 불균형 해소 본격화
국립암센터(원장 양한광) 희귀암연구사업단(단장 김준혁)은 희귀암 환자와 가족에게 정확한 건강정보를 제공하고 전문 의료진과의 연결을 지원하기 위한 ‘희귀암정보포털(rarecancer.kr)’을 구축해 공식 오픈했다고 2일 밝혔다. 희귀암은 개별 질환의 발생 빈도가 낮아 정보 접근이 어려워 환자들은 진단과 치료 과정에서 어려움을 겪어왔다. 현재 국내 환자들은 인터넷 검색이나 온라인 커뮤니티를 통해 제한적이고 검증되지 않은 정보를 얻는 경우가 많아, 신뢰할 수 있는 공공 정보 플랫폼 구축의 필요성이 지속적으로 제기되어 왔다. 이에 국립암센터 희귀암연구사업단은 미국 국립보건원(NIH)의 GARD*와 미국 희귀질환 단체 NORD** 등 해외 공식 정보를 참고하고 국내 희귀암 연구그룹과 협업을 통해 국내 실정에 맞는 공익적 희귀암 정보 제공 플랫폼을 구축했다. 희귀암정보포털은 ▲희귀암 질병정보 검색부터 임상시험 정보연계 ▲환우회 및 커뮤니티 정보 ▲전문 의료진 및 병원 검색 ▲온라인 상담(Q&A) 서비스 등 환자에게 통합 서비스를 제공한다. 또한 국립암센터 발전기금과 연계된 후원 시스템을 갖추어 희귀암 치료를 위한 사회적 관심도 함께 독려할 예정이다. 이번 포털

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