연세대학교 의과대학이 25일 연세대학교 백양로플라자에서 KAIST 의과학대학원과 미래지향적 의과학 연구와 인재 양성을 위한 협력 기반을 구축하기 위해 협약(MOU)을 체결했다. 의학과 과학기술의 융합이 중요해지고 있는 가운데 연세대학교 의과대학은 임상과 기초의학 분야에서 가진 역량을 KAIST 의과학대학원이 지닌 융합 연구 역량과 결합해 시너지를 발휘하는 파트너십을 본격화한다는 방침이다. 양 기관은 이번 협약을 통해 ▲연구 인력 및 정보의 상호 교류 ▲공동 융합연구 과제 수행 ▲교육 및 연구 인프라의 공동 활용 ▲글로벌 연구 네트워크 확장을 위한 협력을 추진할 예정이다. 이를 통해 단순한 학술 교류를 넘어, 융합형 인재 양성과 지속 가능한 연구 생태계를 함께 조성해나간다. 연세대학교 의과대학 최재영 학장은 “이번 협약은 양 기관의 고유한 역량을 결합해 의과학 분야에서 선도적인 연구 및 교육 체계를 함께 구축해 나가기 위한 중요한 기반이 될 것”이라며 “두 기관이 축적해온 경험과 자원을 적극적으로 공유하며 의과학의 새로운 가능성을 함께 열어나가길 기대한다”고 전했다. 박수형 KAIST 의과학대학원 학과장은 “연세대학교 의과대학과의 협력은 KAIST 의과학대학원

혈액 속 단백질 분석해 심방세동을 예측하는 AI 모델이 개발되어 향후 예방 중심의 심혈관 진료 패러다임이 마련될 것이라는 기대를 낳고 있다 연세대 의대 내과학교실 정보영·김대훈·박한진 교수(심장내과), 의생명과학부 양필성 조교 연구팀은 혈액 속 단백질 정보를 기반으로 심방세동 발생 위험을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 연구결과는 국제학술지 써큘레이션(Circulation, IF 35.5)에 최근 게재됐다. 심방세동은 가장 흔한 심장 부정맥으로 뇌졸중과 심부전 위험을 높이는 주요 원인이다. 하지만 초기에는 증상이 뚜렷하지 않아 진단을 받지 못한 채 방치되기 쉽다. 이에 따라 질병이 발생하기 전에 위험도를 정확하게 예측하고 고위험군을 선별해 예방적 치료를 시행하는 정밀의료 전략이 필요하다. 연구팀은 약 6만 3천 명의 영국 바이오뱅크(UK biobank) 데이터를 대상으로 혈액 속 단백질과 심방세동 발생 여부와의 연관성을 분석했다. 이를 통해 심방세동 발생과 유의미한 상관관계를 보이는 단백질 후보군을 식별했다. 이후 미국의 ARIC 코호트 연구자들과 협력해 식별한 단백질 후보군이 동일하게 잘 작동함을 확인했다. 연구팀이 개발한 프로테

가톨릭대학교 가톨릭중앙의료원이 골관절염 치료 분야에서 의미 있는 첫 걸음을 내디뎠다. 가톨릭대학교 가톨릭중앙의료원 첨단세포치료사업단의 주지현 교수(가톨릭대학교 의과대학 유도만능줄기세포 응용연구소장, 가톨릭대학교 서울성모병원 류마티스내과), 가톨릭대학교 의과대학 유도만능줄기세포 응용연구소 임예리 교수, ㈜입셀 남유준 박사 공동 연구팀과 가톨릭대학교 서울성모병원이 줄기세포를 활용해 만든 3차원 연골 세포 주사제를 골관절염 환자에게 투여해, 안전성을 성공적으로 입증했다. 이번 치료는 세계적으로도 유례를 찾기 어려운 시도로, 손상된 연골을 재생할 수 있는 새로운 가능성을 열었다는 점에서 학계와 의료계의 주목 ▲(좌측부터) 임예리 교수, 주지현 교수, 을 받고 있다. 남유준 박사 주지현 교수 연구팀은 지난 4월 17일과 4월 30일, 두 명의 골관절염 환자에게 ‘유도만능줄기세포(Induced Pluripotent Stem Cell, 이하 iPSC)’에서 유래한 3차원(3D) 연골 세포를 관절강에 직접 주사했다. 환자 모두 치료 과정에서 특별한 이상 반응 없이 시술을 잘 마쳤고, 짧은 기간 내 염증이나 통증과 같은 부작용도 나타나지 않았다. 이는 줄기세포 기반의 3D

한쪽 가슴에 유방암이 생기면 수술 후에도 반대쪽에서 암 발생 위험이 높다. 한쪽 유방절제술 후 반대쪽 유방촬영 판독 결과, 전문의보다 AI 소프트웨어의 암 검출률과 민감도가 높은 것으로 나타났다. 특히 AI는 전문의가 놓친 유방암의 약 30%를 추가로 발견해, 유방절제술 환자의 이차암 진단과 예후 개선에 도움이 될 것으로 기대된다. 서울대병원 영상의학과 장정민·하수민 교수팀이 유방절제술 환자 4189명의 유방촬영 영상을 바탕으로, 전문의와 AI 소프트웨어의 암 진단 성능을 비교한 연구 결과를 9일 발표했다. ▲ 장 정민 교수 ▲ 하 수민 교수 유방암은 전 세계 여성암 중 가장 높은 발생률을 보이며, 특히 한쪽 가슴에 유방암이 생기면 치료를 받아도 반대쪽에서 이차암(암생존자에게서 암치료 이후 새롭게 발생하는 암) 발생 위험이 높다. 이에 유방촬영을 통한 정기 검진이 권고되는데, 유방절제술 환자는 일반인보다 검사 민감도가 낮아 더욱 효과적인 검진 도구가 필요했다. 연구팀은 판독 보조 AI 소프트웨어를 단독으로 이용해 유방촬영 영상을 후향적으로 판독했다. 유방촬영은 유방 전절제술 후 남은 반대쪽 가슴에 대해 실시됐으며, 암이 없는 무증상 기간에 진행됐다. 이 AI

서울대병원 정형외과 노두현 교수팀(김성은 연구교수)은 최근 딥러닝 기술을 활용해 20년간 수집된 1만7천여 건의 무릎 방사선 영상을 분석하고, 관절염이 생기기 전부터 O자형 다리(내반 정렬)을 타고난 무릎에서 관절염 중증도가 더 높다는 사실을 규명해 1일 발표했다. 이 연구는 ‘관절염이 진행될수록 다리가 휜다’는 기존 인식을 넘어, 선천적인 무릎 정렬이 관절염 발생 및 악화에 밀접한 연관이 있다는 새로운 접근법을 제시해 정형외과 분야 권위지 ‘골관절 수술 저널(Journal of Bone and Joint Surgery)’에 게재됐다. 국내 65세 이상 인구 4명 중 1명이 앓는 퇴행성관절염은 노화 등으로 뼈·연골·인대가 손상되는 질환으로 무릎에 흔히 발생한다. 이는 염증과 통증을 유발하고 다리 모양을 변형시키기도 하는데, 통증과 변형이 심하면 무릎 인공관절 전치환술을 고려할 수 있다. 효과적인 수술을 위해선 환자마다 선천적으로 타고난 무릎 정렬을 복원하는 것이 중요해 ‘무릎 관상면 정렬(CPAK)’ 개념이 활용된다. 이는 타고난 뼈 구조를 바탕으로 관절염이 생기기 전 무릎 정렬 형태를 추론하는 방법이다. 퇴행성 변화로 인한 왜곡을 배제할 수 있어 관절염 원