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활성화된 킬러 T세포가 조직 손상과 중증 질환 주범

인터류킨-15에 의해 과잉 활성화된 킬러 T세포 정상 세포까지 무작위적 공격 킬러 T세포의 활성화 제어 핵심 원리 규명하여 새 치료 전략 제시 KAIST·충남대 의대 공동 연구팀

활성화된 킬러 T세포가 조직 손상과 중증 질환 주범

“바이러스를 없애야 할 면역세포가, 왜 갑자기 우리 몸을 공격할까?” 바이러스에 감염된 세포만 정밀하게 제거해야 하는 ‘킬러 T세포’가 때로는 과열된 엔진처럼 정상 세포까지 파괴해 오히려 우리 몸에 손상을 입히는 현상이 있다.KAIST 연구진이 이처럼 폭주하는 킬러 T세포의 활성화 과정을 제어할 수 있는 핵심 원리를 규명하며, 향후 면역 과잉 반응을 조절하고 면역질환 치료제 개발의 실마리를 제시했다. ▲(오른쪽부터) 신의철 KAIST 교수, 김소영 KAIST박사과정, 박수형 KAIST교수, 은혁수 충남대 의대 교수 (상단) 이호영 KAIST박사 KAIST은 의과학대학원 신의철·박수형 교수 연구팀이 충남대 의대 은혁수 교수와 공동연구를 통해, 킬러 T세포의 ‘비특이적 활성화’가 일어나는 분자적 원인을 규명하고, 이를 조절할 수 있는 새로운 치료 전략을 제시했다고 밝혔다. 킬러 T세포(CD8+ T세포)는 감염된 세포만 선별적으로 제거해 바이러스 확산을 억제하지만, 반응이 과도해지면 감염되지 않은 정상 세포까지 공격하여 염증과 조직 손상을 유발할 수 있다. 이러한 ‘과잉 면역 반응’은 중증 바이러스 질환이나 자가면역질환으로 이어질 수 있다. 연구팀은 2018년, 세계 최초로 사이토카인(cytokine)에 의해 비특이적으로 활성화된 킬러 T세포가 아무 세포나 무작위로 공격한다는 사실을 규명하고, 이를 ‘비특이적 T세포 활성화’로 명명한 바 있다. 이번 연구는 그 후속 연구로, 이러한 비특이적 활성화의 분자적 기전을 규명했다. 특히 연구팀은 여러 사이토카인 중 ‘인터류킨-15(IL-15)’라는 물질에 주목했다. 실험 결과, IL-15는 킬러 T세포를 비정상적으로 흥분시켜 감염되지 않은 세포까지 공격하게 만들지만, 반대로 바이러스 감염 등 항원 자극이 있을 때는 이러한 과잉 반응을 억제함을 밝혀냈다. 이러한 억제 작용은 세포 안의 칼슘(Ca²⁺) 농도가 변하면 칼시뉴린(calcineurin)이란 단백질이 작동하고 이 신호가 NFAT라는 조절 단백질을 움직여 킬러 T세포의 행동을 제어한다는 사실도 새롭게 규명됐다. 즉 IL-15 신호에 의해 활성화되는 세포 내부의 칼시뉴린–NFAT 경로가 브레이크 역할을 하는 것이다. 또한 연구팀은 일부 면역억제제가 이 칼시뉴린 경로를 차단해 면역을 억제하기는 커녕 오히려 특정 상황에서는 IL-15에 의한 킬러 T세포의 과도한 활성화를 촉진할 수 있음을 확인했다. 이는 면역억제제의 작용이 모두 동일하지 않으며, 환자의 면역 반응 양상에 따라 약제를 신중히 선택해야 함을 의미한다. 연구팀은 유전자 발현 분석을 통해 IL-15에 의해 비정상적으로 활성화된 킬러 T세포에서만 증가하는 유전자 세트(마커)를 찾아냈으며, 이 마커가 급성 A형 간염 환자의 킬러 T세포에서도 뚜렷하게 증가함을 확인했다. 이를 통해 해당 마커가 질병 진단에 활용될 수 있는 가능성을 제시했다. 이번 연구는 중증 바이러스 감염, 만성 염증성 질환, 자가면역질환, 장기이식 거부반응 등 다양한 면역 질환의 발병 원인 이해에 중요한 단서를 제공한다. 또한 IL-15 신호를 표적으로 하는 새로운 면역조절 치료제 개발에도 기여할 것으로 기대된다. 신의철 교수는 “우리 몸의 킬러 T세포는 단순한 방어자가 아니라, 염증 환경에 따라 ‘비특이적 공격자’로 변할 수 있음을 보여준 연구”라며 “이러한 비정상적인 활성화를 정밀하게 조절하면, 난치성 면역질환에 대한 새로운 치료법을 개발할 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구 결과는 의과학대학원 이호영 박사와 박사과정 김소영 학생이 공동 제 1저자로 참여한 논문으로, 국제학술지 면역학(Immunity)에 10월 31일 자 게재되었다. 이 연구는 한국연구재단, 한국보건산업진흥원, 기초과학연구원(IBS)의 지원으로 수행되었다. 그림】정상적인 면역반응에서는 킬러 T세포가 항원 자극에 의해 활성화되어 바이러스에 감염된 세포만 선택적으로 제거하여 바이러스 증식을 제어하고 환자의 빠른 회복을 돕는다. 하지만 인터류킨-15에 의해 비특이적으로 과잉 활성화된 킬러 T세포는 정상 세포까지 무작위적으로 공격하여 과도한 조직 손상을 유발하고 중증 질환을 일으킬 수 있다. 향후 연구를 통해, 이러한 비특이적 과잉 면역반응이 작동하는 질병들을 찾아낼 수 있고 이를 제어하는 신약 개발이 가능할 것으로 기대된다

우울증 치료위해 비타민C 섭취? 과학적 근거 부족

비타민C의 섭취량과 우울 증상의 발생 위험 사이에는 직접적인 관련성 없음 밝혀 정신 건강 개선을 목적으로 비타민C의 효과에 대한 과도한 기대나 권고 등은 지양되어야 강북삼성병원 서울건진센터 박성근, 정주영 교수 연구팀

우울증 치료위해 비타민C 섭취? 과학적 근거 부족

최근 일부 연구에서 비타민C가 우울 증상을 개선하거나 긍정적 역할을 할 수 있다고 보고되면서, 정신 건강 개선을 목적으로 비타민C 섭취를 하는 경우가 늘고 있다. 정신건강에 대한 비타민C의 효능은 외국 소규모 연구나, 실험연구, 동물 실험 등을 통해 보고된 바 있지만, 아직 한국인 대상 대규모 연구를 통한 결과는 밝혀진 바 없다. 이에 강북삼성병원 서울건진센터 박성근, 정주영 교수 연구팀은 2013년부터 2018년까지 강북삼성병원에서 건강검진을 받은 우울 증상이 없는 91,113명의 한국 성인을 대상으로 비타민C 섭취량에 따른 우울 증상의 발생 위험도를 평가했다. 먼저 연구팀은 식품 빈도 설문지를 통해 식사를 통한 비타민C 섭취량에 따라 가장 적게 섭취하는 그룹부터 가장 많이 섭취하는 그룹까지 총 4개의 그룹으로 나누고, 이들을 5.9년 동안 추적 관찰하여 우울증 척도(CES-D)를 통해 우울 증상의 발생 위험을 평가했다. 그 결과, 가장 적게 비타민C를 섭취하는 그룹에 비해, 그 이상 비타민C를 섭취하는 어떠한 그룹에서도 유의미한 수준의 우울 증상 발생 위험의 감소는 관찰되지 않았다. 또한, 비타민 C를 영양제로 복용하는 사람들 역시 비타민C를 영양제로 복용하지 않는 사람들에 비해 우울증 위험에 대한 유의한 감소는 발견되지 않았다. 강북삼성병원 박성근 교수는 “연구 결과 비타민C의 섭취량과 우울 증상의 발생 위험 사이에는 직접적인 관련성이 없었다”며 “비타민C가 항산화 등 전반적인 건강 유지에 필수적이라는 사실은 변함이 없지만, 정신 건강 개선을 목적으로 비타민C의 효과에 대한 과도한 기대나 권고 등은 지양되어야 한다”고 밝혔다. 다만 “장기적인 효과나 다른 정신 건강 문제에 미치는 영향에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다”고 덧붙였다. 이번 연구 결과는 해외 학술지인 Neuropsychobiology에 게재되었다. ▲예시 사진】

당뇨병성콩팥병 해양생물 유래 물질로 치료 한다

열대해면 추출 미토파지 촉진 물질 PDE701로 치료 효과 검증 미토파지 활성 저하가 당뇨병성 신장질환 발생의 원인 입증 동아대의대·한국해양과학기술원 연구팀,

당뇨병성콩팥병 해양생물 유래 물질로 치료 한다

한국해양과학기술원이희승, 이지훈, 이연주 박사팀과 동아대 의과대학 윤진호 교수 연구팀이 최근 초파리 모델을 활용한 신장질환 연구를 통해 ‘당뇨병성 신장질환’의 발생에 미토파지(mitophagy)(*) 활성의 저하가 중요한 원인임을 규명하고, 해양 생물에서 발굴한 새로운 미토파지 촉진 물질을 사용하여 치료 효과를 검증하는 데 성공하였다. 관련 연구 결과는 세계적 권위의 학술지 ‘Experimental & Molecular Medicine(실험 및 분자의학)’에 온라인 게재(**)되었다. * 미토파지:손상됐거나 불필요한 미토콘드리아를 선택적으로 제거하는 기전으로, 최근 다양한 질병의 발생과 밀접히 연관되어 있음이 밝혀지면서 새로운 치료 전략으로 주목받고 있음 ▲(왼쪽부터)윤진호 교수, 이희승 박사, 이강민 연구교수, 김지훈 석사과정생, 정혜림 석사과정생 ** 논문명: Exploring mitophagy levels in Drosophila Malpighian tubules unveils the pivotal role of mitophagy in kidney function and diabetic kidney disease.; 초파리 신장모델 분석을 통한 미토파지의 신장기능 및 당뇨병콩팥병에서의 필수적 역할 규명 / KIOST 이희승, 이연주, 이지훈, 동아대학교 의과대학 윤진호 교수 등, Experimental & Molecular Medicine, 2025.10.23. 이희승, 이지훈, 이연주 박사 등 KIOST 연구진은 새로운 미토파지 촉진 물질의 발굴을 위해 열대 태평양 지역에 위치한 KIOST 해외연구거점인 ‘태평양해양과학기지’ 주변 해역에서 다양한 해양생물자원을 확보·분석했다. 결과적으로 열대해면에서 브롬화페놀계열 해양천연물(3,5-디브로모-2-(2‘,4’-디브로모페녹시)-페놀 (PDE701))이 발굴되었고, 생리활성 평가를 위해 윤진호 교수 연구팀에게 제공했다. 이에, 윤진호 교수 연구팀은 자체 개발한 초파리 미토파지 모델을 분석하여 신장기능 유지에 미토파지 활성이 필수적이라는 것을 확인하고, 특히 당뇨병성 신장질환 모델에서 신장 분비 저하나 신장의 형태적 이상이 나타나기 이전에 이미 미토파지 활성이 감소한다는 사실을 규명함으로써, 미토파지 활성 저하가 당뇨병성 신장질환 발생에 원인적 요인임을 입증하였다. 또한, 연구팀은 새롭게 개발한 미토파지 촉진 물질 PDE701을 투여하여 당뇨병성 신장질환 모델의 미토파지 활성을 회복시키고, 손상된 미토콘드리아 기능을 복구할 수 있음을 확인했다. 뿐만 아니라, 손상된 신장기능도 회복시키고 수명을 연장시킴을 규명하였다. 이에따라 연구팀은 미토파지 촉진 물질 PDE701을 향후 신장질환치료제로 실용화하기 위한 후속 연구도 진행할것으로 전망된다. ▲그림】 PDE701 분리에 사용된 해면과 화학구조

AI로 생물학적 나이와 건강 위험 예측한다

건강검진 데이터 활용 질병 유병·사망 정보 학습한 트랜스포머 기반 AI 모델 개발 AI가 산출한 (BA–CA 갭)값이 클수록 실제 사망 위험이 통계적으로 증가 입증 서울대병원-네이버 공동 연구팀

AI로 생물학적 나이와 건강 위험 예측한다

서울대병원과 네이버 공동 연구팀이 건강검진 데이터를 활용해 개인의 생물학적 나이와 건강 위험을 함께 평가할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 연구팀은 트랜스포머(Transformer) 기반 딥러닝 구조를 적용해 15만여 명의 건강검진 정보와 질병·사망 데이터를 동시에 학습시킴으로써, 기존 모델보다 건강 상태 구분과 생존 위험 예측의 정확도를 높였다. 이번 연구는 생물학적 나이와 실제 나이의 차이를 활용해 개인 맞춤형 건강 위험 관리와 질병 예방 전략 수립에 기여할 수 있는 AI 기반 도구의 가능성을 제시했다. 생물학적 나이(Biological Age, BA)는 유전, 생활습관, 환경, 질병 이력 등 다양한 요인을 종합해 신체의 실제 노화 정도를 수치로 표현한 지표다. 실제 나이(Chronological Age, CA)보다 생물학적 나이가 낮으면 건강 상태가 양호함을 의미하고, 반대로 높으면 노화가 빠르거나 질병 위험이 높을 수 있다. 그러나 기존의 생물학적 나이 예측 모델은 주로 건강한 사람의 데이터를 기반으로 만들어져, 만성질환자에게 적용하기 어렵고 사망 위험을 반영하지 못한다는 한계가 있었다. ▲ 조 영민 교수 서울대병원 내분비대사내과 조영민·배재현·윤지완 교수팀과 네이버 Digital Healthcare LAB 유한주·문성은 박사팀은 2003년부터 2020년까지 서울대병원 강남센터에서 건강검진을 받은 151,281명의 데이터를 분석했다. 데이터에는 신체계측, 혈액·소변검사, 폐기능 검사, 질병 유무 및 사망 정보가 포함됐으며, 연구 대상자는 혈당·혈압·콜레스테롤(지질) 수치에 따라 ▲정상군 ▲질환 전단계군 ▲질환군으로 분류됐다. 연구팀은 이 데이터를 바탕으로 트랜스포머 구조의 AI 모델을 설계했다. AI는 혈압, 혈당, 폐기능, 콜레스테롤 등 다양한 건강 지표를 통합 분석해 개인의 생물학적 나이(BA)를 예측하고, 이를 실제 나이(CA)와 비교해 두 값의 차이(BA–CA 갭)를 산출한다. AI는 학습된 대규모 데이터를 바탕으로 사용자의 건강 지표가 과거 생존율이 높았던 집단과 사망 위험이 높았던 집단 중 어느 쪽과 유사한지를 분석해 구체적인 예측값을 제시한다. 또한 남녀의 생리적 차이를 반영하기 위해 성별별 모델을 각각 학습시켰으며, AI는 건강 지표 변화가 질병 유무 및 사망 위험에 어떤 영향을 미치는지도 함께 학습했다. 이를 통해 단순히 생물학적 나이를 계산하는 데 그치지 않고, 현재의 건강 상태가 향후 생존율과 어떤 통계적 연관성을 가지는지를 평가할 수 있는 모델을 완성했다. 분석 결과, 이번에 개발된 AI 모델은 정상군–질환 전단계군–질환군을 명확히 구분했다. 정상군은 생물학적 나이가 실제 나이보다 낮게(BA < CA), 질환군은 높게(BA > CA) 나타나 건강 상태에 따른 뚜렷한 차이를 보였다. 혈당·혈압·지질 수치가 악화될수록 BA–CA 갭이 커졌으며, 심혈관질환이나 암이 있는 경우에도 이 갭이 유의하게 증가했다. 연구팀은 AI가 계산한 BA–CA 값을 기준으로 ▲건강군(BA–CA < −1) ▲기준군(−1≤BA–CA≤1) ▲비건강군(BA–CA > 1)으로 나누어 Kaplan–Meier 생존 분석을 수행했다. 그 결과, 남성의 경우 비건강군이 건강군보다 생존율이 통계적으로 유의하게 낮았으며(P<0.001), 여성에서도 유사한 경향이 확인됐다(P=0.07). 즉, AI가 산출한 BA–CA 값이 클수록 실제 사망 위험이 통계적으로 증가했다는 점이 입증됐다. 반면 기존의 생물학적 나이 예측 모델(Klemera&Doubal’s Method, Chronological Age Cluster, Deep Neural Network)은 이러한 차이를 일관되게 구별하지 못했다. 조영민 교수(내분비대사내과)는 “이번 연구는 질병 유병 상태와 사망 정보를 동시에 학습한 최초의 트랜스포머 기반 생물학적 나이 예측 모델이라는 점에서 의미가 크다”며 “AI가 단순히 생물학적 나이를 계산하는 것을 넘어, 개인의 건강 상태와 미래 위험을 함께 반영할 수 있는 새로운 임상 도구로 발전했다”고 말했다. 이어 “서울대병원의 대규모 임상 데이터와 네이버의 첨단 AI 기술력이 결합해, 의료 전문성과 기술이 함께 만든 산학 협력의 대표적 성과”라고 덧붙였다. 이번 연구 결과는 의료정보학 분야의 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’ 최근호에 게재됐다. [그림1] 인공지능 기반 생물학적 나이 및 미래 건강 위험 예측 [그림2] 생물학적 나이와 실제 나이의 차이에 따른 전체 생존율 비교(갭 기반 모델): 남성에서는 건강군 대비 다른 두 그룹의 생존율이 유의하게 낮았으며, 여성에서도 비슷한 경향이 관찰됨



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국내 최초 타액 기반 우울증 진단 보조 소프트웨어 의료기기 선보여
정신건강 디지털 헬스케어 전문기업 마인즈에이아이(대표 석정호)가 국내 최초로 타액 내 호르몬을 활용한 우울증 진단 보조 소프트웨어 의료기기 ‘마인즈내비(Minds.NAVI)’의 식품의약품안전처(식약처) 허가를 획득했다고 밝혔다. ‘마인즈내비’는 사용자의 자가보고식 심리 설문 평가와 함께, 타액 내 Cortisol(코르티솔) 및 DHEA(디하이드로에피안드로스테론) 농도 분석을 결합하여 우울증 진단을 보조하는 소프트웨어 기반 의료기기다. 이는 생물학적 지표를 활용한 우울증 진단 보조 기기로는 국내 최초이자, 세계적으로도 상용화된 사례가 없는 혁신적인 시도다. 마인즈에이아이는 연세대학교 강남세브란스병원 정신건강의학과 석정호 교수가 설립한 기업으로, 기존의 심리학적 평가 도구를 재구성한 ‘PROVE Battery’를 기반으로 ‘마인즈내비’를 개발했다. 이 소프트웨어는 사용자가 심리 설문을 완료한 후, 정해진 시간에 타액을 채취해 진단 기관으로 보내면 알고리즘이 이를 분석해 우울증 여부를 보조 진단하는 방식으로 작동한다. 특히, 123명의 피험자를 대상으로 진행된 확증 임상시험에서 ‘마인즈내비’는 민감도 97.22%, 특이도 95.24%라는 높은 진단 정확도를 기록하

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