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자폐환자 소통 힘든 이유' 뇌 속의 답을 찾았다

자폐 환자 단백질 이상' 뇌 신호 전달 균형 깨뜨려 의사소통 결핍 발생 원인 규명 자폐 증상과 연결된 ‘뇌 속 스위치’ 밝혀내며, 향후 정신질환 치료제 개발의 단서로 기대 DGIST(총장 이건우) 뇌과학과 엄지원․고재원 교수 연구팀

자폐환자 소통 힘든 이유' 뇌 속의 답을 찾았다

DGIST(총장 이건우) 뇌과학과 엄지원․고재원 교수 연구팀은 한국기초과학지원연구원(KBSI) 김진영 박사 연구팀과의 협업으로 자폐증 환자에게서 발견된 콜리비스틴(collybistin) 단백질의 돌연변이가 뇌의 억제성 시냅스 기능을 약화시키고, 의사소통 결핍을 일으키는 원인임을 규명했다고 10일 밝혔다. 이번 연구 결과는 자폐의 발병 원인을 분자 수준에서 밝히고, 향후 자폐 스펙트럼 장애 및 다양한 정신질환의 치료제 개발에 중요한 단서를 제시할 것으로 기대된다. ▲(왼쪽부터) KBSI 김진영 박사, DGIST 정혜지 박사후연수연구원, 엄지원·고재원 교수 우리의 뇌는 흥분성 신호(가속 페달)와 억제성 신호(브레이크)가 균형을 이뤄야 정상적으로 작동한다. 이 균형이 깨지면 신경세포 간 정보 전달이 왜곡되고, 자폐나 조현병 같은 신경발달장애가 생긴다. 이러한 신호는 신경세포들이 맞닿아 정보를 주고받는 ‘시냅스’라는 접점에서 이루어진다. 그동안 자폐 환자에게서 이 시냅스의 억제성 기능 이상이 보고되었지만, 어떤 단백질이 어떤 방식으로 이러한 결함을 일으키는지는 명확히 밝혀지지 않았다. 연구팀은 프랑스 공동연구진으로부터 자폐 환자에게서 발견된 콜리비스틴 유전자(ARHGEF9)의 변이 정보를 제공받아, 이를 단서로 자폐의 분자적 원인을 추적했다. 또한, 콜리비스틴 유전자를 전전두엽에서 제거한 형질전환 생쥐(conditional knockout mouse)를 제작해, 시냅스 구조와 기능 변화를 관찰했다. 그 결과, 억제성 시냅스에서만 뚜렷한 결함이 발견됐다. 흥분성 시냅스에는 큰 변화가 없었지만, 억제성 시냅스의 밀도와 신호 전달이 현저히 줄어들었다. 특히, 콜리비스틴이 결핍된 생쥐는 다른 행동 지표에서는 정상 수준이었으나 동료 생쥐와 소통할 때 사용하는 초음파 발성(USV) 능력이 크게 저하됐다. 이는 자폐 환자들이 언어적‧비언어적 소통에 어려움을 겪는 특징과 일치한다. 연구팀은 이 현상을 통해 뇌의 억제성 회로 이상이 사회적 의사소통 결핍의 직접적 원인일 수 있음을 입증했다. 이어 연구팀은 프로테오믹스(단백질체 분석) 기법을 이용해 전전두엽의 단백질 변화를 조사했다. 그 결과, 콜리비스틴이 뇌 속 억제성 신호를 안정시키는 게피린(gephyrin) 단백질의 활동을 조절한다는 사실을 확인했다. 콜리비스틴에 이상이 생기면 게피린의 기능이 떨어지고, 이로 인해 억제성 신호가 제대로 전달되지 않아 뇌 신경 신호의 균형이 무너지는 현상이 나타난다. 이러한 기능 이상은 자폐 환자에게서 관찰되는 언어 등 사회적 의사소통 결핍의 주요 원인으로 작용할 수 있음을 시사한다. 고재원 교수는 “본 연구는 신경발달장애, 특히 자폐스펙트럼 장애의 병태생리학에 대한 이해를 크게 진전시켰다”라고 말했으며, 엄지원 교수는 “향후 콜리비스틴-게피린 유전자 연구를 인간세포 모델로 확장시켜 전임상연구 등으로 확장하겠다”며 연구의의를 밝혔다. 한편, 이번 연구성과는 DGIST 뇌과학과 시냅스 다양성 및 특이성 조절 연구단(센터장: 고재원) 소속 정혜지 박사후연수연구원이 제1저자로 참여했으며, 국제전문학술지 ‘Molecular Psychiatry’에 2025년 10월 31일자 온라인 게재됐다. 본 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 글로벌리더연구사업, 기초연구실지원사업, 중견연구자지원사업 및 세종과학펠로우십의 지원으로 수행되었다. [그림] 억제성 시냅스 조직에서 콜리비스틴의 분자적 역할 모식도 (그림설명) 콜리비스틴이 게피린 단백질의 인산화 과정을 조절해 GABA 억제성 신호 전달을 조직하는 핵심 역할을 하는 모습을 요약한 그림.

복합적으로 수술 후 합병증 3개 동시 예측하는 AI 개발

16개 변수만으로 급성신손상·호흡부전·사망 동시 예측 가능 MT-GBM 모델' 평균 예측 정확도(AUROC) 0.82~0.91로 우수한 성능 보여 합병증 위험 정밀 예측과 환자의 의사결정 지원, 고위험군 선별,등에 도움줄 것 기대 서울대병원 마취통증의학과 윤현규·융합의학과 이현훈 교수팀

복합적으로 수술 후 합병증 3개 동시 예측하는 AI 개발

실제 전문의의 진단처럼, 복합적으로 수술 후 합병증을 예측하는 인공지능이 개발됐다. 서울대병원 연구진이 개발한 이 모델은 단 16개의 수술 전 임상정보만으로 급성신손상, 호흡 부전, 입원 중 사망을 동시에 예측하도록 설계됐다. 검증 결과, 단일 예측 모델보다 정확도가 우수하고 외부 검증에서도 일관된 성능을 보여, 다양한 의료 환경에서의 범용성을 갖춘 의료 AI 모델이 될 것으로 보인다. 서울대병원 마취통증의학과 윤현규·융합의학과 이현훈 교수팀은 수술 환자 8만여명의 데이터를 바탕으로, 3가지 수술 합병증을 동시 예측하는 다중 작업 머신러닝 모델을 개발하고, 성능을 검증한 결과를 10일 발표했다. ▲왼쪽부터] 마취통증의학과 윤현규, 융합의학과 이현훈 교수 수술 환자의 40%는 급성신손상, 호흡부전, 입원 중 사망 등 합병증을 경험하며, 이는 입원 기간과 의료비 부담을 증가시켜 환자와 가족의 삶의 질을 낮춘다. 최근 합병증 고위험군을 예측하는 AI 모델이 개발되고 있으나, 대부분 한 종류의 합병증만을 예측하도록 설계되어 유용성이 떨어지는 문제가 있었다. 이에 연구팀은 수술 전 전자의무기록(EHR)을 바탕으로 세 가지 합병증과 연관성 높은 16개의 변수*를 선별한 뒤, 이를 기반으로 급성신손상, 호흡 부전, 입원 중 사망을 예측하는 ‘다중 예측 머신러닝 모델(MT-GBM)’을 개발했다. 기존 연구들이 수십~수천 개의 광범위한 변수를 사용했던 반면, 이 모델은 수술 전 평가 시 기본으로 측정되는 항목 중 최소한만을 변수로 선택했다. *변수: 연령, 성별, 체질량지수(BMI), 마취 시간, 수술 유형(정형외과, 신경외과 등), 미국마취과학회 신체상태 분류(ASA class), 혈액검사 결과(헤모글로빈, 혈청 크레아티닌, 알부민, 백혈구 수치 등) 내·외부 코호트(서울대병원, 노원을지대의료원, 고대구로병원)에서 검증한 결과, 평균 예측 정확도(AUROC)는 급성신손상 0.82, 호흡부전 0.91, 입원 중 사망 0.89로 우수했다. 또한, 모든 코호트에서 예측 정확도가 일관된 수준으로 나타나, 여러 의료 환경에서의 범용성을 보여줬다. 이 모델의 예측 정확도는 수술 전 위험 평가에 널리 사용되고 있는 ASA 신체상태 분류 기준보다 모든 합병증에서 더 높았고, 같은 방법으로 설계한 단일 예측 모델보다도 일관되게 우수한 예측 성능을 보였다. 이는 다중 모델이 전문의의 실제 사고 과정처럼 여러 위험 요소를 종합적으로 판단하는 방식으로 작동하기 때문이라고 연구팀은 설명했다. 나아가 연구팀은 어떤 변수가 얼마나 중요한 영향을 미치는지 확인하기 위해, 샤플리 가산 설명법(SHAP)을 적용했다. 그 결과, ‘긴 마취 시간’과 ‘낮은 혈중 알부민 농도’가 3가지 합병증에 공통된 핵심 변수로 나타났다. 마취 시간이 길수록 수술이 복잡하고 환자의 신체적 부담이 커지며, 알부민 수치가 낮을수록 영양 상태가 좋지 않고 회복 능력이 떨어질 수 있다. 연구팀은 MT-GBM 모델을 통해 수술 전 환자의 합병증 위험을 정밀하게 예측하고, 환자의 의사결정 지원, 고위험군 선별, 중환자실 자원 배분 효율화 등에 도움을 줄 수 있다고 설명했다. 윤현규 교수(마취통증의학과, 1저자)는 “이번 연구는 수술 전 진료 단계에서 바로 활용할 수 있는 최소 정보 기반의 예측 모델을 개발했다는 점에서 의미가 크다”며 “특히 결과 도출 과정을 해석하기 어려운 딥러닝 모델 특유의 문제를 개선해, 예측 결과의 신뢰도를 높인다는 것이 가장 큰 장점”이라고 말했다. 이현훈 교수(융합의학과, 교신저자)는 “다기관에서 동일한 모델이 일관된 성능을 보였다는 것은 인공지능이 실제 의료현장에서 활용될 수 있음을 보여주는 중요한 사례”라며, “향후 이 모델을 전자의무기록 시스템과 연동해 수술 전 환자 맞춤형 위험예측 도구로 발전시킬 계획이다”라고 말했다. 한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘npj Digital Medicine(IF;15.1)’에 게재됐다. [자료] 수술 후 합병증 예측 정확도(AUROC). 연구팀이 개발한 MT-GBM 모델(파란색)은 급성신손상, 호흡부전, 입원 중 사망 예측에 있어 모든 코호트에서 단일 예측 모델(빨간색) 및 ASA 분류 기준(초록색)보다 일관되게 우수한 예측력을 보였다. [자료] SHAP 기법을 통한 각 변수의 예측 기여도 분석. 마취 시간(DoA)이 길고, 혈중 알부민 농도가 낮을수록 3가지 합병증 발생에 중요한 영향을 미침

간암환자 T 세포 탈진 정도 따라 유전자 변이 패턴과 바이러스 통합 정도 달라

면역세포가 지친 정도에 따라 같은 간암이라도 암의 생물학적 특성에 뚜렷한 차이 사실 확인 면역 탈진 상태 평가로 면역항암제 반응 미리 예측해 맞춤형 치료 전략 수립 기대 서울성모병원 소화기내과 장정원 · 가톨릭의대 병리학교실 조미라 교수팀

간암환자 T 세포 탈진 정도 따라 유전자 변이 패턴과 바이러스 통합 정도 달라

가톨릭대학교 서울성모병원 소화기내과 장정원 · 가톨릭의대 병리학교실 조미라 교수팀(공동 제1저자 인천성모병원 소화기내과 이순규 · 성균관의대 임진영 교수)은 최근 간암 환자마다 면역세포의 탈진 정도가 크게 다르며, 탈진이 심한 환자일수록 특정 유전자 변이와 B형간염 바이러스 통합 현상이 많이 일어난다는 사실을 규명했다. 이번 연구는 같은 간암이라도 환자별로 다른 면역 환경을 고려한 맞춤형 치료 전략이 필요함을 보여주는 중요한 근거를 제시한다. 최근 면역세포 기능을 회복시키는 면역항암제인 PD-1 면역관문억제제가 임상에 널리 도입되었으나, 환자마다 치료 효과가 크게 달라 종양 면역 미세환경에 대한 이해가 절실한 과제로 여겨져 왔다. ▲(좌측부터) 장정원 교수, 조미라 교수, 이순규 교수. 임진영 교수 연구팀은 서울성모병원에서 간암 수술을 받은 8명의 환자를 대상으로 단일세포 RNA 서열분석, 전장 엑솜 서열분석, 전장 전사체 서열분석 등 다중오믹스 분석을 수행했다. 이를 통해 해당 환자들을 면역 고탈진군 (2명)과 저탈진군 (6명)으로 분류하였으며, 그 결과 면역세포가 지친 정도에 따라 동일하게 간암으로 진단받은 환자라도 암의 생물학적 특성에 뚜렷한 차이가 있다는 사실을 확인했다. 환자들의 간에서는 면역세포 탈진 여부에 따라서 크게 세 가지의 핵심적인 특징이 확인되었다. 먼저 첫 번째 특징으로는 면역세포의 비정상적 증식이 두드러졌다. 고탈진군의 면역세포 클론 확장 정도는 지니 계수 0.83으로 저탈진군의 0.48보다 1.7배 높았으며, 특정 면역세포가 과도하게 증식하면서 여러 형태로 분화하는 모습을 보였다. 아울러 면역 기능을 억제하는 CD4+ 조절 T 세포와 면역 억제 신호를 전달하는 PDCD1 유전자 발현도 높아져, 면역세포가 암세포 공격 능력을 상실하는 현상을 보였다. 두 번째 특징으로는 유전자 변이 패턴도 달랐다. 고탈진군은 암 억제 유전자인 TP53의 변이율이 높고 암세포가 빠르게 증식하는 증식 아형 특징을 보였다. 반면 저탈진군은 주로 세포가 끊임없이 분열할 수 있게 되어 암 발생에 기여하는 TERT 유전자 변이를 나타내어, 고탈진군과 저탈진군은 전혀 다른 유전자 변이를 통해 암이 발생하는 것으로 확인되었다. 마지막으로 B형간염 바이러스의 침투 정도가 현저히 달랐다. 두 가지 환자군을 비교하였을 때 고탈진군에서는 간 내 바이러스 저장소인 공유결합 고리형 DNA와 프리게놈 RNA 수치가 높았으며, B형간염 바이러스의 표면 단백질을 만드는 S 유전자가 인간 유전자와 융합된 비정상적인 RNA인 S-융합 전사체가 많이 발견되었다. 이는 면역세포 탈진이 심할수록 바이러스 통합이 많고, 이것이 다시 발암 가능성을 높이는 악순환 구조가 형성된다는 모델을 설득력 있게 입증하는 것이다. 이를 검증하고자 연구팀은 독립된 106명의 B형간염 관련 간암 환자 코호트 (고탈진군 28명, 저탈진군 78명)를 추가 분석하였으며, 검증 코호트에서도 동일한 현상을 관측하여 이번 발견이 재현 가능한 현상임을 입증했다. 이번 연구의 제1저자인 이순규 교수는 “같은 간암이라도 환자마다 종양 면역 미세환경이 다르며, T 세포의 탈진 정도에 따라 유전자 변이 패턴과 바이러스 통합 정도가 다르다는 것을 규명했다”고 연구 의미를 설명했다. 교신저자인 장정원 교수는 “T세포 탈진은 면역항암 치료 효과를 저하시키는 주요 원인이므로, 환자별 면역 탈진 상태를 정확히 평가하여 맞춤형 치료 전략을 수립하는 데 이번 연구가 중요한 기반이 될 것”이라고 설명했다. 한편 간암은 전 세계 암 사망 원인 3위를 차지하며 5년 생존율이 약 18%에 불과한 치명적 질환이며, 국내 간암 환자의 60-70% 이상이 B형간염 바이러스 감염과 관련이 있는 것으로 알려져 있다. 이번 연구는 간암 환자의 면역 탈진 상태 평가로 어떤 유전자 변이를 가졌는지와 바이러스 통합이 얼마나 일어났는지를 예측할 수 있어, 이를 바탕으로 면역항암제 반응을 미리 예측하고 개별 맞춤형 치료법을 선택할 수 있는 토대를 마련한 것으로 기대된다. 해당 연구 결과는 유럽간학회가 발행하는 국제학술지 'JHEP Reports'에 최근 게재되었다.

모야모야병 산모, ‘자연분만·제왕절개’ 뇌졸중 위험 차이 없어

적절한 산전 관리하면 모야모야병 산모도 충분히 자연분만 가능한 임상적 근거 제시 모야모야병 존재한다는 이유만으로 제왕절개를 반드시 시행해야 할 근거 낮다 고려대안산병원 정진만•김호연 교수 연구팀,

모야모야병 산모, ‘자연분만·제왕절개’ 뇌졸중 위험 차이 없어

모야모야병을 가진 산모의 분만 방식에 따른 뇌졸중 발생 위험을 국내 최초로 대규모 분석한 고려대학교 안산병원 신경과 정진만 교수와 산부인과 김호연 교수 연구팀(공동 연구자 신경과 이상헌 교수, 신경과 김종헌 교수, 산부인과 송관흡 교수)의 연구가 제111차 대한산부인과학회 학술대회에서 ‘최우수 포스터상’을 수상했다. 대한산부인과학회는 국내 산부인과 분야에서 가장 권위 있는 학술대회로, 전국의 산부인과 전문의와 연구자들이 최신 의학 지견을 공유하는 대표적 학술의 장이다. ▲왼쪽부터)신경과 정진만, 산부인과 김호연, 신경과 이상헌, 신경과 김종헌, 산부인과 송관흡 교수 올해 학술대회는 지난 10월 30일부터 31일까지 서울 라움 아트센터에서 개최됐으며, 전 세계 산부인과 전문의와 관련자들이 참석해 산부인과학 분야의 최신 연구 성과와 임상 경험을 나누었다. 연구팀이 발표한 ‘모야모야병 산모의 분만 방식과 뇌졸중 위험 연구(The risk of stroke associated with the mode of delivery in women with Moyamoya disease)’는 2002년부터 2023년까지의 건강보험심사평가원 자료를 통해 모야모야병 진단을 받은 산모 1,683명을 대상으로 자연분만과 제왕절개를 비교한 전국 규모의 대단위 연구다. 이번 연구는 신경과와 산부인과의 긴밀한 협업을 통해 진행됐으며, 임신 및 분만 과정에서의 혈역학적 변화와 신경학적 위험 요인을 함께 분석함으로써 단일 진료과 연구로는 얻기 힘든 통합적 임상 근거를 확인했다. 그동안 모야모야병 산모의 경우 분만 방법에 대한 명확한 기준은 없었으나 분만 과정 중 혈압 변화로 인한 뇌졸중 발생 위험의 우려로 제왕절개를 선호하는 경향이 있었다. 하지만, 이번 연구 결과 두 분만 방식 간 산후 뇌졸중 발생 위험에는 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이는 적절한 산전 관리와 모니터링이 이루어진다면 모야모야병 산모도 자연분만이 충분히 가능하다는 임상적 근거를 제시한 것이다. 특히 본 연구는 신경과와 산부인과가 공동으로 환자 데이터를 분석하고 해석함으로써, 산과적 상황뿐 아니라 뇌혈관 질환의 특성과 위험인자까지 포괄적으로 고려한 결과라는 점에서 의의가 크다. 또한 연구팀은 나이, 고혈압·당뇨 등 동반 질환, 임신 관련 합병증 등을 보정한 분석에서도 유사한 결과를 확인했으며, 이는 모야모야병이 존재한다는 이유만으로 제왕절개를 반드시 시행해야 할 근거가 낮음을 뒷받침한다. 연구 결과는 향후 희귀 질환 산모의 맞춤형 분만 전략 수립을 위한 진료 지침 개선에 기여할 것으로 기대된다. 정진만 교수는 “모야모야병은 뇌혈관이 서서히 좁아지는 희귀난치성질환으로 임신과 분만 과정에서 뇌졸중 발생 위험이 높아 세심한 관리가 필요하다”며 “이번 연구를 통해 두 과의 협력이 희귀질환 산모의 치료 수준을 한 단계 끌어올릴 수 있음을 보여줬다”고 말했다. 또한 김호연 교수는 “이번 연구가 향후 산모와 태아 모두의 생명을 지키는 진료 기준을 마련하는 데 도움이 되길 바란다”고 덧붙였다.



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복합적으로 수술 후 합병증 3개 동시 예측하는 AI 개발
실제 전문의의 진단처럼, 복합적으로 수술 후 합병증을 예측하는 인공지능이 개발됐다. 서울대병원 연구진이 개발한 이 모델은 단 16개의 수술 전 임상정보만으로 급성신손상, 호흡 부전, 입원 중 사망을 동시에 예측하도록 설계됐다. 검증 결과, 단일 예측 모델보다 정확도가 우수하고 외부 검증에서도 일관된 성능을 보여, 다양한 의료 환경에서의 범용성을 갖춘 의료 AI 모델이 될 것으로 보인다. 서울대병원 마취통증의학과 윤현규·융합의학과 이현훈 교수팀은 수술 환자 8만여명의 데이터를 바탕으로, 3가지 수술 합병증을 동시 예측하는 다중 작업 머신러닝 모델을 개발하고, 성능을 검증한 결과를 10일 발표했다. ▲왼쪽부터] 마취통증의학과 윤현규, 융합의학과 이현훈 교수 수술 환자의 40%는 급성신손상, 호흡부전, 입원 중 사망 등 합병증을 경험하며, 이는 입원 기간과 의료비 부담을 증가시켜 환자와 가족의 삶의 질을 낮춘다. 최근 합병증 고위험군을 예측하는 AI 모델이 개발되고 있으나, 대부분 한 종류의 합병증만을 예측하도록 설계되어 유용성이 떨어지는 문제가 있었다. 이에 연구팀은 수술 전 전자의무기록(EHR)을 바탕으로 세 가지 합병증과 연관성 높은 16개의 변수*를 선별한

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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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