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· 류마티스 관절염, 겔솔린 단백질 때문📝: 김락균 연세대 의대 의생명과학부 교수팀은 류마티스 관절염 발병을 예측하고 치료를 돕는 핵심 물질을 찾고 작용 원리를 규명했다. 단백질의 일종인 ‘겔솔린(GSN)’이 류마티스 관절염 환자에게서 다량 발생하는 ‘NLRP3 염증복합체’의 활성화를 억제한다는 사실을 밝힌 것이다. 

· 류마티스 관절염과 겔솔린 📒 : 류마티스 관절염은 지속적으로 염증이 발생해 관절을 훼손한다. 자칫하면 연골과 뼈의 파괴로 이어지기 때문에 상태가 심각해지기 전에 빠르게 발견해 관리하는 것이 무엇보다 중요하다. 

연구진이 주목한 겔솔린(GSN)은 세포 모양 변화와 이동성 및 세포 사멸 억제에 관여하는 단백질이다. 류마티스 관절염 환자의 혈액에서 낮은 농도로 발견된다. 연구진은 이 점에 착안해 겔솔린이 NLRP3 염증복합체의 활성을 억제한다는 사실을 밝혀냈다. NLRP3 염증복합체는 염증성 사이토카인과 관련이 있으며 류마티스 관절염의 염증 반응을 촉진한다.

· 겔솔린 부족하면 류마티스 관절염 악화 💊 :  연구팀은 유전자 교정 기술을 이용해 겔솔린이 결핍된 쥐와 정상 쥐에게 류마티스 관절염을 유도하고 염증 반응을 비교했다. 그 결과 겔솔린 결핍 쥐 그룹은 발과 발목에 부종이 더 심각하게 나타는 관절염 증상을 보였다.  

겔솔린이 부족하면 NLRP3 염증복합체가 과도하게 활성화되며 류마티스 관절염 증상이 악화되는 셈이다. 류마티스 관절염 환자에게서 관찰된 겔솔린의 감소는 단순한 현상이 아니라 질병의 진행과 밀접하게 연결돼 있다는 의미다. 또 겔솔린이 세포 내 칼슘 균형과 미토콘드리아의 안정성을 유지해 과도한 염증 반응을 억제한다는 사실도 밝혔다. 

김락균 교수는 “겔솔린이라는 단백질이 류마티스 관절염을 조절하는 중요한 인자임을 확인했다”며 “이번 연구는 오랫동안 한계에 부딪쳤던 류마티스 관절염 발병 예측과 치료에 중대한 돌파구를 마련할 것으로 기대한다”고 말했다.

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· 대장암 사망 위험 예측 정확도 90% 📒: 박유랑 연세대 의대 의생명시스템정보학교실 교수와 김한상 연세암병원 종양내과 교수 연구팀이 조기 발병 대장암 환자의 임상데이터를 기반으로 사망 위험을 예측하는 양자 머신러닝 모델을 개발했다. 모델의 예측 정확도는 90%에 달한다.

· 대장암이란 🔍: 조기 발병 대장암은 50세 미만에서 발생하는 대장암이다. 한국의 20~40대 대장암 발병률은 인구 10만명당 12.9로 세계 1위다. 조기 발병 대장암은 다른 연령층에서 진단되는 대장암과 비교해 더 공격적이고 생존율이 낮다. 이 때문에 조기에 질병을 발견하고 정확한 예후 예측을 통한 치료가 중요하다. 

· 대장암 환자 데이터 활용, 93개 변수 적용 💻 : 연구팀은 2008년부터 2020년까지 세브란스병원에 내원한 조기 발병 대장암 환자 1253명의 치료 데이터를 기반으로 환자의 질병 상태에 따른 사망 위험을 예측하는 양자 머신러닝 모델을 개발했다. 양자 머신러닝 모델의 예측 인자로는 나이, 성별과 같은 환자 정보 데이터와 병기, 치료 정보에 관한 임상데이터 등 총 93개의 변수를 적용했다. 

· 기존보다 정확도 20% ⬆:  분석 결과 기존 머신러닝 모델의 예측 정확도는 70%를 기록한 데 비해 양자 머신러닝 모델은 조기 발병 대장암 환자의 사망 위험 예측 정확도가 90%를 기록했다. 또 양자컴퓨팅의 견고성을 검증하기 위해 사망과 생존의 비율을 조절해 성능 검증을 진행했다. 그 결과 기존 머신러닝 모델은 사망 비율을 불균형하게 조정했을 때 예측 성능이 80%를 보였다. 반면 양자 머신러닝 모델에서는 사망 비율이 불균형한 상황에서도 88%의 높은 예측 정확도를 유지했다. 

박유랑 교수는 “이번 연구를 통해 조기 발병 대장암 환자의 사망 위험을 정확히 예측하는 양자 머신러닝 모델을 구축했다”며 “이를 기반으로 앞으로도 양자 머신런닝 모델을 활용해 다양한 영역의 헬스케어 분야에 확장이 가능할 것으로 기대한다”고 말했다. 

김한상 교수는 “이번 연구는 종양 분야에서 양자 컴퓨터, 의료 인공지능 등을 활용한 디지털 헬스케어가 접목되는 한 예로 암의 진단, 치료, 생존자 관리에 디지털 헬스케어 기술의 도입이 앞으로 암 진료 현장의 치료 패러다임을 바꿀 수 있을 것”이라고 말했다.

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· 스마트 콘택트렌즈 개발 👩: 이용호 세브란스병원 내분비내과 교수, 김자영 연세대 의대 의공학교실 교수, 박장웅 신소재공학과 교수, 김홍균 경북대병원 안과 교수, 김주희 한국과학기술연구원(KIST) 연구원 등 공동 연구팀이 실시간으로 눈물 속 생체 지표를 측정해 혈당을 정확하게 측정할 수 있는 스마트 콘택트렌즈를 개발했다.

· 눈물 혈당 측정이 중요한 이유 😭: 당뇨병 환자는 식사만 해도 혈당 수치가 크게 변할 수 있어 실시간 혈당 측정이 매우 중요하다. 보통 가정에서 바늘로 손가락을 찔러 혈당을 측정한다. 신체·정신적 고통과 2차 감염 위험이 있다. 침, 땀, 소변 등 타액은 오염도가 높아 혈액처럼 측정 수단으로 삼기 어렵다. 반면 눈물은 접근성이 높으면서 오염도는 낮다.

· 혈당 수치 따라 눈물당도 변화 📖 : 연구팀은 건강하거나 당뇨가 있는 토끼 및 강아지 각 8마리, 사람 10명을 대상으로 스마트 콘택트렌즈 눈물당 측정 및 혈당 측정기 측정을 진행했다. 당을 측정하는 고감도 센서를 적용한 스마트 콘택트렌즈는 휴대기기로 측정 결과를 전송하는 무선 통신용 안테나가 내장돼 있다. 시판 중인 콘택트렌즈와 같은 재료로 만들어져 착용 시 이물감이 적고 시야를 가리지 않는다. 그 결과 모든 시험에서 혈당 수치의 변화에 맞춰 눈물당도 같이 등락하는 것을 확인할 수 있었다. 

이용호 교수는 “눈물을 이용한 혈당 분석 연구에 시간개념을 도입해 눈물당과 혈당 수치의 상관관계를 명확히 확인했다”며 “스마트 콘택트렌즈는 콜레스테롤, 안압 등도 정확히 측정할 수 있어 다른 질환 진단과 치료에도 적용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’ 최신호에 실렸다.

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· 미분화 갑상선암 치료 방법 개선 📝: 황성순 연세대 의대 의생명과학부 교수와 김석모·윤혁준 강남세브란스병원 갑상선내분비외과 교수 연구팀이 생존율이 낮은 ‘미분화 갑상선암’의 항암제 치료 효율을 높일 수 있는 방법을 규명했다. 동물실험에서 기존 대비 항암 효과가 50% 향상된 결과를 보였다. 

· 미분화 갑상선암이란 📕 :  평균 생존 기간이 1년이 안 되는 치료하기 어려운 암종 중 하나다. 전체 갑상선암 환자의 1% 미만으로 흔치 않은 암이며 주변 장기로 전이가 빨라 예후가 좋지 않다. 치료하지 않으면 보통 3개월 내에 사망하고 치료 시에는 1년 이상 생존율이 20% 정도에 이른다. 

· 글루타민 분해 및 단일탄소 대사 메커니즘 👉 : 유전체 분석 결과 가장 흔한 갑상선암인 ‘갑상선 유두암’에 비해 미분화 갑상선암은 글루타민분해효소 발현이 높았다. 연구팀은 글루타민분해효소를 억제해 암세포에 영양 공급을 막으면 항암제 효과가 높아질 것으로 예상했지만, 여전히 미분화 갑상선암 세포가 살아 있었다. 다만 미분화 갑상선암이 ‘단일탄소 대사 메커니즘’을 활용해 생존한다는 사실을 새롭게 발견했다. 

· 동물실험 통해 규명 🐁 : 연구팀은 글루타민분해효소 저해제와 단일탄소 대사 메커니즘의 핵심효소를 억제하는 저해제를 동시에 투여하는 동물실험을 했다. 그 결과 단일 항암제를 사용했을 때보다 항암 효과가 50% 가량 향상됐다. 

황 교수는 “글루타민 분해 및 단일탄소 대사 메커니즘을 억제하는 신약 개발 연구가 해외에서 활발히 진행되고 있으나 국내에서는 아직 큰 주목을 받지 못하고 있다”며 “단일탄소 대사 메커니즘은 항암제 저항의 가장 중요한 요인이므로 이를 제어하는 후속 연구를 이어가겠다”고 말했다. 

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