GIST, '뇌질환 조기진단' AI 융합연구 방향 제시

이노코어 연구단, 첫 성과 발표

(왼쪽부터) GIST 이노코어 연구단의 황준호 박사와 이은지 교수, 미국 노스웨스턴대 네이선 C. 지안네스키(Nathan C. Gianneschi) 교수.

광주과학기술원(GIST)은 '지스트-이노코어(GIST-InnoCORE) 연구단'의 신소재공학과 이은지 교수 연구팀이 미국 노스웨스턴대학교 연구진과 함께 알츠하이머병 등 퇴행성 뇌질환의 조기 진단을 위한 '실시간 단백질 이미징 + AI 분석' 융합 연구의 새로운 방향을 제시하는 연구 결과를 발표했다고 12일 밝혔다.

GIST-InnoCORE 연구단은 과학기술정보통신부가 추진하는 국가 연구 인재 양성 프로그램 '이노코어(InnoCORE) 사업'의 8개 연구단 중 하나로, GIST가 주관한다.

이노코어 사업은 국내 4대 과학기술원(KAIST·GIST·DGIST·UNIST)이 각각 AI 융합 분야 핵심 연구단을 운영하며, 우수한 박사후연구원을 모집해 2인 이상의 멘토로부터 지도받는 '멀티 멘토링'과 글로벌 공동연구를 지원하는 사업이다.

GIST 연구단은 '뇌질환 조기 진단을 위한 AI+나노융합'을 핵심 목표로 하고 있다. 이번 성과는 GIST-InnoCORE 연구단의 '멀티 멘토링 시스템'을 통해 연구 초기 단계에서부터 융합 연구 방향을 확립한 첫 사례다. 황준호 박사는 GIST-InnoCORE 연구단에 '이노코어 펠로우'로 합류한 뒤, 책임 멘토인 이은지 교수, 해외 석학 멘토인 미국 노스웨스턴대 네이선 C. 지안네스키(Nathan C. Gianneschi) 교수의 지도를 받아 연구 아이디어를 구체화했다.

퇴행성 뇌질환의 주요 원인 중 하나는 단백질의 비정상적인 응집이다. 연구팀은 미국 워싱턴대 드 요레오(De Yoreo) 교수팀이 보고한 '2단계 성장 메커니즘', 즉 실크 단백질이 불안정한 비정질 클러스터 단계를 거쳐 안정적인 결정 구조로 성장하는 과정에 주목했다. 이를 이해하면 단백질의 '성장 방향'을 제어할 수 있어, 향후 바이오 진단 기술과 신소재 설계 분야에 폭넓게 응용될 수 있다.

이번 논문에서 연구팀은 기존의 정적인 단백질 분석을 넘어, '실시간 투과전자현미경(in-situ TEM)'으로 단백질 구조 변화를 관찰하고 이를 머신러닝 기반 AI 분석과 결합하는 방법의 중요성을 강조했다.

이은지 교수는 "이 연구는 이노코어 연구단이 지향하는 '뇌질환 조기 진단 및 약물 설계 AI 플랫폼' 구축의 중요한 출발점이다"며 "실시간 투과전자현미경 이미지에 AI 기술을 접목하면, 뇌질환을 유발하는 단백질의 응집 현상을 병변 단계별로 더욱 정밀하게 분석할 수 있고, 임상시료 기존 분석 데이터와 병합한다면 알츠하이머, 파킨슨 병 등의 퇴행성 뇌질환 발병 가능성이나 진행을 예측하는 데 효과적으로 활용할 수 있다"고 설명했다.

황준호 박사는 "멘토들의 도움 덕분에 연구의 과학적 배경과 AI 응용 가능성을 폭넓게 이해하고, 융합 연구의 새로운 아이디어를 발전시킬 수 있었다"고 밝혔다.

GIST 신소재공학과 이은지 교수가 지도하고 황준호 박사(제1저자)가 수행한 이번 연구는 미국 노스웨스턴대 네이선 C. 지안네스키 교수와의 협업으로 진행됐으며, 과학기술정보통신부 GIST-InnoCORE 사업과 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받았다.

호남취재본부 민찬기 기자 coldair@asiae.co.kr