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‘인공 미니 망막’에서 망막 기능 분석 성공... 망막 질환, 치료법 개발 발판 마련

강남세브란스병원 안과 이준원 교수,3차원 액체금속 미세전극 이용한 비침습적 방식 적용
망막 질환 치료법 연구에서 인공 미니 망막 활용 가능성 입증



비침습적 방식으로 망막 오가노이드에서 망막의 기능을 확인한 연구 결과가 나왔다.

강남세브란스병원 안과 이준원 교수, 세브란스병원 안과 변석호 교수, 연세대학교 신소재공학과 박장웅 교수 공동 연구팀은 망막 오가노이드에서 3차원 액체금속 미세전극을 이용해 망막 발달 과정에서의 전기 신호를 정확하게 분석했다고 1일 밝혔다.

이번 연구는 국제 학술지 어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF 27.4) 최신호에 실렸다.

시각 기능에서 가장 중요한 조직 중 하나인 망막은 눈으로 들어온 빛 자극을 전기적 신호로 변환해 뇌로 전달한다. 주요 실명 원인 질환인 황반변성, 당뇨망막병증, 녹내장 등은 모두 망막에 발생하는 질환들이다.

줄기세포를 배양하거나 재조합해 만든 장기 유사체 오가노이드(organoid)는 ‘미니 장기’로 불리기도 한다. 질병 모델 및 신약 개발 등의 목적으로 활용한다.




망막을 비롯해 인간의 장기를 분석하기 위해서는 조직을 채취해야 한다. 망막은 뇌와 마찬가지로 조직을 채취할 경우 그 기능이 중대하게 손상돼 조직을 얻을 수 없다. 망막 연구에서 미니 장기 개발 기술이 더욱 중요한 이유다.

연구팀은 인공 미니 망막의 기능을 분석하기 위해 액체금속으로 3차원 미세전극을 개발했다. 기존에도 전기적 방법을 기반으로 한 분석법은 있었지만, 형광 발현 방식은 미니 망막의 기능을 간접적으로 측정하는 방식으로 실제 망막 세포 기능을 관찰하는 데 어려움이 있다. 고체전극 방식은 미니 망막의 구조와 세포에 손상을 줄 위험이 컸다.




연구팀은 미니 망막 안쪽에 있는 망막 신경절 세포를 3차원 미세전극으로 타깃해 망막의 발달 단계를 전기적으로 분석했다. 분석 과정에서 사용한 3차원 미세전극은 기존 방법들과는 달리 미니 장기의 내부를 정확하게 타깃 했을 뿐만 아니라 세포를 손상하지도 않고 신경 활동을 장기간 연속적으로 기록했다. 이를 통해, 미니 망막이 인간 태아의 원시 망막과 유사한 시냅스 연결성을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 

이준원 교수는 “3차원 미세전극을 활용해 비침습적이고 연속적으로 미니 망막의 기능을 분석할 수 있었다”며 “이번 연구를 통해 미니 망막이 실제 인간 망막의 기능적 특성을 그대로 재현하는 데서 오가노이드의 활용 가능성을 확인했고, 앞으로 망막 질환을 이해하고 치료법을 개발하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
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휴온스그룹, 美 캘리포니아주립대 동암연구소 등 미래 바이오산업 이끌 해외 인재 초청 행사 치러 휴온스그룹이 미래 바이오산업을 이끌 해외 인재를 초청해 교류의 시간을 가졌다. 휴온스그룹은 지난 6일 미국 캘리포니아주립대(California State University) 샌마르코스(San Marcos) 캠퍼스 임직원과 생명과학 분야 대학원생 등 30여 명이 경기도 과천에 위치한 휴온스 동암연구소를 방문했다고 7일 밝혔다. 금번 초청은 생명과학 전공 대학원생들이 글로벌 바이오 헬스 산업에 대한 이해를 높이고, 국제적 시각과 산업 현장 경험을 갖출 수 있도록 마련된 교육 프로그램의 일환으로 진행됐다. 방문단은 휴온스그룹의 핵심 연구 거점인 동암연구소를 중심으로 휴온스, 휴메딕스, 휴온스바이오파마 등 주요 계열사의 연구시설을 둘러보며 연구개발(R&D) 현장을 견학했다. 특히 의약품 연구개발 과정, 바이오의약품 생산 기술, 품질 관리 시스템 등에 대한 설명을 들으며 국내 제약·바이오 기업의 기술력과 연구 인프라를 체험하는 시간을 가졌다. 이번 행사를 기획한 휴온스랩 관계자는 “금번 초청으로 글로벌 진출을 본격화하고 있는 휴온스그룹의 연구 역량과 첨단 연구시설을 해외의 미래 바이오 인재들에게 소개할 수 있었다”며 “앞으로도 해외 대학 및 연구기관과의 교류

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서울대병원, 잡음 많은 광용적맥파에서도 심박수 분석 정확도 높이는 AI 제시 일상생활에서 스마트워치나 환자 모니터링 장비로 심박수를 측정하면, 움직임이 많을수록 값이 부정확해지는 경우가 많다. 이러한 문제는 실제 스마트워치 등에서 널리 활용되는 광용적맥파(Photoplethysmogram, PPG) 기반 심박수 측정에서도 나타나, 신뢰할 수 있는 심박수 분석 방법이 요구된다. 서울대병원 영상의학과 이동헌 교수 연구팀은 잡음이 섞인 광용적맥파 신호에서 심장 박동과 직접 관련된 신호 성분만을 분리해 심박수를 보다 정확하게 분석할 수 있는 인공지능 기반 분석 방법을 제시했다. 연구 결과, 실제 환경에서 측정된 광용적맥파 신호에서도 심장 박동에 해당하는 근원 신호를 분리함으로써, 이를 바탕으로 계산한 심박수가 광용적맥파 신호를 그대로 사용했을 때보다 심전도로 측정한 값에 더 가깝게 개선되는 것으로 나타났다. 광용적맥파는 손목이나 손가락에 빛을 비춰 혈류 변화를 감지함으로써 심박수를 측정하는 생체 신호이다. 하지만 일상생활 중에는 움직임이나 피부 접촉 변화로 잡음이 쉽게 섞여, 정확한 심박수 분석에 한계가 있었다. 연구팀은 잡음이 섞인 광용적맥파 신호를 하나의 불완전한 신호로 보지 않고, 여러 생리적 신호 성분이 혼합된 결과로 해석했다. 이에