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제약ㆍ약사

네이처셀, 소아 뇌성마비 줄기세포 치료...연구자 주도 임상시험

강동경희대병원에서 36개월~12세 뇌성마비 환아 대상으로 진행...올 하반기 일본에서 재생의료 줄기세포 치료 승인 받아 실용화 예정

㈜네이처셀과 알바이오가 공동으로 운영하는 바이오스타 줄기세포기술 연구원(원장: 라정찬)은 뇌성마비 환아를 대상으로 줄기세포 치료의 연구자 주도 임상시험을 개시했다고 20일 밝혔다. 


본 임상시험은 강동경희대학교병원에서 실시한다. 알바이오에서 배양한 자가지방유래 줄기세포를 4주 간격으로 총 5회에 걸쳐 1회당 1억 셀을 정맥 내에 투여하는 방식이다. 9~12세 환자 3명을 대상으로 먼저 실시하며, 오늘 첫 번째 환자에게 투여한다.


한편 응급임상도 실시된다. 우즈베키스탄의 6세 남아에게 자가지방유래 줄기세포를 회당 1억 셀씩, 2주 간격으로 총 3회 반복 투여하며, 22일 첫 투여를 시작한다.


바이오스타 줄기세포기술연구원 라정찬 박사팀은 이미 지난 2012년 자가지방유래 줄기세포 투여를 통해 뇌성마비 증상 개선 효과를 확인한 바 있다. 생후 3년 7개월 된 뇌성마비 환자에게 자가지방유래 줄기세포를 1억 셀씩 4회 투여한 결과, 안면비대칭, 발음의 어눌한 정도, 혀의 움직임 등이 현저히 개선되었으며, 학습능력도 증가되었음을 확인했다.


네이처셀 대표를 겸임하고 있는 바이오스타 줄기세포기술연구원장 라정찬 박사는 “우리 기술로 배양한 자가지방유래 줄기세포의 정맥 내 투여가 안전하다는 점은 이미 입증되었지만, 이번 임상을 통해 소아를 대상으로 한 안전성도 재확인할 수 있을 것”이라며, “금년 내 일본 정부의 승인을 받아 뇌성마비를 앓는 전세계 아이들을 치료해 줄 수 있기를 기대한다”고 말했다.


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최보윤 의원 “AI 혜택, 모든 국민이 누릴 수 있어야” 국회 보건복지위원회 최보윤 의원(국민의힘, 비례대표)은 장애인·고령자 등 인공지능 취약계층의 권리를 보장하기 위해 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법' 일부개정법률안을 대표 발의했다. 현행 기본법은 인공지능 발전과 신뢰 확보를 위한 기본원칙과 국가의 책무를 규정하고 있으나, △정책 수립 과정에서 취약계층의 참여가 보장되지 않고, △학습용 데이터에 취약계층 관련 정보가 충분히 반영되지 않으며, △고영향 인공지능 영향평가에서도 장애인·고령자의 특성이 제대로 고려되지 않는다는 지적이 꾸준히 제기되어 왔다. 이번 개정안은 ▲인공지능 정책 수립 과정에 취약계층 참여 보장, ▲학습용 데이터에 사회적 약자 관련 데이터 포함, ▲고영향 인공지능 영향평가 시 취약계층 특성 반영을 의무화하는 내용을 담고 있다. 이를 통해 AI 발전 과정에서 발생할 수 있는 소외와 차별을 줄이고, 모든 국민이 동등하게 혜택을 누릴 수 있는 제도적 기반을 마련하는 것이 목적이다. 최보윤 의원은 "인공지능 기술이 우리 사회에 가져올 변화는 매우 크지만, 그 변화의 혜택에서 누구도 배제되어서는 안 된다"며 "이번 개정안은 장애인과 고령자 등 취약계층이 정책 결정 과정에 참여하고, 이

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개인 맞춤형 뇌질환 치료제 개발 길 열리나 고려대학교 의과대학(학장 편성범) 융합의학교실 조일주 교수 연구팀과 연세대학교 생명공학과 조승우 교수, 세브란스 어린이병원 소아신경과 강훈철 교수, 경북대학교 전자공학부 신효근 교수 연구팀이 뇌 오가노이드의 전기신호를 실시간으로 측정하여 약물의 효과를 직접 분석할 수 있는 차세대 약물 스크리닝 시스템을 개발했다. 이번 연구는 소아 뇌전증 환자의 줄기세포로 제작한 뇌전증 오가노이드 모델에서 직접 신경 신호를 측정했다. 이를 통해 약물이 실제로 환자에게 효과가 있는지를 즉각적으로 확인할 수 있었으며, 기존의 간접적이고 시간이 오래 걸리는 평가 방식을 근본적으로 바꿀 가능성을 제시했다. 연구팀이 개발한 플랫폼은 최대 10개의 뇌 오가노이드를 동시에 배양할 수 있다. 시스템에 내장된 미세유체 칩으로 각 오가노이드에 최대 두 가지 약물을 각각 5단계 농도로 정밀하게 투입할 수 있다. 또한, 전극을 통해 오가노이드 내부의 신경 활동을 실시간으로 측정할 수 있어, 약물 효과를 뇌세포의 신경 신호 반응으로 직접 판단할 수 있다. 이를 통해 기존에는 여러 번 반복해야 했던 수십 가지 약물·농도 조건을 한 번에 병렬로 실험할 수 있어, 신약 개발 과정에서 시간과 비용을 크게