부처연구성과
수학적 알고리즘으로 생체 반응의 숨겨진 코드를 풀다
- 등록일2025-01-15
- 조회수1055
- 분류 자연 > 수학・물리학・지구과학, 생명 > 생명과학, 생명 > 생물공학, 종합 > 종합
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성과명
수학적 알고리즘으로 생체 반응의 숨겨진 코드를 풀다
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저널명
Nature Communications
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IF
14.7 (2023년 기준)
- 저널링크
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연구자명
강희민,김초원,강나연
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연구기관
고려대학교
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사업명
중견연구 지원사업
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지원기관
과학기술정보통신부
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보도자료발간일
2024-12-27
- 원문링크
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키워드
#수학 #알고리즘 #생체 반응 #줄기세포 #원격 제어
- 첨부파일
핵심내용
수학적 알고리즘으로 생체 반응의 숨겨진 코드를 풀다
실시간 줄기세포 원격 제어 시스템 개발…수학적 모델링으로 구현
□ 수학적 모델링*을 활용해 세포의 행동을 조절하는 기술이 개발됐다.
* 수학적 모델링 : 복잡한 현상을 수학적인 방정식이나 시뮬레이션으로 표현하여 분석하거나 예측하는 방법.
□ 한국연구재단(이사장 홍원화)은 강희민 교수(고려대학교) 연구팀이 수학적 알고리즘이 적용된 외부 자기장을 활용하여 리간드* 연결성을 원격으로 조절하는 실시간 줄기세포** 원격 제어 시스템을 개발했다고 밝혔다.
* 리간드 : 세포외기질에 존재하는 피브로넥틴, 라미닌, 콜라겐 등의 단백질 내의 세포 부착을 매개하는 물질.
** 줄기세포 : 분화되지 않은 세포로서 주변 환경에 따라 특정 조직 세포로의 분화가 가능하여 세포 치료, 조직 재생, 인공 장기 형성 등 환자 맞춤형 치료를 위한 핵심 세포로 주목받고 있음
□ 세포외기질(이하 ECM)은 세포 행동을 조절하는 복잡한 네트워크 구조로 조직 재생과 세포 기능 유지에 핵심적인 역할을 한다.
○ ECM 네트워크의 연결성은 조직과 기관의 기능을 유지하게 할 뿐만 아니라, 병리학적 상태에서의 조직 복구와도 밀접한 관련이 있다.
○ 이러한 이유에서 ECM 네트워크의 동적 재구성과 연결성을 체계적으로 분석하고 조절하는 것은 조직 재생과 질병 치료에서 중요한 과제라고 할 수 있지만, 기존 연구로는 실제 ECM 네트워크의 동적인 특성을 모사하는 데 한계가 있었다.
□ 이에 연구팀은 세포 부착성 리간드가 결합된 금 나노입자를 사용하여 리간드 네트워크* 모델을 제작하고, 다양한 이방성**을 가진 자성 나노막대를 통해 리간드 네트워크의 연결성을 조절하는 원격 제어 시스템을 개발했다.
* 리간드 네트워크 : 균일한 간격으로 배열된 리간드 결합 골드 나노입자(리간드 꼭짓점)가 서로 연결되어 삼각형 형태로 배열된 구조를 뜻함.
** 이방성 : 물질이 방향에 따라 다른 물리적 성질을 가지는 특성. 이방성 자성 나노막대는 한 방향으로 길게 연장된 모양을 가지고 있는 나노입자를 의미함.
○ 자기장을 통해 자성 나노막대의 배치를 정렬 혹은 상승 상태로 변환하여 리간드 연결성을 가역적으로 조절하고, 이를 통해 줄기세포의 부착과 기계적 신호전달, 분화를 제어했다.
○ 그래프 이론 기반 수학적 모델링을 적용한 시스템으로 리간드 연결성을 정량화하고, 조직 재생을 위한 줄기세포 거동의 조절 메커니즘을 밝혀낼 수 있었다.
□ 강희민 교수는 이번 연구 결과에 대해 “줄기세포의 행동을 원격으로 제어하는 혁신적 시스템을 통해 맞춤형 재생 치료와 조직 재생 연구에 새로운 가능성을 제시했다는 데 의의가 있다”며 “자성 나노막대의 생체 내 안전성과 실시간 제어 특성을 활용해 다양한 세포의 정밀 제어 및 의료 기술에 적용될 수 있을 것으로 보인다”고 설명했다.
○ 또한, “본 연구에서 개발된 ECM의 동적 연결성을 모사한 줄기세포 제어 시스템은 향후 복잡한 3D 생체 환경에서의 장기적 안정성과 효과를 검증하는 추가 연구가 필요하다”고 덧붙였다.
□ 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구 지원사업 지원으로 수행된 이번 연구의 성과는 재료 분야 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 12월 23일 게재되었다.
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상세내용
(그림1) 그래프 이론 기반 리간드 네트워크 모델을 이용한 줄기세포 조절 시스템의 모식도
균일한 간격으로 배열된 리간드 결합 골드 나노입자(리간드 꼭짓점)가 서로 연결되어 삼각형 형태의 네트워크를 형성하며, 이는 루뱅 알고리즘을 기반으로 클러스터 분배되어 클러스터 사이 변의 개수가 계산됨. 나노 스케일에서의 이방성이 증가할수록 클러스터 사이 변 개수의 평균값은 감소하며, 이는 줄기세포의 부착과 기계적 신호 전달 및 분화를 억제하는 효과를 가짐.
그림설명 및 그림제공 : 고려대학교 강희민 교수
(그림2) 가역적 자성 조절을 이용한 그래프 이론 기반 리간드 네트워크 모델의 모식도
나노 자성막대의 배열 및 높낮이를 자성을 통해 가역적으로 조절 가능한 리간드 네트워크 모델의 모식도이며, 높은 이방성 나노 자성막대가 정렬 및 상승된 상태에서는 클러스터 간 연결이 강화되어 세포의 기계적 반응과 부착을 촉진할 수 있음.
그림설명 및 그림제공: 고려대학교 강희민 교수
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