원자력의학원, 방사성의약품 암세포 결합력 예측 AI 개발

레이메드에 기술이전…신약 개발 시간·비용 절감 기대

 한국원자력의학원은 방사성의약품의 표적 결합력을 인공지능(AI)으로 예측하는 기술을 개발해 방사성의약품 개발 전문기업 '레이메드'에 이전했다고 28일 밝혔다.

 방사성의약품은 방사선을 방출하는 물질인 방사성동위원소를 펩타이드나 항체 등 유도체에 붙인 물질로 암 치료 등에 활용된다.

 우상근 원자력의학원 박사 연구팀은 90만 개 약물 유도체 후보물질과 20여 종 방사성동위원소의 화학적, 물리적 특성과 1천900여 종 암 세포주 반응 및 단백질 결합력을 AI에 학습시켜 이를 예측하는 기술을 개발했다.

 원자력의학원은 이번 기술이전을 통해 신약 개발에 드는 시간과 비용을 절감할 것으로 기대하고, 양 기관이 방사성의약품 연구 수준을 끌어올리는 플랫폼을 구축할 계획이라고 밝혔다.


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복지장관 "시민 의견 수렴해 의료혁신 로드맵 만들겠다"
정은경 보건복지부 장관은 29일 부처 소관 국정과제 가운데 지역·필수·공공의료 강화를 최대 과제로 꼽으면서 시민 의견을 수렴해 의료 혁신 로드맵을 만들겠다고 강조했다. 정 장관은 이날 KTV 방송에 출연해 보건복지 분야 국정과제를 설명하며 이렇게 밝혔다. 복지부에 따르면 이재명 정부 국정 과제 123개 중 복지부 담당 과제는 11개로, 전체 부처 가운데 가장 많다. 정 장관은 "그동안 누적된 의료 문제가 지난 정부에서 의정 갈등으로 심화했다"며 "지역·필수·공공의료, '지필공' 강화가 최대 국정과제"라고 말했다. 이어 "정부는 지역 내에서의 중증·응급의료 해결, 필수의료 기피 원인인 의료사고에 대한 안전망 강화, 저평가된 수가(의료 서비스 대가)의 정상화 등 대책을 세웠다"며 "인력 확보를 위한 지역의사제, 공공의료사관학교 등 새 제도를 기획 중이고, 특별회계나 기금을 마련하는 등 재원 확보 방안을 위해 법 제정도 국회에서 준비 중"이라고 덧붙였다. 정 장관은 "지속 가능한 의료체계를 만드는 게 중요한 숙제"라며 "'지필공' 강화 방안에 더해 합리적 보상 체계, 국가 책임 강화 등을 담은 의료 혁신 로드맵을 시민이 참여하는 국민참여혁신위원회를 통해 만들겠다"

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AI로 파킨슨병 조기 진단하고 뇌세포에 빛 쪼여 치료한다
한국과학기술원(KAIST) 허원도·김대수 교수와 기초과학연구원(IBS) 이창준 단장 공동 연구팀은 인공지능(AI)과 광유전학 기술을 이용해 파킨슨병 동물 모델에서 조기·정밀 진단과 치료 가능성을 확인했다고 최근 밝혔다. 파킨슨병은 신경전달물질인 도파민을 분비하는 신경세포가 점차 사멸해 발생하는 신경 퇴행성 뇌 질환이다. 떨림, 경직, 걸음 이상 등 다양한 운동 장애 증상이 나타난다. 기존 검사법으로는 발병 초기의 변화를 민감하게 포착하기 어렵고, 뇌 신호 조절을 겨냥한 약물 역시 임상 효과가 제한적이다. 연구팀은 파킨슨병의 원인으로 알려진 알파시누클레인 단백질 응집을 일으킨 파킨슨병 생쥐 모델을 대상으로 AI 기반 3차원(3D) 자세 추정 기술을 이용해 행동을 분석했다. 생쥐의 걸음걸이, 손발 움직임, 떨림과 같은 340여가지 행동 신호를 AI로 분석해 '파킨슨 행동지수'를 만들었다. 이 지수를 통해 파킨슨병 발병 초기부터 기존 운동능력 검사보다 더 민감하게 질환 정도를 판별할 수 있다. 파킨슨 행동지수는 질환 유도 후 2주가 지난 시점부터 대조군 대비 유의한 차이를 보였다. 특히 보폭 변화, 손·발 움직임 비대칭, 흉부 떨림 등 행동이 파킨슨병 진단의 핵심