메디칼산업

전체기사 보기

NK세포 활용한 악성 뇌종양 '교모세포종' 치료연구 심의 통과

보건복지부는 2026년 제2차 첨단재생의료 및 첨단바이오의약품 심의위원회를 열어 교모세포종에 대한 세포치료 임상연구 계획을 적합 의결했다고 27일 밝혔다. 적합 의결된 연구는 새롭게 진단받은 교모세포종 환자 중 수술 후 항암방사선치료(방사선+테모졸로마이드 항암제)를 완료한 환자에게, 환자 본인으로부터 유래한 자연살해세포(NK세포·종양 또는 바이러스 감염 세포를 직접 공격하는 면역세포)와 기존 항암제를 병용투여하는 중위험 임상 연구다. 교모세포종은 매우 빠르게 성장하는 악성 뇌종양으로 재발률이 높고 재발 후 평균 생존 기간이 약 8개월에 불과하다. 종양의 급속한 성장으로 광범위한 뇌부종이 생겨나고, 이에 따른 두통 등의 증상이 나타난다. 현재 수술과 방사선치료, 항암치료 등 여러 방법이 사용되고 있으나 종양의 성질이 환자마다 다르고 뇌에는 약물이 잘 전달되지 않도록 막는 구조가 있어 치료 효과를 높이는 데 어려움이 있는 것으로 평가돼 왔다. 이번에 적합 의결된 임상 연구에서는 교모세포종 환자의 종양 진행을 늦추고 재발을 막음으로써 전체 생존 기간을 늘릴 수 있는지 평가할 계획이다. 심의위원회는 재생의료기관에서 제출한 6건의 다른 임상 연구 계획은 부적합으로 의




의료.병원,한방

더보기
서울성모병원 등 15개 병원, 암 병리 AI데이터 16만건 구축
가톨릭대학교 서울성모병원은 정찬권 병리과 교수를 중심으로 한 다기관 디지털 병리 인공지능(AI) 의료기술 연구사업단이 대규모 암 병리 데이터를 구축했다고 1일 밝혔다. 이번 사업에는 서울성모병원을 비롯한 15개 대학병원과 어반데이터랩 등 9개 기업이 참여했다. 정부 연구비 지원을 바탕으로 2021년 작업을 시작한 사업단은 16만장 이상의 암 병리 전체 슬라이드 영상과 병리 단위의 정밀 어노테이션 데이터(병리 영상에서 암 조직과 정상 조직 등을 구분해 AI가 학습할 수 있도록 한 데이터)를 구축했다. 디지털 병리는 전통적인 유리 슬라이드 대신 고해상도 디지털 영상으로 조직을 분석하는 기술로 최근 AI와 결합하면서 진단 정확도를 높이는 데 기여할 것으로 기대되고 있다. 서울성모병원은 사업단이 이러한 클라우드 기반 플랫폼을 구축해 연구 단계에 머물던 기술을 실제 산업 현장으로 연결하는 성과를 이뤘다고 강조했다. 정찬권 교수는 "이번 사업은 단순한 데이터 구축을 넘어 연구자와 기업이 실제 활용할 수 있는 데이터 인프라를 마련했다는 점에서 의미가 있다"며 "앞으로도 디지털 병리 데이터의 품질과 활용도를 높여 연구와 산업을 연결하는 개방형 플랫폼으로의 역할을 이어가겠다

학회.학술.건강

더보기
KAIST, '뇌를 닮은 AI' 개발…예측이 틀려도 한번 더 생각
한국과학기술원(KAIST)은 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 인간 뇌의 학습 원리를 딥러닝에 적용해 인공지능(AI) 모델도 안정적으로 학습시키는 새로운 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 우리 뇌는 현재 벌어지는 일을 단순히 인식하는 데 그치지 않고 '다음에 무슨 일이 일어날까'를 먼저 예측하고, 실제 결과가 다르면 그 차이를 줄이는 방향으로 스스로 수정한다. 바둑에서 상대의 다음 수를 예상했다가 빗나가면 전략을 바꾸는 것과 비슷하다. 이 같은 정보처리 방식을 '예측 부호화'라고 한다. 과학자들은 이 원리를 AI에 적용하려 했지만 신경망이 깊어질수록 오차가 특정 부위에 몰리거나 아예 사라져 성능이 떨어지는 문제가 반복되면서 어려움을 겪었다. 연구팀은 AI가 결과만 예측하는 것이 아니라 '예측 오차가 앞으로 어떻게 변할지'까지 다시 예측하도록 만들었다. 연구팀은 이를 '메타 예측'이라 설명하는데 '틀림을 한 번 더 생각하는 AI'를 말한다. 이 방식을 적용하면서 깊은 신경망에서도 학습이 멈추지 않고 안정적으로 진행됐다. 총 30가지 실험 중 29개에서 현재 AI의 표준 학습법인 '역전파'보다 높은 정확도를 기록했다고 연구팀은 설명했다. 역전파는 AI가 '틀린 만