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[퓨처 Eyes(76)] 뇌파로 움직이는 '꿈의 팔', 마비 환자에 희망 심다
- 마비 환자가 뇌파로 팔을 움직였다. 과거에는 그저 공상 과학 소설 속 이야기로 여겨졌던 일이 현실로 성큼 다가왔다. 캘리포니아대학교 샌프란시스코 캠퍼스(UC San Francisco, UCSF)의 연구진이 최근 인공지능(AI) 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술을 통해 마비 환자가 오직 생각만으로 로봇 팔을 움직이는 데 성공했다는 획기적인 소식을 전해왔다. 이는 마비로 고통받는 환자들의 삶의 질을 근본적으로 개선할 수 있는 혁신적인 진전으로 평가된다. 이번 연구는 특히 BCI 기술의 장기적 안정성과 적응형 학습 능력을 뚜렷하게 입증했다는 점에서 전 세계의 이목을 집중시키고 있다. 기존 BCI 장치들은 기술적 한계로 인해 며칠 이상 안정적인 작동을 담보하기 어려웠으나, UCSF 연구진이 개발한 AI 강화 BCI는 무려 7개월이라는 놀라운 기간 동안 안정적으로 작동했다. 더욱 획기적인 것은 이 장치가 뇌 활동의 일일 변화에 스스로 적응하는 능력을 갖춰, 시간이 흐르더라도 초기와 같은 높은 수준의 정확도를 꾸준히 유지한다는 점이다. 연구를 총괄 지휘한 UCSF 웨일 신경과학 연구소의 신경과 교수 카루네시 강굴리(Karunesh Ganguly) 박사는 "인간의 학습 능력과 AI의 강력한 데이터 처리 능력을 융합하는 것은 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술이 다음 단계로 나아가기 위한 필수적인 과정"이라며, "이번 연구는 BCI 기술이 궁극적으로 인간의 정교하고 자연스러운 움직임을 구현하는 수준까지 발전하는 데 중요한 발판이 될 것"이라고 강조했다. 가상 훈련 거쳐 '현실' 로봇 팔 제어 성공 강굴리는 동물의 뇌활동 패턴이 특정 움직임을 어떻게 나타내는지 연구했고, 동물이 학습함에 따라 이러한 패턴이 매일 변하는 것을 확인했다. 그는 인간에게도 같은 일이 일어나고 있다고 추정했다. 연구진은 뇌졸중 발병 후 수년 동안 마비 상태로 지내온 남성 환자를 대상으로 이번 실험을 진행했다. 환자의 뇌 표면에 아주 작은 센서들을 심어, 그가 움직임을 상상할 때 발생하는 미세한 뇌 활동 신호를 감지하도록 설계했다. 연구진은 참가자에게 2주 동안 손가락, 손 또는 엄지손가락으로 간단한 동작을 하는 자신의 모습을 상상해 보라고 요청하고 센서가 뇌 활동을 기록하여 AI를 훈련시켰다. 그런 다음 참가자는 로봇 팔과 손을 제어하려고 시도했다. 하지만 여전히 움직임이 정확하지 않았다. 그래서 강굴리는 참가자에게 가상의 로봇 팔로 연습하게 하고 시각화의 정확도에 대한 피드백을 제공했다. 참가자가 실제 로봇 팔로 연습을 시작한 후 몇 번의 연습 세션만 거치면 자신의 기술을 실제 세계로 옮길 수 있었다. 그는 로봇 팔로 블록을 집어 돌리고 새로운 위치로 옮길 수 있었다. 심지어 캐비닛을 열고 컵을 꺼내 정수기까지 들어올릴 수 있었다. 연구 초기 단계에서 환자는 시각화 훈련을 통해 가상 로봇 팔을 정확하게 제어하는 연습에 집중했다. 강굴리 박사는 "환자가 가상 환경에서 자신의 의도대로 팔을 움직이는 방법을 완전히 숙달하자, 놀랍게도 실제 로봇 팔을 제어하는 데에는 단 몇 번의 훈련 세션만으로 충분했다"고 당시 상황을 설명했다. 실제 로봇 팔을 이용한 실험에서 환자는 단순히 생각만으로 물건을 집어, 옮기고, 원하는 장소에 내려놓는 등 섬세한 동작들을 막힘없이 수행해냈다. 심지어 컵을 집어 들고 물 디스펜서에서 물을 받아 마시는, 비교적 복잡한 일상생활 동작까지 성공적으로 해내는 모습을 보여주었다. 이러한 결과는 AI 기반 BCI 기술이 더 이상 실험실 안의 몽상이 아닌, 실제 삶의 영역에서 마비 환자들에게 실질적인 도움을 줄 수 있는 혁신적인 기술임을 분명하게 보여주었다. AI, 뇌파 변화 '실시간'으로 읽는다 이번 연구의 핵심 성공 요인은 개발된 AI 모델이 인간 뇌 활동 패턴의 미묘한 변화를 스스로 학습하고 적응하는 데 있다. 강굴리 박사는 이전 연구에서 동물이 새로운 동작을 학습하는 과정에서 뇌 활동 패턴이 매일매일 미세하게 변화한다는 사실에 주목했다. 그는 이러한 뇌 활동의 '변동성'이 BCI 기술이 장기적으로 안정적인 성능을 유지하는 데 가장 큰 걸림돌이라고 판단했다. 연구진은 환자가 특정 동작을 반복적으로 상상하는 동안 뇌 활동이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하는지 면밀하게 분석했다. 그리고 이러한 분석 결과를 토대로, 뇌 활동의 변화 패턴을 실시간으로 반영하여 BCI 시스템의 성능을 최적화하는 AI 모델을 개발하는 데 성공했다. 이처럼 뛰어난 적응 능력을 갖춘 AI 덕분에 개발된 BCI는 장기간 사용에도 불구하고 놀라운 안정성을 유지할 수 있었으며, BCI 기술의 상용화 가능성을 한층 끌어올렸다는 평가를 받고 있다. 연구에 핵심적인 역할을 담당한 니킬레스 나타라즈(Nikhilesh Natraj) 박사는 "AI는 뇌 활동의 변화를 정확하게 예측하고 그 변화에 맞춰 시스템을 자동으로 보정함으로써 BCI의 성능을 극대화하는 데 결정적인 역할을 했다"며, "이번 연구 결과는 BCI 기술이 실험실을 넘어 실제 의료 현장과 일상생활에 적용될 수 있는 시점을 앞당기는 획기적인 전환점이 될 것"이라고 기대감을 내비쳤다. "마비 환자 삶, BCI로 바꿀 수 있다" 현재 강굴리 박사 연구팀은 개발된 AI 모델을 더욱 고도화하여 로봇 팔의 움직임을 지금보다 훨씬 빠르고 부드럽게 만들 수 있도록 연구에 박차를 가하고 있다. 뿐만 아니라, BCI 기술을 환자의 가정 환경에 적용했을 때의 실효성과 안전성을 검증하기 위한 후속 연구도 계획 중이다. 강굴리 박사는 "마비 환자들이 BCI 기술을 통해 스스로 식사를 하고, 목마를 때 물을 마실 수 있게 된다면, 그들의 삶은 상상하기 어려울 정도로 크게 바뀔 것"이라며, "이번 연구를 통해 우리는 드디어 BCI 시스템을 실용화할 수 있다는 확신을 얻었으며, 머지않아 이 기술이 실제 환자들의 삶 속에 깊숙이 들어올 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 힘찬 포부를 밝혔다. NIH 지원, '셀' 논문 게재 '주목' 이번 연구는 미국 국립보건원(NIH)의 전폭적인 지원을 받아 진행되었으며, 연구 성과는 세계 최고 권위의 과학 학술지 중 하나인 '셀(Cell)' 2025년 3월 6일자에 정식 게재되어 전 세계 과학계의 뜨거운 주목을 받고 있다. 논문에는 UCSF의 사라 세코(Sarah Seko)와 아델린 투-찬(Adelyn Tu-Chan), 그리고 로드아일랜드대학교의 레자 아비리(Reza Abiri) 박사 등이 공동 저자로 이름을 올렸다. 이번 연구는 더 이상 치료가 불가능하다고 여겨졌던 마비 질환 환자들에게 AI 기반 BCI 기술이 새로운 희망의 빛을 비춰줄 수 있음을 분명히 보여주는 기념비적인 성과다. 향후 BCI 기술이 지속적인 연구 개발을 통해 더욱 발전하여, 마비로 고통받는 수많은 환자들이 불편함 없이 로봇 팔을 자유롭게 사용하고, 보다 인간다운 삶을 되찾을 수 있기를 간절히 기대해 본다.
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- 포커스온
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[퓨처 Eyes(76)] 뇌파로 움직이는 '꿈의 팔', 마비 환자에 희망 심다
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[신소재 신기술(153)] 방사선 치료의 혁신, 암 정밀 타격 기술 개발…부작용 없이 종양 제거
- 건강한 조직은 살리면서 방사선으로 종양을 정확하게 표적으로 삼는 혁신적인 암 치료법이 개발됐다. 미국 캘리포니아대학교 샌프란시스코 캠퍼스(UCSF) 연구진이 건강한 조직 손상 없이 종양만을 정확히 표적 하는 혁신적인 암 치료법을 개발해 주목받고 있다고 사이테크데일리가 전했다. 이 치료법은 KRAS 표적 약물을 이용해 암세포를 표지한 뒤, 방사성 항체를 부착하여 종양을 제거하는 방식이다. 쥐 실험에서 기존 방사선 치료의 일반적인 부작용 없이 종양을 효과적으로 제거하는 성과를 거두었다. KRAS 표적 약물 치료, 암 치료의 새로운 가능성 제시 'KRAS 표적 약물 치료'는 암세포 성장의 주요 원인 중 하나인 KRAS 단백질의 변이를 직접 겨냥하여 암을 치료하는 방법이다. KRAS는 세포 성장과 분화를 조절하는 단백질로, 돌연변이가 발생하면 암세포가 비정상적으로 빠르게 증식할 수 있다. 특히 폐암, 췌장암, 대장암 등 다양한 암에서 KRAS 돌연변이가 발견된다. KRAS는 RAS 단백질 패밀리에 속하며, 정상적인 상태에서는 세포 성장 신호를 조절하는 역할을 한다. 그러나 돌연변이가 생기면 KRAS는 계속 활성화된 상태를 유지하며, 세포가 통제 없이 증식하게 된다. 과거에는 KRAS 단백질의 표면이 비교적 매끄러워 약물이 결합하기 어렵다는 이유로 '약물 개발이 불가능한(target undruggable)' 단백질로 여겨졌다. 그러나 2013년 이후, KRAS G12C 변이를 겨냥하는 약물들이 개발되면서 본격적인 치료 가능성이 열렸다. 정밀 방사선 치료-암 치료의 획기적 진전 방사선은 종양을 파괴하는 강력한 수단이지만, 기존 방사선 치료는 암세포와 정상 세포를 구분하지 못해 심각한 부작용을 유발해왔다. 이에 UCSF 연구진은 방사선 치료의 정확성을 극대화할 수 있는 새로운 방법을 개발했다. 연구진이 제안한 접근법은 암세포를 표지하는 특수 약물과 방사성 항체를 결합해 암세포를 직접 표적화하는 방식이다. 쥐를 대상으로 한 실험에서 이 치료법은 무기력증이나 체중 감소와 같은 방사선 치료의 대표적인 부작용 없이 방광 및 폐 종양을 효과적으로 제거하는 결과를 보였다. 찰리 크레이크 UCSF 제약화학과 교수이자 연구 공동 교신저자는 캔서 리서치(Cancer Research) 저널을 통해 "이 방법은 일석이조의 효과를 제공한다"며 "종양이 내성을 갖기 전에 효과적으로 제거할 가능성이 있다"고 설명했다. 암 치료제, '분자 깃발'로 변신하다 이번 연구의 토대는 10년 전 UCSF의 케반 쇼캇 박사가 암을 유발하는 주요 단백질인 KRAS를 표적화하는 방법을 발견하면서 마련됐다. KRAS 단백질이 돌연변이를 일으키면 세포가 통제되지 않은 상태로 증식하게 되며, 이는 전체 암의 약 3분의 1에서 발견된다. 쇼캇 박사의 연구를 바탕으로 암 KRAS에 결합하는 약물이 개발되었지만, 이 약물은 종양 크기를 수개월간 줄이는 데 그쳤으며, 이후 종양이 다시 성장하는 한계를 보였다. 그러나 크레이크 박사는 KRAS 표적 약물이 암세포를 면역 체계에 더 잘 노출시킬 가능성에 주목했다. 그는 "KRAS 약물이 암세포에 대한 영구적인 깃발 역할을 할 수 있을 것이라고 초기에 가정했다"고 밝혔다. 정밀 치료를 위한 방사선 활용 2022년, 크레이크 박사와 쇼캇 박사를 포함한 UCSF 연구팀은 이 가설을 실험적으로 입증하는 데 성공했다. 연구진은 KRAS에 결합한 약물을 이용해 면역 세포를 끌어들이는 항체를 설계했지만, 이 접근법은 면역 체계가 자체적으로 암을 제거할 수 있는 충분한 능력을 필요로 했기 때문에 실질적인 치료 효과를 내지 못했다. 이에 연구진은 방사선학 전문가인 마이크 에반스 UCSF 교수와 협력하여 보다 직접적인 암세포 제거 방안을 모색했다. 원자 수준의 방사선, 암세포를 정밀 타격 연구진은 기존과 마찬가지로 KRAS 표적 약물을 활용해 암세포를 식별했지만, 이번에는 항체에 방사성 물질을 탑재하는 전략을 도입했다. 이 접근법은 쥐의 폐암을 치료하는 데 높은 효과를 보였으며, 최소한의 부작용만을 동반했다. 에반스 박사는 "방사선은 암세포 제거에 매우 효과적이며, 이 방법을 통해 방사선을 종양에만 선택적으로 전달할 수 있음을 확인했다"고 강조했다. 크레이크 박사 또한 "이 접근법의 강점은 매우 안전한 방사선량을 계산할 수 있다는 점"이라며 "기존 외부 방사선 치료와 달리 필요한 만큼의 방사선만을 종양에 전달할 수 있다"고 설명했다. 맞춤형 치료로 더 많은 환자에게 적용 가능성 이 치료법을 보다 많은 환자에게 적용하려면, 연구진은 개별 환자의 KRAS 발현 방식에 최적화된 항체를 추가 개발해야 한다. 이에 UCSF 연구진은 이 기술이 실질적으로 효과를 발휘할 수 있다는 자체 증거를 바탕으로 연구를 지속하고 있다. UCSF 세포 및 분자약리학 조교수인 클리멘트 베르바 박사는 저온 전자현미경을 이용해 '방사선 샌드위치' 구조를 원자 수준에서 시각화함으로써 보다 정밀한 항체 개발에 필요한 기초 데이터를 제공했다. 베르바 박사는 "KRAS 펩타이드에 결합된 약물은 눈에 띄게 두드러지며, 항체가 이를 강하게 붙잡는다"면서 "이 기술은 맞춤형 방사선 치료의 중요한 전환점이 될 것이며, 향후 암 치료의 새로운 패러다임을 열어갈 것"이라고 평가했다.
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- 생활경제
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[신소재 신기술(153)] 방사선 치료의 혁신, 암 정밀 타격 기술 개발…부작용 없이 종양 제거
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[신소재 신기술(146)] 국내 연구진, 고체 내 전자의 양자 기하학 첫 측정…양자역학 새 지평 열다
- 국내 연구진이 포함된 국제 공동 연구팀이 고체 내에서 움직이는 단일 전자의 기하학적 '형태'를 최초로 즉정하는 데 성공했다. 이번 연구는 결정질 고체의 양자적 거동을 연구하는 새로운 방법을 제시하는 획기적인 성과로 평가된다고 사이언스 얼럿이 5일(현지시간) 전했다. 과학자들은 전자의 에너지와 운동을 계산하는 방법을 알고 있었지만, 전자의 양자 모양을 이해하는 것은 지금까지 이론적으로만 가능했다고 인터레스팅엔지니어링은 지적했다. 미국 매사추세츠 공과대학교(MIT)의 리카르도 코인(Riccardo Comin) 물리학과 교수는 "우리는 이전에는 얻을 수 없었던 새로운 정보를 얻는 방법을 개발했다"고 밝혔다. 이번 연구는 MIT에서 박사후 연구원으로 재직했으며 현재 코넬 대학교에 있는 강민구 박사와 서울대학교 김선제 교수가 주도했다. 물리학에서 물질은 고전 물리학으로 설명되는 방식으로 주로 이해된다. 그러나 입자 간 상호 작용이나 측정이 이루어지는 근본적인 수준에서는 고전 물리학과 달리 양자역학의 원리에 따라 움직인다. 전자는 입자와 파동, 두 가지로 행동할 수 있다. 전자를 입자라고 부르지만, 이는 작은 콩과 같은 이미지를 연상시키기 쉽다. 그러나 전자의 크기와 그 양자적 특성은 파동의 형태로 설명하는 게 훨씬 더 정확하다. 물리학자들은 전자의 파동적 측면을 설명하기 위해 파동함수를 사용한다. 파동함수는 특정 위치에서 특정 상태의 입자가 존재할 확률을 기술하는 수학적 모델로, 전자의 양자적 특성을 표현한다. 이러한 파동함수의 일부 특징은 기하학적 형태로 해석될 수 있으며, 이는 곡선이나 구와 같이 무한한 방향으로 회전하는 구조를 갖는다. 원자 격자 내 전자의 양자 기하학은 클라인 병이나 뫼비우스 띠처럼 복잡한 형태로 나타나기도 한다. 연구 저자들은 "지금까지의 파동함수의 양자 기하학은 이론적으로만 추론될 수 있었거나 전혀 추론될 수 없었다"고 말했다. 그들은 그러나 "물리학자들이 양자 컴퓨터부터 고급 전자 기기 및 장치에 이르기까지 모든 것에 잠재적으로 적용할 수 있는 양자 물질은 점점 더 많이 발견함에 따라 이 속성은 점점 더 중요해지고 있다"라고 덧붙였다. 고체 내 전자의 복잡한 양자 기하학의 일부를 결정하는 것은 물리학자들이 간접적으로 추론하는 방식에 의존해왔다. 강민구 박사와 김선진 교수 연구팀은 전자의 양자 기하학을 직접 측정하기 위해 '양자 기하학적 텐서(QGT)'라는 물리량을 활용했다. QGT는 2차원 홀로그램이 3차원 공간의 정보를 인코딩하는 것과 유사하게, 양자 상태의 전체 기하학적 정보를 담고 있다. 연구팀은 '각도 분해 광전자 분광법(ARPES)'을 사용해 전자의 양자 기하학을 측정했다. 이 기술은 물질에 광자를 조사해 전자를 방출시키고, 전자의 편광, 스핀, 방출 각도 등 다양한 특성을 분석하는 방식이다. 이번 연구는 코발트-주석 합금 단결정을 대상으로 진행했다. 이 물질은 '카고메 금속(kagome metal)'으로 알려져 있으며, 연구팀은 앞선 연구에서도 동일한 물질의 특성을 조사한 바 있다. 연구 결과 고체 내에서 QGT를 최초로 측정했으며, 이를 통해 금속 내 전자의 나머지 양자 기하학적 특성을 유추할 수 있었다. 연구팀은 이 결과를 이론적으로 도출된 양자기하학과 비교해 즉접 측정과 추론 방식의 유효성을 검증했다. 팀은 이번 기술이 코발트-주석 합금뿐 아니라 다양한 재료에 적용 가능하다고 밝혔다. 특히, 초전도성이 발견되지 않은 물질에서 초전도성을 발견하는 등 새로운 가능성을 열 것으로 기대된다. 익명을 요한 한 전문가는 '양자역학의 기하학적 해석은 최근 응집물질 물리학 분야에서 많은 진전을 이루는 데 중요한 역할을 했다"며 "연구팀은 양자 상태의 기하학적 특성을 근본적으로 규명하는 QGT에 실험적으로 접근하는 방법을 개촉했다"고 평가했다. 그는 이어 "이번 연구에서 개발된 방법은 간단하고, 다양한 고체 재료에 적용할 수 있어 새로운 양자 현상에 대한 기하학적 이해를 이끌어낼 잠재력이ㅐ 크다"고 덧붙였다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 피직스(Nature Physics)'에 게재됐다.
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[신소재 신기술(146)] 국내 연구진, 고체 내 전자의 양자 기하학 첫 측정…양자역학 새 지평 열다
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[기후의 역습(89)] 나사 슈퍼컴퓨터, 인류 위협하는 탄소 배출량 3D 모델 공개
- 나사(NASA)가 슈퍼컴퓨터를 이용해 데이터를 분석, 인류에게 위협이 되는 기후 변화의 주범인 전 세계 탄소 배출량을 보여주는 3D 모델을 공개했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 메릴랜드주에 소재한 나사 고다드 우주비행센터의 게시글에 따르면, 고다드 산하 기후 시뮬레이션 센터는 3D 모델링 및 애니메이션과 같은 할리우드 영화 제작 도구를 사용해 디스커버(Discover) 슈퍼컴퓨터로 데이터 세트를 분석, 자세하고 정확한 탄소 배출량의 시각화에 성공했다. 이 애니메이션 프로젝트는 슈퍼컴퓨팅 파워와 SVS(고다드 센터의 과학시각화 스튜디오) 장비로 수행됐다. 대량의 데이터를 슈퍼컴퓨터로 분석하고, 이를 SVS에서 애니메이션과 같은 시각화 데이터로 변환해 일반인들도 쉽게 이해할 수 있도록 한 것이다. 애니메이션 모델은 전 세계 발전소, 대형 화재, 도시 활동의 영향으로 인해 배출돼 지구 대기권으로 진입하는 탄소 배출량을 그림으로 나타낸다. 또 탄소 배출이 대기권의 기류와 다양한 기상 패턴을 통해 지구 전체에 어떻게 퍼져 나가는지도 보여준다. 고다드의 기후 과학자 레슬리 오트는 게시글에서 "정책 입안자와 과학자 모두 탄소가 어디서 배출되는지, 그것이 지구에 어떤 영향을 미치는지를 이해하고자 노력했으며, 결국 3D 애니메이션 모델로 탄생했다"고 말했다. 오트는 "이 모델을 활용하면 탄소 발생이 다양한 기상 패턴을 통해 대기권과 어떻게 상호 연결되어 있는지를 확인할 수 있다"고 부연했다. 3D로 만들어진 탄소 발생 애니메이션을 보면 미국, 남아시아, 중국의 경우 탄소 배출의 대부분은 발전소, 자동차, 트럭, 산업 시설에서 발생한다. 반면 아프리카와 남미에서는 토지 관리, 산림 벌채, 농업을 위한 인위적인 화재, 석유와 석탄 등 화석연료 연소와 관련된 탄소 배출이 주로 이루어진다. 만들어진 탄소 발생 시각 자료는 지구 전역에서 '맥박이 뛰는 것처럼' 동적으로 발생하는 탄소 배출 현황을 역력히 보여준다. 맥박처럼 뛰는 모양은 불꽃이 위아래로 타오르는 것과 함께, 나무와 식물이 광합성을 할 때 탄소가 흡수 및 방출되는 것을 나타낸다. 이 모델은 기후 변화의 악화에 결정적인 영향을 미치는 엄청난 양의 탄소 배출을 보여준다는 점에서 의미가 크다. 탄소 배출량이 많을수록 대기는 더 따뜻해진다. 2023년은 역대 가장 가장 더운 해로 기록됐으며, 지난 10년 모두 역사상 가장 더운 상위 10개 연도였다. 기후 변화에 관한 정부 간 패널(IPCC)에 따르면, 인간 활동은 명백하게 지구 온난화를 일으켰으며, 이로 인해 더 강렬한 열파, 폭풍, 산불, 해수면 상승을 포함한 심각한 기상 이변이 일어나고 있다.
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[기후의 역습(89)] 나사 슈퍼컴퓨터, 인류 위협하는 탄소 배출량 3D 모델 공개
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[신소재 신기술(122)]MRI, AI 모델 학습으로 뇌 이상 진단 정확도 높인다
- 미국 과학자들이 뇌의 이상을 진단하는 MRI(자기공명영상)의 정확도를 높이는 머신러닝 모델을 개발했다. 캘리포니아대 샌프란시스코(UCSF) 연구팀이 인공지능(AI)을 활용하여 3T MRI 화질을 7T MRI 수준으로 향상시키는 기술을 개발했다고 뉴로사이언스닷컴 뉴스가 전했다. 이 연구는 지난 7일 제27회 의료영상 컴퓨팅 및 컴퓨터 지원 개입 국제 학술대회(MICCAI)에서 발표됐다. 수석 연구 저자인 UCSF 신경과 조교수인 레자 아바시아슬(Reza Abbasi-Asl)은 "저희 논문은 낮은 품질의 이미지에서 고품질 MRI를 합성하는 머신러닝 모델을 소개한다. 이 AI 시스템이 외상성 뇌 손상에서 MRI로 포착한 뇌 이상을 시각화하고 식별하는 방법을 보여준다"고 설명했다. 저품질 MRI 영상의 고품질화 3T MRI와 7T MRI의 가장 큰 차이점은 자기장의 세기이다. 숫자가 높을수록 자기장이 강하다는 것을 의미하며, 이는 영상의 해상도와 선명도에 직접적인 영향을 미친다. 7T MRI는 3T MRI보다 두 배 이상 강력한 자기장을 사용하기 때문에 더욱 선명하고 상세한 이미지를 얻을 수 있다. 연구팀은 경도 외상성 뇌 손상(TBI) 환자의 3T MRI 영상 데이터를 사용하여 AI 모델을 학습시켰다. 이 모델은 3T MRI 영상을 기반으로 7T MRI와 유사한 고품질 영상을 생성하며, 뇌 병변의 경계를 더욱 선명하게 보여주어 진단 정확도를 높이는 데 기여할 수 있다. 참고로, 미국에서 대부분의 임상 MRI는 1.5T 또는 3T MRI 시스템으로 수행된다. 미국국립보건원(NIH)은 2022년 전 세계적으로 진단 영상에 사용되는 7T MRI는 약 100대에 불과하다고 밝혔다. 신경 퇴행성 진단 활용 기대 연구 결과, 합성된 7T MRI 영상은 실제 7T MRI와 비슷한 수준의 해상도를 보였으며, 뇌 병변의 경계를 더욱 명확하게 구분하고 미세 출혈을 더 잘 포착하는 것으로 나타났다. 특히, 백질 병변 내 다양한 특징을 더욱 세밀하게 보여주어 다발성 경화증과 같은 신경 퇴행성 질환 진단에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이 기술은 뇌의 해부학적 구조를 세밀하게 관찰해야 하는 TBI 및 다발성 경화증 환자의 진단 및 치료에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다. 하지만 연구팀은 "AI 기반 합성 기술이 임상 현장에 적용되기 위해서는 광범위한 검증이 필요하다"며 "향후 모델 결과에 대한 임상적 평가, 모델 생성 영상에 대한 임상 등급 평가, 모델의 불확실성 정량화 등 추가 연구가 필요하다"고 밝혔다. 이번 연구는 AI 기술이 저사양 영상 장비의 한계를 극복하고 의료 영상의 품질을 향상시키는 데 기여할 수 있음을 보여주는 사례로, 의료 분야에서 AI 기술의 활용 가능성을 더욱 확대할 것으로 기대된다.
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[신소재 신기술(122)]MRI, AI 모델 학습으로 뇌 이상 진단 정확도 높인다
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[퓨처 Eyes(53)] 세계 최초, 나노 크기 물방울 생성 실시간 포착
- 수소와 산소를 결합하는 과정을 통해 나노크기의 물방울 생성 장면이 처음으로 포착됐다. 미국 노스웨스턴 대학교 연구팀이 은백색 금속인 팔라듐(Pd)을 이용해 수소와 산소를 결합, 나노 크기의 물방울을 실시간으로 생성하는 과정을 세계 최초로 관찰하고 촬영하는 데 성공했다. 이 연구는 심우주 탐사에서 물을 생산하는 혁신적인 기술로 활용될 가능성을 제시하며 주목받고 있다. PHYS.org, IFL사이언스, 사이언스 얼러트 등 다수 외신이 이 같은 내용을 중점적으로 다루었다. 팔라듐 반응으로 나노 물방울 생성 물(H₂O)의 성분은 간단하다. 수소 원자 2개와 산소 원자 1개를 섞으면 지구 생명체 유지에 가장 중한 물 분자가 만들어진다. 연구팀은 팔라듐 반응을 직접 관찰하기 위해 20나노미터(1나노미터는 10억분의 1미터) 너비의 팔라듐 조각 표면에 수소와 산소 원자를 추가하고 멤브레인을 사용해 이어지는 상호작용을 포착했다. 팔라듐은 수소를 흡수하고 저장하는 능력이 뛰어난 금속으로, 수소가 팔라듐 구조 내부로 들어가 산소와 빠르게 결합하면서 물을 생성한다. 이번 연구에서는 벌집 모양의 나노 반응기와 초박막 유리 멤브레인을 사용해, 팔라듐 표면에서 수소와 산소가 결합해 물방울을 형성하는 과정을 실시간으로 시각화했다. 연구팀은 고진공 투과 전자 현미경을 이용해 이 극미세 반응을 관찰했다. 벌집 모양의 나노 반응기는 기체 분자를 가두어 서로 반응하게 한 후, 그 과정을 초박막 멤브레인을 통해 실시간으로 관찰할 수 있는 기술을 구현했다. 이를 통해 연구팀은 팔라듐이 수소와 산소를 빠르게 물로 변환하는 나노 단위의 과정을 확인했다. 전자 에너지 분광법을 통한 분석 연구팀은 팔라듐 표면에서 생성된 나노 크기의 물방울을 전자 에너지 분광법(EELS)을 사용해 분석했다. 이 방법은 전자를 시료에 쏘아 전자의 에너지 손실을 측정함으로써 시료의 화학적 결합 상태를 파악하는 기술이다. 이를 통해 연구팀은 팔라듐 표면에서 발생하는 물 분자의 결합 상태와 생성 과정을 정밀하게 관찰할 수 있었다. 이는 또한 인도의 달 탐사선 찬드라얀 1호가 달에서 물의 존재를 확인하는데 사용된 것과 동일한 기술이기도 하다. 2008년 발사된 찬드라얀 1호는 얼름, 헬륨-3을 포함한 달의 자원을 조사했다. 물은 인류 생존에 중요한 요소로 과학자들은 달의 남극에서 상당한 양의 물을 발견했으며, 미래의 우주 임무에서 달의 물을 활용하는 점에 주목하고 있다. 게다가 지난 2023년 8월 23일 찬드라얀 3호가 달에서 물이 풍부한 지역으로 알려진 남극 지역에 세계 최초로 착륙해 달 탐사의 새로운 이정표를 세웠다. 우주에서 물 생성 응용 가능성 이번 연구는 심우주 탐사에서 물을 현지에서 생산할 수 있는 가능성을 열었다. 팔라듐을 이용해 수소를 미리 우주선에 저장해두면, 우주 비행사들은 산소만 추가해 식수를 생산할 수 있는 방법을 제시한 것이다. 이는 달, 화성,목성 탐사와 같은 장기 우주 미션에서 중요한 자원 확보 방식으로 활용될 수 있다. 연구의 시니어 저자인 노스웨스턴 대학교 비나약 드라비드 교수는 "나노 규모의 물방울을 직접 시각화함으로써, 극한의 반응 조건 없이도 가스와 금속 촉매를 사용해 빠르게 물을 생성할 수 있는 최적의 조건을 파악할 수 있었다"고 밝혔다. 그는 "이 기술은 우주 환경뿐만 아니라, 수소 연료 전지와 같은 에너지 생산 기술에도 중요한 영향을 미칠 것"이라고 덧붙였다. 팔라듐의 촉매 역할과 수소 에너지 팔라듐은 연성과 전성이 뛰어나 가공하기 쉽고, 내부식성이 강하며 고온에서도 안정적이다. 특히 촉매 활성이 뛰어나 다양한 화학 반응에 활용되며, 수소를 흡수하는 능력 덕분에 최근 수소 에너지와 연료 전지 분야에서 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 이번 연구는 팔라듐이 수소와 산소를 결합해 물을 생성하는 속도가 수소와 산소의 주입 순서에 따라 크게 달라진다는 사실을 밝혀냈다. 이는 우주 공간과 같은 특수 환경에서 물을 효율적으로 생산하는 기술 개발에 기여할 것으로 기대된다. 영화 '마션'의 현실화 연구팀은 영화 '마션'에서 주인공 마크 와트니(맷 데이먼 분)가 화성에서 로켓 연료를 태워 수소를 추출하고 산소와 결합해 물을 만든 장면을 언급하며, "우리 기술도 극한 환경 없이 팔라듐과 기체만으로 물을 생성할 수 있다"고 설명했다. 이는 우주 탐사에서 더 간단하고 효율적인 물 생산 방법을 제시한 것이다. 이 연구 결과는 미국 국립과학원회보(PNAS)에 게재되었으며, 향후 우주 탐사 및 수소 에너지 분야에서 중요한 응용 가능성을 제시하고 있다.
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- 포커스온
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[퓨처 Eyes(53)] 세계 최초, 나노 크기 물방울 생성 실시간 포착
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[신소재 신기술(118)] 충격파를 눈으로 볼 수 있는 획기적인 고분자 기술
- 초음속 항공기에서 나는 소닉 붐과 유사한 충격파를 눈으로 볼 수 있는 획기적인 기술이 미국에서 개발됐다. 사진=픽사베이 파동의 한 종류인 충격파를 눈으로 볼 수 있는 획기적인 기술이 개발됐다. 미국 국립표준기술연구소(NIST), 서던 미시시피 대학교, 애리조나 주립대학교, 렌슬러 폴리테크닉 연구소, 그리고 미국 육군 공병대의 연구진들이 고속 충격 시 발생하는 충격파를 시각화할 수 있는 혁신적인 고분자(폴리머·Polymer) 소재를 개발했다고 NIST가 7일(현지시간) 발표했다. 이 획기적인 기술은 뇌 손상 연구, 첨단 제조, 우주 탐사 등 다양한 분야에서 소재가 에너지를 흡수하고 극한 환경에 반응하는 방식에 대한 이해를 혁신적으로 증진시킬 것으로 기대된다. 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 게재된 이 연구는 기계적 힘을 받으면 빛을 내는 분자 메카노포어(mechanophore)를 포함하는 고분자가 고속 발사체 충돌에 대한 반응을 시각적으로 기록하는 방법을 보여준다. 특히 이 메카노포어는 이전에는 접근이 불가능했던 소재 내부의 변형을 포착하는 데 성공했다. 연구진은 분자 수준의 반응과 첨단 이미징 기술을 결합해 초음속 항공기의 소닉붐과 유사하게 재료 내에서 음속보다 빠르게 이동하는 음향파인 마하 콘(Mach cone)의 형성을 시각화할 수 있었다. NIST 재료 과학 및 공학 부서의 연구원인 폴레트 센텔라스(Polette Centellas)는 "이 고분자는 충격중에 에너지가 재료를 통해 어떻게 이동하는지 '볼 수 있게' 해준다"며 "이는 우주선 차폐에서부터 첨단 보호 장비에 이르기까지 극한 조건을 더 잘 견딜 수 있는 재료를 설계할 수 있는 새로운 가능성을 열어준다"고 말했다. 이 연구는 고분자에서 이전에 충분히 탐구되지 않았던 에너지 소산 메커니즘인 충격파 감쇠를 밝혀냈다. 전통적으로 재료의 에너지 흡수는 주로 재료가 구부러지거나 파손되는 소성 변형을 통해 발생한다고 여겨졌다. 그러나 이 연구는 고속 충격에서 충격파가 에너지 소산에 중요한 역할을 한다는 것을 보여준다. 이번 발견은 고속 충격 관리가 중요한 국방에서 의료에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 내수성이 더욱 뛰어나고 강한 소재를 개발하는 데 혁신을 가져올 것으로 기대된다.
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- IT/바이오
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[신소재 신기술(118)] 충격파를 눈으로 볼 수 있는 획기적인 고분자 기술
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[신소재 신기술(101)] 버섯 곰팡이 전기 자극으로 바이오하이브리드 로봇 제어
- 코넬 대학교 연구진이 곰팡이 균사체를 배양해 여기서 나오는 전기 신호를 활용, 일반 로봇보다 환경에 더 잘 반응하는 '바이오 하이브리드' 로봇 제어 방법을 새로 발견했다고 테크익스플로러가 전했다. 로봇 제조에 시간과 기술, 재료 정도가 필요했다면, 이제는 곰팡이까지 더해질 수 있게 됐다. 로봇 제어 기술 개발은 코넬 대학교 롭 셰퍼드 교수가 이끄는 유기로봇연구실의 아난드 미슈라 박사팀이 주도했으며, 「곰팡이 균사의 전기 생리학적 측정을 통해 매개되는 로봇의 감각 운동 제어」라는 제목의 논문은 '사이언스 로보틱스(Science Robotics)'에 발표했다. 셰퍼드 교수는 "이 연구는 곰팡이가 내는 생체 전기를 사용해 로봇에 환경 감지 및 명령 신호를 제공, 자율성 수준을 향상시키는 첫 번째 성과"라며 "로봇의 전자 장치에 균사체를 배양함으로써, 바이오 하이브리드 로봇이 환경을 감지하고 이에 대응할 수 있도록 할 수 있었다. 이번에는 입력원으로 빛을 사용했지만, 미래에는 화학 물질이 될 것이다. 개발할 미래 로봇은 작물에서 토양의 화학적 성질을 감지하고 비료를 뿌릴 시기를 결정할 수 있을 것"이라고 말했다. 엔지니어들은 로봇을 설계하면서 동물계에서 많은 단서를 얻었다. 동물이 움직이는 방식을 모방하고, 환경을 감지하고, 심지어 땀을 통해 내부 온도를 조절하는 기계를 만들었다. 일부 로봇은 근육 조직 세포와 같은 살아있는 조직을 통합했지만, 이러한 복잡한 생물학적 로봇 시스템은 기능적으로 유지하기 어렵다. 로봇의 성능과 기능을 살리는 작업은 쉽지 않다. 균사체는 버섯의 지하 식물체이며, 여러 가지 장점이 있다. 혹독한 환경에서도 자랄 수 있다. 또 화학적 및 생물학적 신호를 감지하고 여러 입력에 반응할 수 있다. 미슈라 박사는 "기존의 수동 센서는 한 가지 목적으로만 사용되지만 살아있는 시스템은 촉각에 반응하고, 빛에 반응하고, 열에 반응하고, 신호와 같은 알려지지 않은 것에도 반응한다"면서 "미래 로봇 제작은 예상치 못한 환경에서 어떻게 작동할 수 있을까에 초점이 맞추어질 것이다. 우리 연구팀이 찾아낸 ‘살아있는 시스템’을 활용하면 알려지지 않은 입력이 들어와도 로봇이 그에 반응할 것"이라고 밝혔다. 그러나 버섯과 로봇의 통합에는 기술에 대한 지식 이상이 필요하다. 기계나 전자공학뿐 아니라 균류학, 신경 생물학, 신호 처리에 대한 배경 지식 등도 요구된다. 이 모든 분야가 모여야 시스템을 구축할 수 있다. 그래서 연구팀은 신경 생물학 및 행동 분야(브루스 존슨 연구원)의 자문을 구해 균사체 막의 뉴런과 같은 이온 채널로 전달되는 전기 신호를 기록하는 방법을 배웠다. 농업 및 생명 과학 대학의 통합 식물 과학부(캐시 호지 박사)는 균류에 전극을 붙일 때 우려되는 오염을 방지하기 위해 깨끗한 균사체 배양 방법을 전달했다. 미슈라가 개발한 시스템은 △ 진동과 전자기 간섭을 차단하고 균사체의 전기 생리학적 활동을 실시간으로 정확하게 기록하고 처리하는 전기 인터페이스 △ 일종의 신경 회로인 중앙 패턴 생성기에서 영감을 받은 컨트롤러로 구성되어 있다. 기본적으로 이 시스템은 원시 전기 신호를 읽고, 이를 처리하고, 균사체의 리드미컬한 스파이크를 식별한 다음, 해당 정보를 디지털 제어 신호로 변환해 로봇의 액추에이터로 전송한다. 이를 바탕으로 연구팀은 거미 모양의 소프트 로봇과 바퀴 달린 로봇 등 두 가지 바이오 하이브리드 로봇을 제작했다. 개발된 로봇은 세 가지 실험을 완료했다. 첫 번째 실험에서 로봇은 균사체 신호에서 자연스럽고 연속적으로 급증하는 스파이크에 대한 응답으로 걷고 구르는 동작을 시연했다. 그런 다음 연구팀은 자외선으로 로봇을 자극하여 보행 패턴을 변화시켜 균사체가 환경에 반응하는 능력을 입증했다. 세 번째로 연구팀은 균사체의 원래 신호를 완전히 무시할 수 있었다. 이는 로봇 공학과 균류학 분야를 훨씬 넘어섬을 의미한다고 연구팀은 전했다. 신호를 받아들이면 무슨 일이 일어나고 있는지도 이해할 수 있다는 점에서, 이는 로봇을 제어하는 것만이 아니라 생명체와 진정한 연결을 만드는 것이라는 지적이다. 사람이 시각화할 수 없는 신호를 로봇은 시각화하고 있다는 것이다. 한편, 이 연구에는 이탈리아 피렌체 대학교의 김재석 연구원도 참여했다.
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- IT/바이오
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[신소재 신기술(101)] 버섯 곰팡이 전기 자극으로 바이오하이브리드 로봇 제어
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향유고래, 음성 알파벳 발견⋯인간 언어와 유사한 신호로 의사소통
- 과학자들이 인공지능(AI)에 사용되는 머신러닝 기술을 통해 향유고래(sperm whale)의 의사소통 과정을 일부 밝혀냈다. 미국 매사추세츠공대(MIT) 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)와 국제 향유고래 언어 연구 덴체인 프로젝트 CETI(Cetacean Translation Initiative)의 연구원들은 최근 알고리즘을 사용해 '향유고래 음성 알파벳'을 해독함으로써 인간의 음성학 및 다른 동물 종의 의사소통 시스템과 유사한 향유고래 의사소통의 정교한 구조를 밝혀냈다고 MIT뉴스와 테크크런치 등 다수 외신이 7일(이하 현지시간) 보도했다. 향유고래는 이빨고래 중에서 가장 큰 종으로 몸길이는 수컷 17~21m, 암컷 18m에 달하며 몸무게는 수컷 35~74t, 암컷 20~36t이다. 머리에 밀랍으로 가득찬 경랍기관이 있으며 거대한 사각형 머리가 특징이다. 제이컵 앤드리아 교수팀은 7일 과학 저널 '네이처 커뮤니케이션(Nature Communications)'에서 카리브해에 서식하는 향유고래의 소리를 분석, 짧은 클릭 소리인 코다(coda, 악곡 종결부)가 대화와 맥락에 따라 구조가 크게 달라지는 것을 발견했다고 밝혔다. 이 연구는 다양한 언어적 기능을 수행하는 일련의 클릭음인 코다에 대해 다룬다. 도미니카 향유고래 프로젝트를 통해 관찰된 동부 카리브해 향유고래과에서 수집된 약 9000개의 코다는 이 생물의 복잡한 의사소통 시스템을 밝혀내는 데 중요한 출발점이었다. 연구팀은 지난해 6월 세상을 떠난 선구적인 해양 생물학자 로저 페인의 연구를 참고했다. 페인의 가장 영향력 있는 연구는 혹등고래의 노래에 관한 것이었다. 페인은 1971년 과학 기사인 '혹등고래의 노래'에서 고래가 노래하는 방법을 기록했다. 그의 작업은 나중에 '고래 구하기' 운동을 촉진했다. 연구팀은 카리브해 동부의 작은 섬 도미니카 해안에서 연구원 셰인 게로가 수집한 8719개의 향유고래 코다 데이터 세트를 분석하기 위해 머신러닝 솔루션을 배포했다. 이들은 연구자들이 '리듬', '템포', '루바토', '장식'이라고 부르는 다양한 요소가 상호 작용하여 구별 가능한 방대한 코다를 형성하는 '향유고래 음성 알파벳'이라는 것을 발견했다. 연구팀은" 향유고래가 다양한 클릭 소리와 리듬을 만들고 이를 조합, 변조할 수 있다"며 "이를 활용한 의사소통 체계가 이전에 생각했던 것보다 더 복잡하고 정보전달 능력도 뛰어난 것으로 나타났다"고 말했다. 이 실험은 동부 카리브해의 고래류에 부착된 음향 바이오 로깅 태그(특히 'D-태그'라고 불리는)를 사용하여 수행됐다. 이 태그는 고래의 발성 패턴의 복잡한 세부 사항을 포착했다. 새로운 시각화 및 데이터 분석 기술을 개발함으로써 CSAIL 연구진은 향유고래 개체가 같은 코다를 반복하는 것뿐만 아니라 오랫동안 다양한 코다 패턴을 낼 수 있다는 사실을 발견했다. 연구팀은 향유고래는 클릭 소리 중 코다로 불리는 부분을 통해 자기 신원을 알리는 것으로 밝혀졌지만 의사소통 시스템에 대해서는 밝혀진 게 거의 없다고 말했다. 이들은 이 연구에서 향유고래 자료가 가장 많은 도미니카 향유고래 프로젝트(Dominica Sperm Whale Project) 데이터 가운데 카리브해 동부에 서식하는 향유고래 60여 마리가 다른 개체와 사이에서 내는 소리를 녹음한 데이터를 분석했다. 이 과정에서 향유고래가 다양한 클릭 소리와 리듬을 만들고 이를 조합, 변조할 수 있으며, 클릭 소리 순서의 구조와 조합이 개체 간 대화 맥락에 따라 달라진다는 사실을 발견했다. 다니엘라 루스(Daniela Rus) CSAIL의 책임자이자 MIT의 전기공학 및 컴퓨터과학(EECS) 교수는 "우리는 기존의 실측 데이터 없이 향유고래 통신의 신비를 해독하기 위해 미지의 세계로 모험을 떠난다"라고 말했다. 루스 교수는 "머신러닝을 사용하는 것은 고래의 통신 특징을 파악하고 다음에 무엇을 말할지 예측하는 데 중요하다. 우리의 연구 결과는 구조화된 정보 콘텐츠가 존재한다는 것을 나타내며, 복잡한 의사소통은 인간에게만 있다는 많은 언어학자들의 통념에 도전하는 것이다. 이는 다른 종들도 지금까지 밝혀지지 않은 수준의 의사소통 복잡성을 가지고 있으며, 행동과 깊은 관련이 있음을 보여주는 한 걸음이다라고 말했다. 그는 이어 "우리의 다음 단계는 이러한 커뮤니케이션의 의미를 해독하고 말하는 내용과 집단 행동 사이의 사회적 수준의 상관관계를 탐구하는 것"이라고 덧붙였다.
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향유고래, 음성 알파벳 발견⋯인간 언어와 유사한 신호로 의사소통
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구글 딥마인드, IMO 금메달리스트 수준 기하학 문제 해결 AI 개발
- 구글 딥마인드가 캘리포니아대학교 버클리(UC 버클리)와 협력하여 국제 수학 경시대회 수준의 기하학 문제를 해결할 수 있는 인공지능(AI) 시스템인 알파지오메트리(AlphaGeometry)를 개발했다. 미국 매체 미디엄(Medium)은 구글 딥마인드가 개발한 알파지오메트리가 국제 수학 올림피아드(IMO)에서 출제된 기하학 문제 30개 중 25개를 해결하는 데 성공했다고 최근 보도했다. 이는 IMO 금메달리스트 수준의 성능이다. 알파지오메트리는 신경 언어 모델과 기호 추론 엔진을 결합한 시스템이다. 신경 언어 모델은 직관적인 아이디어를 생성하고, 기호 추론 엔진은 형식 논리와 규칙을 사용하여 이를 검증한다. 기하 도형 문제가 발생하면 알파지오메트리는 먼저 기호 엔진을 사용해 증명을 생성하려고 시도한다. 기호 엔진만으로는 증명을 생성할 수 없는 경우 언어 모델은 다이어그램에 새로운 점이나 선을 추가하여 기호 엔진이 솔루션을 계속 검색할 수 있는 추가 가능성을 열어준다. 알파지오메트리의 개발에는 수십 개의 기본 기하학 규칙이 포함된 사용자 지정 언어를 만드는 작업이 포함됐다. 그런 다음 연구팀은 1억 개의 '증명'을 자동으로 생성하는 프로그램을 작성했는데, 이는 본질적으로 단순하지만 논리적으로 반박할 수 없는 단계의 무작위 시퀀스였다. 알파지오메트리는 이러한 기계 생성 증명에 대해 훈련되어 한 단계씩 추측하여 문제를 해결할 수 있다. 알파지오메트리의 대표 연구자인 UC 버클리의 컴퓨터 과학과 마틴 리베르만(Martin Lieberman,) 교수는 "알파지오메트리는 수학 문제 해결에 있어 인공지능의 잠재력을 보여주는 중요한 진전"이라며 "알파지오메트리는 수학 연구에 새로운 아이디어를 발견하는 데 도움이 될 수 있으며, 수학 교육에 있어 학생들의 이해를 돕는 도구로 활용될 수 있을 것"이라고 말했다. 알파지오메트리의 성능과 한계 최근 기하학 문제 해결에 획기적인 성과를 보이고 있는 알파지오메트리는 그 성능과 한계에 대해 업계의 주목을 받고 있다. 이 시스템은 국제 수학 올림피아드에 준하는 고난도 기하학 문제를 해결할 수 있는 뛰어난 성능을 자랑한다. 또한 창의적인 문제 해결을 위한 직관적인 아이디어 생성 능력을 갖추고 있다는 점에서 주목할 만하다. 알파지오메트리는 형식 논리와 규칙을 활용하여 문제를 효율적으로 해결하는 능력을 갖추고 있다. 1억 개가 넘는 증명 데이터 세트를 통해 훈련되어 일반적인 증명 패턴을 학습하는 뛰어난 학습 능력을 보여준다. 하지만, 이 시스템은 여전히 인간이 이해하기 쉬운 형태의 증명을 생성하는 데는 한계가 있다. 기계가 생성한 증명은 종종 복잡하고 이해하기 어려운 면이 있다. 또한, 더 복잡한 문제, 예를 들어 대수학이나 미분 기하학 문제에 대한 확장성이 부족하다는 점도 지적되고 있다. 현재로서는 기하학 문제에 한정하여 효과적으로 작동하는 것으로 평가된다. 수학 연구·교육 분야 혁신 기대 알파지오메트리는 수학 연구 및 교육 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 지닌 기술로 평가되고 있다. 수학 연구 분야에서 알파지오메트리는 새로운 수학적 아이디어의 발굴과 기존 증명의 검증에 유용하게 사용될 수 있다. 이 기술을 통해 기존 증명을 자동으로 생성하거나, 새로운 수학적 개념을 시각화하고, 수학적 문제에 대한 새로운 접근 방식을 모색하는 것이 가능하다. 또한 수학 교육 분야에서는 학생들의 수학적 이해를 증진시키고 수학에 대한 흥미를 유발하는 데에 알파지오메트리가 기여할 수 있다. 기하학 개념의 시각화, 증명 설명, 문제 해결을 돕는 도구로서의 역할이 기대된다. 기타 분야에서의 적용 가능성도 주목할 만하다. 알파지오메트리는 과학, 공학, 비즈니스, 법률 등 다양한 영역에서의 문제 해결에도 기여할 수 있는 범용성을 지닐 가능성이 있다. 현재 개발 초기 단계에 있는 알파지오메트리는 그 잠재력이 크게 평가되고 있으며, 향후 연구를 통해 기술의 한계를 극복한다면 수학 연구와 교육 분야에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 이러한 전망은 알파지오메트리가 수학적 사고와 해결 방식에 혁신적인 변화를 가져올 수 있는 가능성을 시사한다.
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구글 딥마인드, IMO 금메달리스트 수준 기하학 문제 해결 AI 개발
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나노봇, 남성 방광암 종양 90% 제거⋯기존 치료법의 혁신
- 나노로봇을 이용해 방광암을 90% 이상 줄일 수 있는 치료 방법이 개발됐다. 방광암은 주로 60~70대에서 발병하며, 방광 내에 악성 세포가 형성되는 질환으로 알려져 있다. 이 질환은 남성에게서 여성보다 34배 더 높은 발병 위험을 보이며, 비뇨기계 암 중 가장 흔한 형태로 알려져 있다. 또한 방광암은 대부분 5년 이내에 재발한다. 현재는 절제 수술이나 전신 혹은 국소적인 항암제 투여를 통한 치료가 진행되고 있으나, 높은 재발률로 인해 지속적인 관리가 요구되는 상태이다. 그러나 최근 나노로봇 기술의 발달로 방광암 종양을 현저히 줄일 수 있는 새로운 치료방법이 개발됐다. 영국 매체 데일리메일은 스페인 바르셀로나의 과학자들이 개발한 450나노미터 크기의 작은 로봇이 혈류를 통해 이동하면서 치료제를 전달하는 방식으로 방광암의 종양을 줄일 수 있다고 보도했다. 쥐를 대상으로 한 실험에서는 이 작은 나노로봇이 단 한 번의 시도로 종양의 크기를 줄임으로써, 여러 번의 치료 절차 없이도 종양을 제거할 수 있는 가능성을 보여줬다. 현재 방광암 치료법은 수술과 화학 요법을 포함하며, 종양의 크기를 줄이기 위해 약 4~6번의 병원 방문이 필요하다. 이 과정은 환자에게 약 6만5000달러(한화 약 8690만원) 이상의 치료 비용을 발생시킬 수 있다. 그러나 최근의 연구에 따르면, 나노로봇을 사용한 새로운 치료법은 단 한 번의 병원 방문만으로도 종양의 크기를 줄일 수 있다. 이번 혁신적인 연구는 카탈로니아 생명공학연구소(IBEC)와 스페인 생체재료연구센터(CIC biomaGUNE)의 과학자들이 생물의학연구소(IRB 바르셀로나), 바르셀로나 자치대학(UAB)과 함께 공동으로 수행했다. 나노로봇의 직경은 450나노미터이며, 배율을 2000만 배로 높여야 볼 수 있는 크기다. 개발된 나노로봇의 직경은 불과 450나노미터로, 이는 2000만 배 확대해야만 볼 수 있는 극히 작은 크기다. 이 로봇은 표면이 금 나노 입자(AuNP)로 덮여 있어, 연구원들이 로봇이 혈류를 통해 어떻게 이동하고 종양을 공격하는지 관찰할 수 있었다. 연구팀은 방광암을 앓고 있는 쥐의 혈류에 나노로봇을 주입한 후, 이 금색 기계가 작동하여 종양에 도달하고 몸 전체로 퍼지는 과정을 관찰했다. 이 나노로봇은 실리카 구체로 설계되었으며, 효소 우레아제와 방사성 요오드를 포함하는 다양한 구성 요소를 가지고 있다. 우레아제는 소변의 요소와 반응해 나노로봇의 움직임을 촉진시키며, 방사성 요오드는 암 세포를 치료하는 데 사용된다. 연구팀은 나노로봇이 종양 주변의 세포외 기질을 분해하고 pH 균형을 변화시켜 조직의 기계적 특성을 변화시킨다는 사실을 발견했다. 나노로봇이 요로 조직에 도달하면, 이는 마치 벽에 부딪히는 것처럼 행동한다. 그러나 종양의 해면 같은 구조로 인해, 나노로봇은 종양 내부로 흡수되어 방사성 요오드를 전달했다. 이 방사성 요오드는 국소 종양 및 갑상선암 치료에 일반적으로 사용되는 방사성 동위원소로, 암 세포를 효과적으로 치료하는 데 사용된다. 연구팀은 나노로봇이 종양 내부로 어떻게 진입할 수 있는지에 대해 초기에는 명확하지 않았다며 나노로봇이 종양의 성장을 감지하는 특정 항체가 부족하고, 일반적으로 건강한 조직보다 더 단단한 종양 조직의 특성 때문에 진입이 어려울 수 있다고 지적했다. 이 연구의 공동 제1저자이자 IBEC의 연구원인 메리트셀 세라 카사블랑카(Meritxell Serra Casablancas) 박사는 "그러나 우리는 나노로봇이 자체 추진 화학 반응을 통해 pH를 국부적으로 증가시킴으로써 종양의 세포외 기질을 분해할 수 있다는 사실을 관찰했다"고 말했다. 그는 "이 과정은 종양 내부로의 침투를 촉진했으며, 나노로봇이 종양 내에 우선적으로 축적되는 데 도움을 주었다"고 덧붙였다. 방광암 치료의 초기 회복률은 대체로 성공적이지만, 환자의 약 30~70%에서 종양이 재발해 추가 치료와 비용이 필요한 경우가 있다. 또한 약 10~30%의 환자에서는 종양이 더 진행될 수 있다. IRB 바르셀로나 어드밴스드 디지털 현미경 플랫폼의 리더인 줄리엔 콜롬벨리(Julien Colombelli) 박사는 "우리 팀이 개발한 혁신적인 광학 시스템은 종양 자체에 의해 반사된 빛을 제거함으로써, 전례 없는 해상도로 사전 표지 없이도 기관 전체에서 나노입자를 식별하고 위치를 정확하게 찾을 수 있도록 도와주었다"고 설명했다. 미국 국립암연구소(National Cancer Institute)의 자료에 따르면, 방광암 치료 비용은 2015년의 84억 달러(약 11조 2434억 원)에서 2020년 현재 약 94억 달러(약 12조 5819억 원)로 증가했다. 나노로봇 연구를 진행한 과학자들은 아직 나노로봇 치료가 종양의 재발을 방지할 수 있는지 확신할 수 없지만, 나노로봇의 성공 여부에 따라 장기적인 효과를 평가하기 위한 추가 연구를 이미 진행하고 있다. 이 연구의 공동 저자인 크리스티나 시모(Cristina Simó) 박사는 "이 연구 결과는 치료 효과를 증대시킬 수 있는 다른 방사성 동위원소의 사용 가능성을 탐구하는 새로운 길을 열었다"고 말했다. 한편, 한국은 약 20여 년 전인 2013년, 세계 최초로 암 치료를 위한 나노로봇을 개발했다. 이 나노로봇은 진단과 치료를 동시에 수행할 수 있는 능동형 박테리아를 활용한 것으로, 그 당시 세계 최초의 능동형 나노로봇으로 인정받았다. 이 나노로봇, 일명 '박테리오봇'은 박테리아의 특성인 인식 능력과 운동성을 활용하여 암을 타겟팅하고, 약물 전달체와 결합된 치료 성능을 가진 새로운 개념의 의료 나노로봇이다. 이러한 통합적인 접근 방식은 박테리오봇이 암 세포를 정확하게 인식하고, 적극적으로 치료제를 전달할 수 있게 함으로써, 당시 의학 분야에서 중요한 혁신으로 평가됐다.
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나노봇, 남성 방광암 종양 90% 제거⋯기존 치료법의 혁신
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호주-캐나다 팀, 유해 광산 폐기물을 '건강한 토양' 변환
- 호주와 캐나다의 과학 엔지니어링 팀은 유해 광산 폐기물을 작물이 자랄 수 있는 건강한 토양으로 변환하는 방법을 찾아냈다. 캐나다 매체 굿뉴스네트워크는 호주와 캐나다 팀이 최근 광산 폐기물을 건강한 토양으로 변환해 이미 옥수수와 수수를 재배하는 데 사용하고 있다며 이같이 보도했다. '테일링(Tailings, 우리 말로 '광산 덤프' 또는 '광미'로 해석)'은 채굴한 광물에서 유용한 금속을 분리한 후 남은 광산 폐기물에 대한 공식 산업 용어다. 일반적으로 중금속에 의해 독성이 있고 그로 인해 다른 어떤 것에도 사용할 수 없는 테일링은 지하수나 농지를 오염시키지 않도록 저장시설에 보관된다. 퀸즈랜드 대학과 사스카처완 대학의 팀은 수천억 달러의 광산 폐기물 저장비용을 절약하고 시설들이 고장나거나 버려질 때 발생하는 재앙을 막으려는 목적으로 미생물을 이용해 테일링을 건강한 토양으로 변환할 수 있는 방법을 연구했다. 퀸즈랜드 대학의 롱빈 황(Longbin Huang) 교수는 "'테일링'에는 식물을 재배하기 위한 생물학적인 친화적인 특성이 없다. 뿌리와 물이 폐기물을 관통할 수 없으며, '테일링'의 용해성 염류와 금속은 식물과 토양 미생물을 죽일 수 있다"며 "자연이 천천히 '테일링'을 비옥한 토양으로 바꾸도록 기다린다면 수천 년이 걸릴 수 있다"고 설명했다. 황 교수 팀은 캐나다 광원(CLS, Canadian Light Source)을 사용하여 '테일링'을 토양 미생물을 이용해 식물을 재배하기 위한 환경으로 변화되는 과정을 가속화하는 방법을 발견했다. CLS는 원형 입자 가속기의 한 종류인 거대한 싱크로트론(synchrotron, 빛을 생성하고 그 빛을 이용하여 물질의 성질을 연구하는 장치)으로, 일련의 자석의 배열을 통해 하전 입자(전자)가 거의 빛의 속도에 도달할 때까지 가속화시키는 방식으로 작동한다. 과학자들은 CLS의 싱크로트론 빛을 사용하여 유기-광물 인터페이스를 개발하고 광미를 활성화할 수 있는 방법에 대한 자세한 메커니즘을 시각화할 수 있었다. 황 교수는 "우리는 SM 빔라인을 사용해 즉각적인 인터페이스와 광물의 변화, 유기물과 상호 작용하는 방식을 나노미터 규모로 밝혀야 했다"고 말했다. 그는 "시설 접근과 빔라인 직원 전문가들의 의견은 우리가 양질의 데이터를 수집해 신뢰할 수 있는 과학적 증거를 확보하는데 매우 중요했다"고 덧붙였다. 데이터를 통해 과학자들은 테일링에 식물 껍질을 첨가한 후에 광산 폐기물을 토양 미생물로 재식립하는 데 성공할 수 있었다. 이러한 토양 미생물은 일부 잔류 유기물과 광물을 소비해 토양 입자로 집합시킨다. 황 교수는 "토양 파편에는 미생물 활동이 있는 표면이 있으며, 밀집된 광산 폐기물에서 기공성을 형성하여 가스와 물에서 뿌리와 미생물이 생존할 수 있게 된다. 그로 인해 광산 폐기물의 죽은 광물 매트릭스가 식물이 자랄수 있게 하는 토양과 유사하게 된다"고 말했다. 황 교수 팀은 토양, 피톤치드, 광산 폐기물과 미생물을 사용해 한 번에 장벽을 넘는 방법을 제공했다. 데이터를 분석한 과학자들은 식물을 심은 후의 광산 토양에서 미생물이 성공적으로 재정착되었다는 것을 발견했다. 이 토양 미생물들은 특정 잔류물과 미네랄을 분해하며, 이 과정에서 토양 입자들을 뭉치게 만든다. 황 교수는 "토양 부스러기에는 미생물 활성 표면이 있어 일반 토양과 마찬가지로 가스, 물, 뿌리 및 미생물이 생존할 수 있는 다공성 구조를 광미에 형성한다"고 설명했다. 그는 "이렇게 변화된 광미는 기본적으로 식물이 자랄 수 있게 해주는 토양과 같은 매개체가 된다"고 말했다. 그는 "이 과정이 12개월 안에 이루어질 수 있으며 과도한 경작, 비료 남용이나 기후 변화로 인해 손상된 토양을 복원하는 데에도 사용될 수 있다"고 덧붙였다.
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호주-캐나다 팀, 유해 광산 폐기물을 '건강한 토양' 변환
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인공지능(AI), 망막 영상으로 파킨슨병·안질환 진단
- 인공지능(AI)을 활용해 파킨슨 병을 감지하는 방법이 개발됐다. 과학 학술지 '네이쳐(Nature)'에 따르면, 연구원들이 망막 이미지 분석을 통해 안질환을 비롯해 다양한 건강 문제를 진단하고, 심지어 파킨스병까지도 예측하는 AI를 개발했다. 과거에는 연구원들이 질병을 진단하기 위해 160만개의 망막 이미지를 수집하는데 많은 비용과 긴 시간이 소요됐다. 그러나 최근 개발된 '렛파운드(RETFound)' AI 도구는 자가 지도 학습을 활용하여 효율적으로 학습한다. 이 도구는 수많은 예제를 활용해 망막 이미지의 누락된 부분을 예측하며, 망막의 구조와 특징을 깊이 파악한다. 런던 무어필드 아이 호스피털(Moorfields Eye Hospital)의 피어스 킨(Pearse Keane) 안과전문의는 "망막은 우리 신체에서 모세혈관 네트워크를 직접 관찰할 수 있는 유일한 부분"이라며 "망막 이미지를 통해 고혈압과 같은 전신 질환을 시각화할 수 있다"고 전했다. 연구팀은 이번 연구에서 160만개의 망막 이미지를 기반으로 'RETFound'를 훈련시킨 후, 파킨스병 환자와 비환자의 망막 이미지를 추가로 분석했다. 영국 버밍엄 대학교의 임상 연구원인 시아우수안 리우(Xiaoxuan Liu) 박사는 "RETFound는 성공적으로 의료 이미지 분석에 적용된 몇 안 되는 예시"라고 평가했다. 캘리포니아 스탠포드 대학의 커티스 랭로츠 교수는 자기 공명 이미지나 CT 스캔 같은 복잡한 이미지에서도 이 방법의 효과를 기대하며 지켜보고 있다고 밝혔다. 킨은 "각 나라에서 이 알고리즘을 적용하여 자체 데이터를 통해 최적화할 수 있다"고 강조했다. 이 모델은 공개적으로 이용 가능하며, 연구진은 전 세계 다양한 의료 환경에서 'RETFound'의 적용과 훈련을 기대한다. 다만, RETFound 기반의 다른 질병 감지 모델을 개발할 때에는 윤리적 안전성과 제한 사항의 투명한 소통이 중요하다.
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