경희대학교 한의과대학 김선광 교수 연구팀과 소프트웨어융합대학 이승룡 명예교수 연구팀이 과학기술정통부가 선정하는 ‘2020년 국가연구개발 우수성과 100선’에 선정됐다. (사진 왼쪽부터 김선광 교수, 이승룡 명예교수)

과학기술에 대한 국민의 이해와 관심 제고하는 국가연구개발 우수성과 100선
한의과대학 김선광 교수 연구팀, 항암제 부작용 통증 치료 한약제제 관련 연구
소프트웨어융합대학 이승룡 명예교수 연구팀, AI 의료 플랫폼 개발

한의과대학 김선광 교수 연구팀과 소프트웨어융합대학 이승룡 명예교수 연구팀이 과학기술정통부(이하 과기정통부)가 선정하는 ‘2020년 국가연구개발 우수성과 100선(이하 우수성과 100선)’에 선정됐다. 과기정통부는 국가 발전을 견인해온 과학기술에 대한 국민의 이해와 관심을 제고하고 과학기술인의 자긍심을 고취하기 위해 2006년부터 매년 우수성과 100선을 선정해 왔다. 올해는 약 7만 건의 연구개발 과제 중 정부의 각 부처장이 추천한 780건을 후보로 선정했다. 관련 전문가로 구성된 우수성과 선정평가위원회가 연구의 질적 우수성을 평가했고 대국민 공개검증을 거쳐 최종 100건을 선정했다.

우수성과 100선은 기계·소재, 생명·해양, 에너지·환경, 정보·전자, 순수기초·인프라, 융합 등의 분야로 나뉘어 선정했다. 이중 김선광 교수 연구팀은 생명·해양 분야에, 이승룡 명예교수 연구팀은 융합기술 분야에 선정됐다. 김선광 교수 연구팀은 ‘항암제 부작용으로 인한 통증의 치료 한약제제 개발과 기술이전 및 임상2상 진입’이 과제였고, 이승룡 교수 연구팀은 ‘인공지능 기반 AI 닥터 플랫폼 및 지능형 의료서비스(Silo) 성과 도출’이 선정 과제였다.

한의과대학 김선광 교수 연구팀은 ‘육계(계피)’ 추출물을 사용해 항암제나 항암화요법이 환자에게 일으키는 통증을 완화할 수 있는 한약제제를 개발했다.

김선광 교수 연구팀, 한약제제 활용해 암 환자의 고통 덜어주는 연구 수행
김선광 교수 연구팀의 연구는 암 환자의 고통을 덜어주는 데 중점을 두었다. 항암제나 항암화학요법은 많은 환자에게 통증을 일으킨다. 이는 항암 치료 중단과 환자 삶의 질 저하의 큰 원인이다. 최근 통증 감소를 위한 신약개발 연구를 살펴보면 면역계와 신경계의 상호작용을 주제로 하는 경우가 많다. 특히 항암제에 의한 말초신경 손상 후 중추신경계의 면역 시스템에 속하는 글리아 세포가 활성화되고, 글리아 세포가 분비하는 IL-1β, TNF-α 등의 전염증성 사이토카인(Cytokine)이 신경세포의 과흥분을 일으켜 신경병증성 통증이 나타난다는 연구 결과도 나왔다. 이런 발병 기전을 억제하는 효능과 함께 안정성을 갖춘 약물 개발이 필요한 시점이다.

김선광 교수 연구팀이 주목한 한약재는 ‘육계(계피)’이다. 연구팀은 육계 추출물이 항암제가 유발하는 신경병증성 통증 동물 모델에서 강한 진통 효과를 보이고, 척수 글리아 세포 활성화 억제 및 전염증성 사이토카인의 억제에 효과가 있음을 발견했다. 연구팀은 ㈜메디포럼과 산학 연구를 통해 육계의 표준화와 추출법·제형 연구, 약리효능 및 신경면역 기전 검증, 안정성 확립, 임상시험계획서 설계를 진행해 최적의 한약제제인 ‘MF018’을 개발했다.

한약재 ‘육계(계피)’의 통증 감소 효과, 기존 진통제보다 지속성 길고 안전
최적의 결과를 위해 항암제 유발 말초신경병증 통증에 대한 전임상 시험에서 육계 추출물의 원산지별 효능도 검증했다. 이 결과 육계의 유효성분 중 신남산의 함량이 진통효능에 중요한 역할을 하는 점도 확인했다. 연구팀이 개발한 MF018은 기존의 진통제보다 부작용도 없고, 진통의 지속시간도 길다. 연구 결과는 SCI급 학술지에 실렸고, 국내외 특허출원과 기술이전 및 임상 IND 승인(임상2상 진입)도 달성했다.

항암제가 유발하는 신경병증성 통증에 대한 효과적인 치료법은 아직 없다. 1차적으로 사용하는 진통제는 졸음부터 자살 충동 등의 자체 부작용이 있고, 몰핀은 고용량 투여가 추천되는 상황이다. 항암제가 유발하는 통증에 대한 효과적이고 안정적인 치료 방법 확보가 무엇보다 중요한 이유이다. MF018은 진통 효과가 척수 글리아 세포 활성화 및 전염증성 사이토카인의 억제를 통해 통증 신호를 뇌로 전달하는 신경세포의 과흥분을 억제한다.

MF018의 신경면역 시스템을 이용한다는 개념은 특허성이 높다. 한의학 기반의 새로운 진통제, 더 나아가서는 천연물 기반의 고효능 통증완화제라는 새로운 패러다임도 제시했다. 향후에는 신경면역 조절을 응용해 신규 약물 개발 기술에 활용할 수 있다는 평가를 받았다. 또한 연구 과정에서 육계 유래 성분을 중심으로 항암제에 따른 통증만이 아니라 다양한 원인으로 발생하는 만성 통증(당뇨병성 통증, 말초신경손상통증, 염증성 통증)에 광범위하게 적용할 수 있는 진통제 후보물질을 발굴했다. 향후 다수의 진통제 후보 한약성분의 발견뿐만 아니라 적응증의 확대가 기대되는 부분이다.

소프트웨어융합대학 이승룡 명예교수 연구팀은 AI 닥터 플랫폼 연구를 수행했다. 신뢰성 있는 데이터와 의료진의 경험지식을 결합한 ‘하이브리드형’ AI로 다양한 분야로의 확장성도 인정받았다.

AI 닥터 플랫폼 연구 이승룡 교수 연구팀, 스마트 헬스케어의 핵심인 AI 닥터 플랫폼 연구  
이승룡 교수 연구팀은 AI 닥터 플랫폼 연구를 수행했다. 연구팀의 AI 닥터 플랫폼은 다양한 의료 빅데이터와 의료 전문 지식에 AI 기술을 적용했다. 의료서비스(Silo)를 통해 다양한 질환에 대한 진단, 치료, 사후관리 등을 제공한다. 이 과정에서 엔지니어링 지원 도구를 사용해 의료진이 지식베이스를 쉽게 구축하고 관리할 수 있다. 높은 품질의 신뢰성 있는 지능형 의료서비스 제공을 위해 다양한 의료 빅데이터에 딥러닝이나 기계학습 기술을 적용해 지식 정보를 획득하고 의료진 경험지식 기반의 ‘룰 기반 지식모델’에 접목하는 하이브리드형 지식베이스 구축 기술을 탑재했다. 연구팀은 이 지능형 의료서비스를 ‘사일로(Silo)’로 이름 붙였다.

플랫폼의 유용성을 검증하기 위해 분당서울대학교병원, 서울성모병원, 경희의료원, 강동경희대병원, 여의도성모병원과 함께 △ 갑상선 암 치료 △ 심부전 진단 △ 당뇨 진단 및 치료 △ 만성신장 투석 치료 △ 뇌전증 치료 △ 당뇨망막병증 진단 △ 녹내장 진단 △ 두경부 암 치료 등 8개의 사일로를 개발했다. 사업화를 위해 분당서울대병원과 공동 개발한 △ 심혈관 질환 진단 사일로 △ 혈압강하 약물요법 진단 사일로에 관한 의료기기 승인 절차도 진행 중이다.

하이브리드형 AI 플랫폼으로 투명성, 품질, 확장성 뛰어나
용인시 처인구 보건소와는 플랫폼 기반의 ‘고령자 건강체력 측정’ 및 ‘실시간 건강 관리 도우미 시스템’ 키오스크를 개발해 시범 운영에 들어갔다. 향후 용인시 관내 타 보건소로 확대·운영할 계획이다. 더불어 말레이시아 말라야 의과대학교와 함께 ‘허리통증 사일로’를 구축했고, 이를 EMR과 통합해 말레이시아 병원에 도입할 예정이다. AI 닥터 플랫폼의 타 산업 확대를 위해 전력 솔루션 전문기업인 ㈜아이온커뮤니케이션즈와 ‘에너지 관리 사일로’를, 순천대학교 G-ITRC와는 ‘스마트팜 사일로’를 개발하고 있다.

AI 플랫폼의 핵심은 신뢰도 있는 고품질의 지식베이스 구축이다. 하지만 빅데이터와 딥러닝 기술을 사용해 지식을 획득하는 ‘블랙박스형 기법’은 의료서비스에 대한 의사결정 과정을 설명할 수 없어 사용이 제한적이다. 하지만 전문가의 경험지식에 기반한 룰 기반 지식베이스는 ‘화이트박스형’으로 유지보수가 어렵다는 단점이 있다. 이승룡 교수 연구팀이 두 방식의 장점을 병합한 ‘하이브리드형’ AI 닥터 플랫폼을 개발한 이유이다. 기존의 플랫폼보다 투명성, 품질, 확장성 면에서 우수하다. 이 플랫폼은 의료만이 아니라 다양한 AI 응용서비스 분야로 확장할 수 있어 과학 기술적 파급효과도 크다.

이승룡 교수의 AI 닥터 플랫폼에 탑재된 엔지니어링 지원 도구를 활용하면 기존에는 시스템 전문가에게 의존해왔던 지식베이스 구축을 의료진이 직접 할 수 있다. 여러 의료 기관에서 각 진료 분야의 지능형 의료 지식베이스를 장기간에 걸쳐 구축하면, 의료진의 경험지식과 의료 가이드라인, 관련 논문, EMR/EHR/PHR 데이터 분석 정보를 포함한 방대한 의료 지식 댐(Knowledge Dam)을 구축할 수 있다. 이는 원격의료 시장이 본격적으로 개방될 때 의료분야의 국가 경쟁력 제고에도 도움이 될 것으로 기대된다.

글 정민재 ddubi17@khu.ac.kr
사진 정병성 pr@khu.ac.kr

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