몇 년 전부터 국민적 관심사가 된 미세먼지. 국민들의 건강에 대한 관심이 높아지면서 우리가 생활하는 실내 공간과 실외 공간의 공기질에 대한 관심이 높다. 미세먼지 측정기나 공기청정기 같은 생활 속 공기질을 개선해 주는 제품들이 일반 가정필수품이 될 정도로 국민들은 미세먼지가 인류의 건강을 위협하고 있다는 두려움을 느끼고 있다.

최근 개인의 건강한 삶에 대한 관심이 높아지면서 헬스케어 분야의 기술도 다양해지고 있다. 헬스케어 분야의 기술이 발전하면서 최근에는 인체에 직접 부착하는 웨어러블 제품 등 맞춤형 헬스케어에 대한 수요가 늘어나고 있다. 여기서 더 발전해 이제는 인체에 부착하는 방법이 아닌 인체에 직접 이식하는 체내 이식형 전자기기도 발전하고 있는데, 이러한 제품들은 실시간으로 고감도의 생체 신호를 감지할 뿐만 아니라 치료까지 가능해 맞춤형 헬스케어가 필요한 환자들에게 큰 관심을 받고 있다.

초미세먼지의 위험성이 부각되면서 원인에 대한 연구도 활발하다. 국내에서는 초미세먼지의 주요 원인 중 하나로 중국발 미세먼지를 지목하고 있다. 하지만 중국 당국은 한국의 미세먼지가 ‘중국산’이라는 과학적 입증이 필요하다고 주장하는 상황이다. 그런 의미에서 국제학술지 ‘대기환경’(Atmospheric Environment, IF= 3.629) 4월호에 게재된 정진상 연구원의 연구는 국내 초미세먼지의 원인이 중국발이라는 점을 과학적으로 입증했다는 데에 의미가 있다.

파킨슨병은 대표적인 퇴행성 뇌질환의 일종으로 신경세포가 서서히 죽어가면서 몸의 움직임이 제한되는 운동장애가 발생한다. 현재까지 밝혀진 파킨슨병의 원인은 뇌에 풍부하게 존재하는 알파-시누클린 단백질이 응집된 뒤 신경세포에 유입되어 독성을 일으키는 것으로 알려져 있다. 그러나 알파-시누클린 응집이 왜 발생하며, 다양한 섬유화 형태 중 무엇이 파킨슨병의 병인인 것인지 알려져 있지 않아 근원적 치료법 개발에는 한계가 존재하는 상황이다. 이러한 가운데 고려대 화학과 김준곤 연구팀이 알파-시누클린 단백질의 다양한 응집체 중에서 구리 이온과 함께 결합된 응집체가 강한 신경독성을 일으키는 과정을 최초로 규명, 파킨슨병 치료법 개발에 새로운 전기를 마련했다. 기존 한계를 뛰어넘는 연구를 통해 질병으로 고통 받는 환자들에게 희망의 바람을 불어넣고 있는 김준곤 교수를 만났다.

최근 연구패러다임은 결과 중심에서 연구 과정 중 득한 모든 데이터 중심으로 변화되고 있다. 정보산업 구조 자체가 데이터 중심으로 개편되고 있다고 해도 과언이 아니다. 4차 산업혁명은 오픈사이언스(연구 성과를 개방, 공유) 즉, 오픈액세스와 오픈데이터 그리고 오픈 협업을 전제로 한다. 이는 학술 생태계의 어느 한 쪽의 노력만으로 이룰 수 없으며 연구기관과 학회, 연구자, 지원기관 그리고 정부가 함께 필요성을 인식하고 참여·공유·협력하는 문화가 정착되어야 가능하다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 수십년간 축적된 방대한 정보와 정보분석 역량, 산학연 협업네트워크, 슈퍼컴퓨터 보유 및 운영 기관으로서의 인프라와 노하우를 기반으로 우리나라의 오픈 사이언스와 거대과학의 발전을 견인할 수 있는 또 견인해야만 하는 핵심 기관으로 진화 해왔다.

현대 조명 및 디스플레이 산업 분야에 필수적인 요소인 형광체는 에너지가 높은 전자나 빛을 흡수한 후 에너지가 낮은 상태의 빛으로 방출하는 물질이다. 지금까지 형광체 연구는 형광체의 재료적·물질적인 측면에 치중해 왔으나 이러한 연구 패턴은 효율 개선에 있어 급격히 한계점에 이르고 있다. 연구 패러다임의 전환이 절실한 가운데 최근 서울대학교 물리천문학부 전헌수 교수 연구팀이 광자결정(photonic crystal) 구조를 형광체에 도입하는 접근 방법으로 색변환 효율을 획기적으로 개선, 효율적으로 백색광을 구현하는 데 성공하며 형광체 소재 기술의 새 지평을 열었다. 연구팀의 광자결정 형광체 플랫폼은 다양한 종류의 형광물질 및 소자에 적용할 수 있어 광자학 및 관련 광소자의 수준을 한 단계 높일 것으로 기대를 모은다.

AI, 알파고 등 세상을 떠들썩 하게 한 딥러닝 기술들이 세상에 알려진 지 몇 해가 지난 현재. 또 다시 딥러닝 기술을 활용해 기존의 한계점을 뛰어 넘는 기술이 개발됐다. 바로, 딥러닝 기술을 영상복원 기술에 접목해 기존의 영상 복원 기술을 뛰어넘는 가능성을 제시한 서울대학교 전기정보공학부 이경무 교수의 연구가 그 주인공이다.

신약 개발, 질병의 메커니즘을 규명하는 의학, 약학 연구 분야에서 검체의 확보는 연구의 시작과 끝을 맡고 있다고 해도 과언이 아니다. 또한 최근 세계적으로 고령화 사회에 진입하면서 조기 진단을 통한 질병예측, 정밀 맞춤형 진단과 치료방향을 결정하는데 진단 검사 분야의 중요성이 부각되고 있다. 1983년 대한민국 최초의 전문 검사기관으로 출범해 아시아 최대 자동화 시스템을 구축한 SCL(재단법인 서울의과학연구소)은 전문수탁검사기관이면서도 R&D목적의 부설연구소가 독립적으로 운영되고 있어 검사기관이기에 보유할 수 있는 방대한 검체 자원 및 풍부한 데이터들을 기초의학연구 자원으로 활용해 큰 시너지를 내고 있다. 새로운 검사방법 개발부터 기초의학연구와 학술활동, 타 연구기관과의 협력을 통한 인공지능(AI) 연구 등 활발한 활동을 펼치고 있는 SCL연구소(소장 김영진)를 찾았다.

싱싱한 재료가 있어야 좋은 재료가 나오듯이 보다 명확한 실험 소재는 체외 진단의 정확성과 민감도에 중요한 역할을 한다. 실험실에서도 좋은 재료로 보다 좋은 연구결과를 도출할 수 있는 방법이 마련됐다. 바로, 최상의 실험체를 만들 수 있는 미세유체소자 기술이 개발된 것이다. 최근 국내 연구진이 머리카락 두께의 미세 환경에서 유체를 혼합하고 분리하는 고효율 기술을 개발해 국내 연구 환경에 새로운 방향을 제시했다.

실시간 핵산 증폭(qPCR)은 극소량의 유전물질을 증폭시켜 질환과 관련된 유전자의 유무를 판단하는 방법으로 암, 알츠하이머와 같은 질환의 진단과 예후 모니터링에 사용되고 있다. 하지만 기존의 용액 기반 qPCR은 단일 샘플로부터 5~6개의 유전자만 동시에 검출할 수 있도록 제한되고, 프라이머(primer)를 대단히 정교하게 디자인하더라도 비특이적 증폭이 일어날 수 있다는 한계가 존재한다. 이에 최근 한국과학기술연구원(KIST) 최낙원 박사, 고려대학교 최정규 교수, 최웅선 연구원을 주축으로 한 공동 연구팀이 하이드로젤 안에서 qPCR 반응이 이뤄짐으로써 복잡한 프라이머 디자인 없이 여러 종류의 마이크로RNA(miRNA)를 특이적으로 검출하는 기술을 개발, 기존 방식의 한계를 뛰어넘었다. 즉, 하이드로젤을 이용해 여러 유전자를 동시에 정밀하게 검출할 수 있는 최적의 기술을 개발한 것으로, 알츠하이머 뿐 아니라 다양한 유전질환 진단에 적용될 것으로 기대를 모은다.