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KIST 융합연구정책센터

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융합연구리뷰
ISSN : 2465-8456

발간물

융합연구리뷰

Vol.8 No.12

바이오 딥러닝과 노화유도 브레인 모델의 융합을 통한
역노화 기술 창출 /
지역혁신 산업 모색을 위한 특허 빅데이터 기반 기술지식 탐색 연구

date2022-12-20

writer장민정 / 이준민

view173

바이오 딥러닝과 노화유도 브레인 모델의 융합을 통한<BR/>역노화 기술 창출 /<BR/>지역혁신 산업 모색을 위한 특허 빅데이터 기반 기술지식 탐색 연구

한국과학기술연구원 융합연구정책센터에서는 매해 과학기술정보통신부와 미래융합협의회 공동으로 ‘융합연구 정책 Fellowship’ 공모전을 개최한다. 신진연구자 및 박사과정 학생들을 대상으로 하는 본 공모전은 융합연구를 장려하고 연구자들에게 연구 아이디어를 제시할 수 있는 기회를 제공하기 위한 것이다. 

본 12월호에서는 ‘2022년 융합연구정책 Fellowship’에서 선정된 최우수 및 우수 연구결과물을 소개한다. 

 

바이오 딥러닝과 노화유도 브레인 모델의 융합을 통한 역노화 기술 창출 

 

노년층에서 가장 흔하게 발병하는 질환은 퇴행성 뇌질환이다. 퇴행성 뇌질환이란 노화가 진행됨에 따라 뇌에서 발생하는 질환으로, 가장 대표적인 질병은 기억을 상실해 환자 본인의 인간으로서의 존엄성과 주변 가족들의 삶을 앗아가는 치매를 유발하는 알츠하이머병이다. 중앙치매센터의 통계에 따르면, 2021년도 기준 65세 이상 노인 8,577,830명 중 치매 환자는 10.33%(886,173명)를 차지할 정도로 높다. 노인 인구의 급속한 증가와 함께 퇴행성 뇌질환 환자도 늘어나고 있지만 발병 원인이 정확하게 밝혀지지 않아 이를 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 

 

본 호 1부에서는 바이오 딥러닝 방법을 활용하여 퇴행성 뇌질환 치료를 위해 개발한 노화유도 브레인 모델을 소개한다. 유전체 바이오 빅데이터 분석을 통해 노화 및 퇴행성 뇌질환유도물질을 발굴하여 체외 3차원 노화유도 브레인 모델을 개발하였고 본 모델을 활용하여 노인성 퇴행성 뇌질환 발현 기전을 규명하였다. 

 

인구 고령화에 따른 노인성 질환들이 사회문제로 부각되고 있는 상황에서, 본 연구가 퇴행성 뇌질환뿐만 아니라 다양한 노인성 만성 질환을 위한 해결책이 되어 모든 사람들이 노년에 건강한 삶을 영위할 수 있게 되기를 기대해본다. 

 

지역혁신 산업 모색을 위한 특허 빅데이터 기반 기술지식 탐색 연구 

 

지역 간 불균형 문제를 해소하기 위하여 2003년부터 지역 성장을 위한 다수의 정책이 추진되었음에도 불구하고 일부지역들은 독자적인 혁신역량 부족으로 성장 및 재도약 기반 마련에 어려움을 겪고 있어 지역 격차 문제가 지속되고 있다. 지역의 자립적인 성장기반 구축과 혁신역량 증진을 통한 균형 있는 발전을 위해서는 체계적이고 과학적인 분석이 필수적이다. 

 

본 호 2부에서는 진화경제지리학의 이론과 분석법을 국내에 적용, 비수도권 15개 광역특별시·도별 출원된 특허 빅데이터를 활용하여 특화성 및 연관성 분석, 기술지식 공간 분석을 통해 지역별 기술지식 지형을 파악함으로써 기술지식 기반의 지역 혁신역량 및 잠재력을 파악한 연구를 소개한다.

 

국가균형발전특별법에 의하면 국가균형발전이란 지역 간 발전의 기회균등을 촉진하고 지역의 자립적 발전역량을 증진함으로써 삶의 질을 향상하고 지속가능한 발전을 도모하여 전국이 개성있게 골고루 잘 사는 사회를 구현하는 것을 일컫는다. 국가균형발전이 실현될 수 있도록 본 연구가 지역 간 격차 해소 방안을 제시하는데 도움이 될 수 있기를 기대해 본다.