[과기원NOW] GIST, 암세포 하나하나 분석해 면역 항암 치료 반응 예측 外

박지환 GIST 교수팀이 종양을 구성하는 개별 암세포의 면역 반응 차이를 세포 단위로 분석해 면역 항암 치료 반응을 정밀하게 예측하는 기술을 개발했다. 대장암 이미지. 게티이미지뱅크 제공

■ 광주과학기술원(GIST)은 박지환 생명과학과 교수팀이 단일세포 수준에서 면역 항암 치료 반응을 정밀하게 예측하는 분석 기술 'scMnT'를 개발했다고 6일 밝혔다. 기존 분석법은 종양 전체의 평균값으로 미세부수체 불안정성(MSI)을 양성·음성으로만 판별해 환자별 치료 반응을 세밀하게 파악하기 어려웠다. 연구팀은 MSI를 강도의 차이를 갖는 연속적 지표로 정량화해 세포 단위로 분석하는 방식을 개발했으며 대장암 환자 데이터 적용 결과 MSI 강도가 높은 세포 영역에서 면역세포가 집중해 암세포를 공격하는 반면 낮은 영역에서는 면역 반응이 무뎌지는 현상을 확인했다. 환자별 종양 특성에 맞춘 정밀 의료 실현과 면역 항암 치료 성공률 향상에 기여할 것으로 기대된다.

■ 포스텍은 김용준 전자전기공학과·융합대학원 교수팀이 서울대·성균관대·울산대와 공동으로 기존 AI 기반 통신 복호기의 높은 연산량과 메모리 요구를 획기적으로 줄인 'EfficientMPT' 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 트랜스포머 AI 모델의 핵심 계산 과정인 '어텐션'을 복잡한 행렬 계산 대신 가벼운 벡터 연산으로 설계해 기존 AI 복호기 대비 메모리 사용량을 최대 91%, 연산량을 최대 57%까지 줄이면서도 오류 정정 성능은 유지했다. 한 번 학습하면 다양한 종류와 길이의 데이터에 두루 적용할 수 있는 파운데이션 모델로도 작동해 6G·AI-RAN 등 차세대 통신 시스템과 SSD 저장 장치에도 활용될 것으로 기대된다.

■ KAIST는 김재철AI대학원이 7일 서울 코엑스에서 'KAIST AI 기술설명회 2026'을 개최한다고 6일 밝혔다. 성남산업진흥원·서울특별시와 공동 주최하며, 로봇 파운데이션 모델·개인 맞춤형 AI·멀티모달 AI·신뢰가능한 AI·피지컬 AI 등 최신 연구 성과를 산업계와 일반 대중에게 소개한다. 기업 관계자·연구자·학생 등 누구나 참석할 수 있으며 행사 후 기술이전·공동연구 상담도 진행된다. 기술이전·공동연구 상담은 KAIST 성남연구센터(센터장 최재식 교수, 031-8022-7530, aramseo@kaist.ac.kr)로 문의하면 된다. 
 

[조가현 기자 gahyun@donga.com]